CC BY
159
НЕПРЕРЫВНОЕ МЕДИЦИНСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Актуальность модели персонализированной медицины для врача-инфекциониста
Ющук Н.Д.1, Сучков С.В.2, Кистенева Л.Б.3, Сухоруков В.С.4, Якушина С.А.1
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им А.И. Евдокимова» Минздрава России : ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет)
; Институт вирусологии им. Д.И. Ивановского, ФГБУ «Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф. Гамалеи» Минздрава России, Москва Обособленное структурное подразделение Научно-исследовательский клинический институт педиатрии им. акад. Ю.Е. Вельтищева ФГБОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России, Москва
В связи с развитием научного прогресса и появлением новых диагностических и лечебных геномных и постгеномных технологий, совершенствованием информационных технологий в начале XXI в. возникла новая концепция медицины будущего - прогностической, превентивной и персонализированной (ПППМ). Российская Федерация постепенно переходит на новую платформу здравоохранения в целях обеспечения государственной безопасности и повышения конкурентоспособности. Целью данной работы является анализ перспектив применения принципов персонализированной медицины в области диагностики и терапии инфекционных болезней. В статье рассмотрены вопросы индивидуальной восприимчивости или устойчивости пациента к некоторым инфекциям, гиперчувствительности к лекарственным средствам, освещена проблема мультирезистентности инфекционных агентов к антибактериальной терапии, затронута тема хронических персистирующих инфекций и ассоциированных патологий. Приведены примеры решения вышеуказанных проблем в рамках концепции ПППМ. Для лечения инфекционных болезней в настоящий момент успешно применяются таргетные лекарственные препараты и иммунное таргетирование, что также нашло отражение в этой статье. Разрабатываются эффективные вакцины для профилактики заражения широко распространенными персистирующими инфекциями с применением точных способов доставки действующего агента на основе достижений биофизики и клеточной биологии, имеющие меньшее количество побочных эффектов. Массовое внедрение новых технологий требует от системы здравоохранения значительных финансовых затрат и времени. Однако доклиническая диагностика и диагностика на ранних этапах развития заболевания до наступления осложнений позволят сэкономить средства на лечении развернутых стадий патологии и снизить летальность, максимально продлив продолжительность жизни населения.
Ключевые слова:
инфекционные болезни, здравоохранение, предиктивная, превентивная, персонализированная медицина
Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. 2018. Т. 7, № 2. С. 19-30.
сЫ: 10.24411/2305-3496-2018-12001. Статья поступила в редакцию: 12.04.2018. Принята в печать: 10.05.2018.
The relevance of the personalized medicine model for the infectious disease doctor
Yushchuk N.D.1, SuchkovS.V.2, 1 A.I. Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry
Kisteneva L.B.3, Sukhorukov V.S.4, of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation Yakushina S.A.1 2 I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
3 D.I. Ivanovsky Institute of Virology, N.F. Gamaleya Scientific Research Institute of Epidemiology and Microbiology, Moscow
4 Veltischev Research and Clinical Institute for Pediatrics of the Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow
Due to the development of scientific progress and the emergence of new diagnostic and therapeutic genomic and post-genomic technologies, as well as the improvement of information technologies, at the beginning of the XXI century a new concept of the medicine of the future arose. This is prognostic, preventive and personalised medicine (PPPM). The Russian Federation is gradually moving to a new healthcare platform to ensure national security and improve competitiveness, which requires good health and high working capacity of citizens. In our work we have analyzed the prospects for applying the principles of personalized medicine in the diagnosis and treatment of infectious diseases. This article contains information about host factors influencing patients resistance or susceptibility to certain infections, drugs hypersensitivity, the problem of multidrug resistant bacterial infections is highlighted, the topic of chronic persistent infections and associated pathologies is discussed. An examples of problem's solutions in the frame of personalized medicine's concept is given. For the treatment of infectious diseases, currently targeted drugs and immune targeting are successfully use, which is also reflected in this article. New effective vaccines are developing to prevent infection widespread persistent infections, they are made using precision delivery methods based on the achievements of biophysics and cell biology and they have fewer side effects. Mass introduction of new technologies requires great financial and time costs from the health system. However, preclinical diagnosis and diagnosis in the early stages of the disease's development before the onset of complications will save money on treating the developed stages of pathology and reduce lethality, maximizing the life expectancy of the population.
Keywords:
infectious diseases, health care, predictive, preventive, personalized medicine
Infectious Diseases: News, Opinions, Training. 2018; 7 (2): C. 19-30.
doi: 10.24411/2305-3496-2018-12001. Received: 12.04.2018. Accepted: 10.05.2018.
