Представьте, что все пациенты с диагнозом «рак» становятся частью глобального информационного ресурса. ГИС каждого пациента, сканограммы, виды проводившегося лечения и результаты – все это вводится в эту МООМ. Там могут быть данные по сотням тысяч и даже миллионам людей с различной наследственностью и различными основными показателями, причем это детальная и важная информация по каждому человеку. Можно представить различные виды и подвиды рака, каждую мутацию и путь развития и их комбинации, ресурс должен автоматически обновляться и модернизироваться по мере введения данных по каждому человеку, его лечению и результатам лечения. Мы перешли от одного пациента к населению всего мира, ко всем людям, у которых может развиться рак, а развивая и поддерживая МООМ, мы теперь удвоили ставку в игре на демократизацию рака. Да, база данных МООМ может служить важнейшим преимуществом для улучшения результатов лечения пациентов. Жизнь нельзя растянуть навечно: мы все смертны. Но прецезионное лечение, построенное на таком подходе, может быть гораздо более эффективным в сохранении качества и продолжительности жизни.

Да, это фантазия, мечта, и маловероятно, что она когда-нибудь полностью осуществится. Для этого потребовалось бы снести все барьеры и границы, разделяющие страны и культуры, и нет никакого реального прецедента такого глобального кооперирования и гармонизации данных. (Если говорить о сломе барьеров, то мы определенно видели это в случае МООК, на которые записывались люди из всех стран на планете.) Мы даже не можем толком разобраться с многочисленными центрами в США, которые активно занимаются секвенированием опухолей у раковых больных. В статье в The New York Times под названием «Раковые центры собираются картировать гены пациентов» (Cancer Centers Racing to Map Patients' Genes) рассказывается: «Крупные научно-медицинские центры в Нью-Йорке и по всей стране тратят огромные средства на гонку вооружений для борьбы с раком»36. Свое мнение высказала Сьюзен Десмонд-Хеллман, которая возглавляла комиссию прецезионной медицины в Национальной академии наук: «При таких достижениях, как электронные медицинские карты и малозатратное секвенирование ДНК с высокой пропускной способностью, есть возможность воспользоваться рутинными случаями клинической практики для биомедицинских и клинических исследований. Тем не менее бо́льшая часть данных не собирается, не сводится воедино в одном месте и никак не соотносится с бурным ростом молекулярных данных»30. Но если мы действительно хотим выиграть войну против рака, то именно внедрение массовой открытой онлайн-медицины может стать победной тактикой и выигрышным билетом.

Много идей высказывается и о том, как создавать МООМ из многочисленных источников, как показано на рис. 11.2. Данные должны поступать не только от врачей, но и от самих пациентов, от компаний, проводящих тестирование и работающих непосредственно с потребителями (типа 23andMe), от фондов по защите прав пациентов, интернет-сообществ, объединяющих людей с одинаковыми проблемами со здоровьем (типа PatientsLike Me), и большого количества клинических испытаний. Часто приводят в пример эффективное сотрудничество между организацией, борющейся за права пациентов, и биотехнической компанией, в результате которого Vertex Pharmaceuticals разработала препарат калидеко. Фонд кистозного фиброза предоставил всю информацию по пациентам, что в конечном счете привело к успешному лечению на основании геномных данных; пять лет, потраченных на создание препарата, составляют почти треть времени, которое обычно требуется на разработку нового лекарственного препарата30. Как сказал Патрик Сун-Шионг, миллиардер, занимающийся биотехнологиями, и основатель Abraxis, «в прошлом единое целое не собиралось из разрозненных кусков науки, техники и цифровых технологий. Теперь это происходит. Мне нравится искать оптимальные структуры в науке и жизни. Именно этим я и занимаюсь. Только взаимосвязанная, мгновенно срабатывающая, управляемая система здравоохранения по типу „от молекулы до производителя“ может подключать науку и экономить деньги»37a, 37b.

Та же самая концепция, которая вдохновляет раковые МООМ, может быть использована во всех областях медицины. Одним из ранних применений модели было усовершенствование терапии при ревматоидном артрите. Курс терапии с использованием таких препаратов, как ремикейд, энбрел или хумира, нацеленных на молекулу под названием «фактор некроза опухоли», может стоить $100 000. Еще хуже то, что положительного клинического результата удается добиться только примерно в 30 % случаев, и тем не менее слишком мало знаний, чтобы предугадать, кому эта терапия принесет пользу, а кому нет. Положение дел должно измениться, если от крупных когорт пациентов будут получены интегрированные генетические данные по лечению и его результатам, и такую задачу ставит Rheumatoid Arthritis Responder Challenge, программа борьбы с ревматоидным артритом38. Инициатива поможет обеспечить лучшее руководство и точность лечения для пациентов и врачей в будущем. Она даже может определить биологические причины слабой реакции на лечение и заложить фундамент для разработки нового препарата.

Еще одна возможность связана с медицинским сканированием. Алан Муди, возглавляющий отделение медицинской визуализации в Торонтском университете, пишет: «Многие медицинские снимки используются один раз, а потом их сдают в архив. Эту сокровищницу клинических данных следует сделать доступной для исследователей, занимающихся биомедициной». «Сдают в архив» – сказано слишком мягко. Эти данные выбрасывают. Ресурс с данными по всему населению мог бы быть полезен для миллионов людей, которым делают МРТ или другие виды сканирования для оценки потери памяти или возможной болезни Альцгеймера. Как утверждает Муди, сбор этих данных может заставить едва уловимые сигналы протекающей бессимптомно болезни «выделиться среди фоновых шумов»39. Потенциальная возможность исследовать состояния, предшествующие болезни и на ее раннем этапе, в масштабах всего населения через медицинские снимки определенно кажется заманчивой, поскольку это настоящая черная дыра в нашей базе медицинских знаний.

Подобная черная дыра окружает и так называемые варианты неопределенной значимости40, важнейшую проблему в раковой биологии, которая касается и других состояний. Пациенты с вариантами неопределенной значимости обречены на то, что называется «генетическим чистилищем», и их спасение по силам именно МООМ. В случае пациентов с неизвестными или редкими болезнями наличие информационного ресурса, в котором собраны все данные, связанные с каждым из вариантов последовательностей в человеческом геноме (включая вставки, удаления, структурные варианты, полиморфизмы и т. д.), и который будет связан с детальной информацией о соответствующем фенотипе человека, сделает диагностику гораздо проще41–43. Даже гены, которые интенсивно изучались более 25 лет, как, например, CFTR, вызывающий кистозный фиброз, могут оставить многих пациентов в генетическом чистилище, поскольку у гена имеются тысячи вариантов, многие из которых являются вариантами неопределенной значимости40. Лучший способ решения в этом случае – соединить все данные вместе. Объединение данных также может помочь справиться с редкими или неизвестными болезнями. В силу своей редкости они могут показаться целью не первостепенной важности, но только в США живут 30 млн человек, страдающих редкими или неизвестными болезнями, а это 7 % населения, в то время как раком в общей сложности поражено менее 5 % населения. Если сложить все случаи редких болезней вместе, то получится серьезная нерешенная проблема диагностики, общая для всех. Если бы мы могли соединить все усилия медицины и ресурсы вместе, проанализировать разрозненные данные, то справились бы с ней.