Социальные и экономические предпосылки для перехода к новой системе здравоохранения
Значение здоровья в системе ценностей человечества невозможно переоценить. По словам крупнейшего отечественного ученого И.П. Павлова, «медицинская деятельность -ровесница первого человека». От «магической» медицины люди неуклонно продвигались к профессиональной, что обусловлено научным прогрессом. Важной вехой на этом пути явилось возникновение социальной медицины как науки о здоровье не только отдельно взятого конкретного человека, но и всего населения. Это стало возможным с развитием государственности и возникновением систем управления здравоохранением для осуществления государственных и общественных мероприятий, направленных на улучшение и сохранение общественного здоровья.
В настоящее время национальная безопасность и благоденствие граждан любой страны зависит главным образом от экономических показателей, которые в том числе опре-
деляются демографической ситуацией. В Российской Федерации, несмотря на успехи в преодолении депопуляции 1990-х гг. в виде повышения рождаемости, снижения смертности и возникновения естественного прироста населения, нарастает свойственная в первую очередь экономически развитым странам тенденция к увеличению среднего возраста нации. В 2010 г. граждане старше 60 лет составляли 19% населения РФ, в 2017 г., по данным Федеральной службы государственной статистики, эта возрастная категория включает уже 30,5 млн человек, примерно 25% населения страны. Максимальное продление трудоспособности населения приобретает все большую актуальность, при этом особую ценность для экономики представляют высококвалифицированные специалисты, на обучение которых требуется много финансовых и временных затрат. Вместе с тем растущий уровень общей заболеваемости, увеличение индексов хронизации заболеваний и инвалидизации населения (в том числе трудоспособного возраста) ставит под сомнение способность существующей модели социальной медицины справиться с этой задачей.
Ускорение темпов жизни современного человека требует увеличения амбулаторного звена медицинской помощи, системы дневных стационаров, развития телемедицинских технологий с возможностью получить консультацию специалиста без дополнительных временных затрат. Растет количество стрессовых факторов, ежедневно влияющих на человека, особенно остро этот вопрос стоит для сотрудников, занимающих ответственные должности, и высококвалифицированных специалистов. Диагностика и лечение заболевания преимущественно на начальных стадиях или даже на доклиническом этапе позволяют сэкономить не только финансовые ресурсы, но и время на лечение и реабилитацию, максимально сохранив количество рабочих дней.
Геномные и постгеномные технологии как фундамент для персонализированной медицины
Существующая в рамках предшествующего медицинского опыта система лечения сформированного заболевания с едиными алгоритмами оказания медицинской помощи «для всех» уже не соответствует имеющимся на настоящий момент научным знаниям. В XX в. открытие ДНК, изучение ее функции, секвенирование в рамках проекта «Геном человека» с 1988 по 2003 г. заложило фундамент для дальнейшего развития геномных и постгеномных технологий, позволяющих получить подробную информацию о структуре и функциях всех молекул клетки [1].
Геномные технологии служат для изучения совокупности нуклеиновых кислот человека. На протяжении многих десятилетий человечеству было доступно лишь кариотипи-рование - визуальное исследование окрашенного и зафиксированного диплоидного хромосомного набора в метафазе делящейся клетки при помощи микроскопа, с обязательным распределением хромосом по парам, подсчетом их количества и длины плеч p и q, а также их сегментов. В 1986 г. возникла технология флуоресцентной in situ гибридизации (fluorescence in situ hybridization, FISH). С помощью этого мо-лекулярно-цитогенетического метода стал возможен поиск специфических последовательностей нуклеиновых кислот путем присоединения к ним комплементарных искусственных флуоресцентно меченных ДНК- или РНК-зондов, сигнал от которых виден при микроскопии. Суть сравнительной геномной гибридизации (синонимы: молекулярное карио-типирование, микроматричный анализ) - в сопоставлении изучаемого генома со стандартным при помощи компьютерных программ. Диагностической значимостью обладают различия в количестве и строении хромосом. Молекулярное кариотипирование - более точный аналог традиционного, но в диагностике узкого ряда генетических патологий проигрывает ему. Полимеразная цепная реакция (ПЦР) с многократной амплификацией заданной короткой последовательности нуклеотидов с помощью фермента ДНК-полимеразы в условиях попеременного нагревания и охлаждения материала незаменима в современной клинической практике. Для подсчета количества копий искомых последовательностей широко используется ПЦР в реальном времени (realtime PCR, qPCR).
Мощный толчок развитию геномики дало появление в 1977 г. технологии расшифровки последовательности нуклеотидных оснований - секвенирование ДНК методом обрыва цепи по Ф. Сенгеру. Метод основан на ферментативном синтезе комплементарной последовательности ДНК на матрице изучаемой однонитевой нуклеиновой кислоты с использованием олигонуклеотидного синтетического праймера и фрагмента ДНК-полимеразы I (Po LI) из E. coli в качестве фермента. Следующим шагом стала автоматизация секвенирования, затем появилась технология секвени-рования следующего (II) поколения - NGS (Next Generation Sequensing), с такими ее вариациями, как ILLumina, пиро-секвенирование и Ion Torrent Д. Ротберга. NGS основано на одновременном прочтении нескольких участков генома. Последовательно происходят разделение расшифровываемой нуклеиновой кислоты на короткие фрагменты, их амплификация и пофрагментное считывание последовательности нуклеотидов при помощи детекции комплементарных, меченных разными флуоресцентными красителями оснований. С помощью этого метода возможно прочтение как отдельных генов (метод генных панелей), так и экзома (белок-кодиру-ющей части ДНК) или генома в процессе полногеномного секвенирования. Технология секвенирования III поколения Pacific Biosciences (PacBio) способна на секвенирование единичных молекул в реальном времени и обходится без этапа клональной амплификации, однако требует доработки из-за большого процента ошибок считывания. Перечень геномных методов постоянно пополняется, а стоимость индивидуального полногеномного секвенирования снижается с высокой скоростью, что позволит в обозримом будущем сделать достижения геномики доступными для каждого человека [2].
С изучением непосредственно ДНК тесно связана эпи-генетика, концентрирующаяся на наследуемых изменениях функции гена, не связанных с последовательностью нуклеотидов. В норме в разные временные промежутки активны различные гены в зависимости от ситуации, кроме так называемых генов «домашнего хозяйства» (house keepinggenes), которые экспрессируются всегда и поддерживают базовое функционирование клетки. Экспрессия генов имеет собственную регуляцию в виде метилирования ДНК, модификации гистонов, белков-репрессоров, способных присоединяться к участкам-сайленсерам на ДНК, останавливая транскрипцию РНК [3]. Нарушения эпигенетических механизмов доказаны для многих видов рака, когнитивной дисфункции, ряда заболеваний сердечно-сосудистой и респираторной систем, аутоиммунных и нейродегенеративных заболеваний.
Вслед за геномикой получили развитие такие постгеномные дисциплины, как транскриптомика, протеомика и метаболомика, изучающие строение и функции РНК, белков и всех сигнальных молекул организма соответственно. Арсенал методов транскриптомики совпадает с таковым для геномики ввиду сходного строения молекул ДНК и РНК.
Для изучения протеома (совокупности всех белков клетки) повсеместно используются иммуногистохимиче-ские методы, базирующиеся на реакции антиген-антитело. Широко распространен в клинической практике иммуно-
ферментный анализ (ИФА), при котором для регистрации связывания антигена с антителом используется антитело-к-антителу, меченное флуорохромом. Иммунный блоттинг, или Western blot, удобен наличием на одной мембране многих адсорбированных антител, комплементарных разным искомым антигенам. На этот комплекс (блот) необходимо нанести сыворотку крови и подвергнуть электрофорезу для выявления разных белков одного и того же микроорганизма. Для визуализации используются вторичные антитела как в случае ИФА.
ELISPOT, также относящийся к иммуногистохимическим методам, служит для изучения реакции клеток, высевающихся в лунки планшета тонким слоем, на требуемый антиген.Таким образом исследуют ответ иммунных клеток пациента на определенный возбудитель. Для детального понимания аминокислотного состава каждого белка используется хромато-масс-спектрометрия, основанная на расчетах отношения массы ионов к их заряду, образующемуся при распаде полимерной молекулы (белка или нуклеиновой кислоты) при ионизации. Программа по созданию атласа человеческого протеома (Human Protein Atlas) стартовала в 2003 г., и на настоящий момент актуально уже 17-е его издание [4].
Метаболомика объединяет все существующие методы изучения биологически активных макромолекул (ДНК, РНК, белков, пептидов) и низкомолекулярных метаболитов (в том числе углеводного происхождения) для изучения сигнальных путей - последовательностей молекул, с помощью которых в нерушимом порядке передается информация от рецептора поверхности клетки. С развитием метаболомики врачи узнали больше о заболеваниях, связанных с патологиями сигнальных путей, и получили возможности для их лечения. Глобальная карта человеческого метаболизма Recon 2 создана в 2013 г. и включает более 7400 биохимических реакций [5].
Некоторые технологии молекулярной биологии могут быть использованы для обнаружения и нуклеиновых кислот, и протеинов. Микробиочипы (microchips) объединяют биотехнологии и технологии полупроводников. Они являются матрицами малых размеров, в ячейках которых иммобилизованы различные молекулы (олигонуклеотиды, белки, лиганды и т.п.), выполняющие функцию зонда. Биочипы позволяют осуществлять параллельно множество химических и ферментативных реакций, в том числе необходимую амплификацию ДНК и РНК. Результат взаимодействия исследуемого материала с зондами в разных ячейках в виде свечения детектируется специальным аппаратом; как правило, на одном чипе расположена целая диагностическая панель для обнаружения экспрессии определенных генов пациента, полиморфизма по нуклеотидам или спектра инфекционных агентов. Помимо диагностики, микрочипы используются для доставки лекарств в качестве имплантатов, откуда выделяются лекарственные препараты в определенное время по запрограммированной схеме [6]. Нанополоски (nanostrings) позволяют напрямую, минуя амплификацию, проводить анализ крайне малого количества исходного материала, буквально одной клетки. Для проведения анализа используются адсорбированные флуоресцентно меченные комплексы - штрих-коды, реакция с которыми регистрируется оптически. Возможна качественная и количественная
диагностика, в том числе ДНК или РНК возбудителя с определением экспрессии специфических белков [7]. Применение этих технологий способно резко увеличить пропускную способность амбулаторного диагностического звена медицинской помощи за счет высокой скорости выполнения диагностики, однако пока минусом является высокая стоимость.
Роль клинической информатики
В результате использования геномных и постгеномных технологий образуются огромные массивы данных, которые попадают под категорию Больших Данных, Big Data. Обработка и структурирование этой информации требует помощи компьютеров, поскольку оперативная память человеческого мозга не в силах с ней справиться. В связи с этим колоссальное значение приобрела клиническая информатика -наука о накоплении, передаче и обработке информации об организме больного и медицинских системах, продукт синтеза фундаментальной биологии, информатики, статистики и математики. Клиническая информатика включает разработку и использование электронных историй болезни, медицинских информационных систем, баз данных, систем поддержки принятия решений и экспертных систем, технологии Medical Data Mining (MDM) для анализа данных и построения алгоритмов с преимущественной поддержкой облачных технологий [8]. Активно применяется моделирование для предсказания поведения таких сложных биологических систем, как человеческая клетка. Высокоактуальна разработка методов машинной интерпретации документов в свободной форме - процессинг естественного языка (Natural language processing) [9].
Межрегиональные врачебные консилиумы, удаленный консультативный прием пациентов и даже оперативные вмешательства с использованием роботов-хирургов стали реальностью с развитием технологий телемедицины. Большие надежды возлагаются на мобильные приложения для самостоятельного контроля состояния здоровья пациентом и его улучшения.
По всему миру активно создаются базы данных для помощи клиническим врачам, в которых отражены все изученные генетические варианты, классифицируемые по степени патогенности. К сожалению, патогенность определенной ну-клеотидной последовательности может разниться в зависимости от популяции, а базы данных РФ неудовлетворительны и пополняются медленно ввиду недостатка квалифицированных специалистов в данной области.
Все вышеперечисленные технологии в совокупности подготовили фундамент для настоящей революции, в результате которой медицина вышла на новый уровень понимания глубоких индивидуальных различий и развернулась от модели всеобщей, унифицированной, к персонализированной.
Что такое прогностическая, превентивная и персонализированная медицина?
Термин «персонализированная медицина» был введен впервые в 1998 г. Медицина будущего - это медицина
«трех П»: предиктивная, превентивная и персонализированная (ПППМ). Еще один часто встречающийся в публикациях синоним - прецизионная (точная) медицина.
Предикция (от лат. ргесИШо - предсказывать) подразумевает все виды прогнозирования развития состояния здоровья пациента или группы пациентов. Современная диагностика находится на таком уровне развития, что крылатая фраза: «Здоровых нет - есть недообследованные» стала реальностью. Чтобы получить возможность предупредить развитие болезни, ее необходимо спрогнозировать, что приводит к существенной экономии материальных и кадровых ресурсов. С помощью геномных и постгеномных технологий диагностики стало можно предсказать скорость развития стадий заболевания либо включить пациента в группу риска [10]. Существует специальный раздел фармакопредикции для моделирования ответа субпопуляции пациентов с определенными биохимическими признаками на тот или иной вид лечения и прогнозирования эффективности планируемой лекарственной терапии у конкретного пациента.
Главная задача превенции (от лат. ргаеуеп^о - опережаю, предупреждаю) - профилактика наступления патологического состояния или перехода его на следующую ступень. После предиктивной диагностики пациент должен быть направлен к специалисту-превентологу, совместно с которым вырабатывается тактика коррекции образа жизни и обсуждается назначение превентивной терапии в условиях обязательного динамического наблюдения [11]. На смену устоявшейся парадигме лечения больного приходит новая модель взаимодействия врач - здоровый человек, где врач выполняет функции «медицинского советника», задающего вектор доклинического обследования и отвечающего за назначение превентивно-профилактической терапии.
Максимальная персонализация всех предиктивных, превентивных и лечебных мероприятий стала возможной только на современном уровне научного прогресса, хотя еще задолго до этого ведущими умами было задано верное направление [12]. К примеру, Матвей Мудров еще в XVIII в. ввел в практику составление истории болезни, в рамках которой настоящее заболевание рассматривалось как результат воздействия средовых и наследственных факторов. Существующая ныне система стандартизации диагностических и лечебных протоколов статистически эффективна, однако не учитывает генетические и метаболические различия индивидуумов. Персональные особенности генома, протеома и метаболома различных клеток пациента, в том числе онкологических, дают ключ к беспрецедентному повышению эффективности проводимых превентивно-профилактических и лечебно-реабилитационных мероприятий.
Понятие о биомаркерах
Разговор о персонализированной медицине невозможен без упоминания биомаркеров - биологических признаков, которые можно с высокой степенью достоверности качественно и количественно оценить и в результате этой оценки идентифицировать конкретный патологический или физиологический процесс в организме человека либо оценить биологический ответ на лекарственное средство [13].
Биомаркерами являются все измеряемые в клинической практике параметры: уровни биологически активных веществ крови (например, АСТ и АЛТ), физические показатели (такие как артериальное давление и плотность мочи), уровни противомикробных и противовирусных антител, количество копий генома определенного микроорганизма и т.д. В последние десятилетия во всех областях медицины активно ведется работа по расширению спектра новых высокоспецифичных простых и недорогих в использовании, но обладающих большой информативностью биомаркеров.
В рамках обновленной модели медицины биомаркеры выполняют множество функций. Предиктивная функция состоит в оценке рисков развития патологии в будущем, скри-нинговая функция актуальна во время медосмотров, диагностическая - при выяснении стадии настоящего заболевания, терапевтическая - при назначении соответствующего лечения и, наконец, контролирующая функция - при оценке эффективности проводимой терапии. Несомненно, именно изучение специфичных для различных заболеваний молекул дало толчок к появлению мультитаргетной терапии.
По информативности биомаркеры разделяют на простые, когда выводы можно сделать по одному показателю, и комбинаторные, составляющие протокол, в котором каждый показатель имеет отдельное информационное значение. Как пример - АЛТ, АСТ, ГГТП, билирубин и щелочная фосфатаза для диагностики поражения печени. Условно выделяют лекарственные биомаркеры (drug-related), демонстрирующие особенности метаболизма препарата и его индивидуальную эффективность и связанные с определенной болезнью (disease-related). Последние по функции бывают предиктивными, прогностическими и диагностическими.
Предиктивные маркеры информируют о рисках развития патологического состояния и о наиболее вероятном ответе на конкретную терапию. Прогностические биомаркеры демонстрируют, как заболевание протекает независимо от лечения, т.е. определяют прогноз заболевания. Диагностические маркеры выполняют одноименную функцию. В зависимости от измеряемого показателя выделяют биомаркеры геномные, транскриптомные, протеомные, метаболомные, иммуномные и т.д. В конечном итоге измерение и поиск новых биомаркеров при помощи «-омик» (геномики, проте-омики, метаболомики) служит тому, чтобы дать правильное лекарство правильному пациенту, который ответит на терапию в правильное время [14].
Например, о клеточном неблагополучии свидетельствуют так называемые стресс-сигналы, биологически активные молекулы, приводящие через каскад реакций к максимальной адаптации клетки к неблагоприятным условиям среды. В 2011 г. при изучении явления вирусной реактивации выявили, что к экспрессии разных вирусных сверхранних (immediate early, IE) антигенов, запускающих репликацию, во многих случаях приводит сигнал MAPK в сочетании с активацией NF-кВ-сигнального пути. Приводить к образованию этих сигналов могут некоторые факторы роста, воспалительные цитокины, а также сигналы стресса [15]. Изучение стрессовых сигнальных путей - перспективное направление для поиска новых биомаркеров, в том числе вирусной активации.
Мероприятия в рамках персонализированной медицины
Ряд профилактических мероприятий, входящих в сферу компетенции персонализированной медицины, уже введен в повседневную практику. Скрининг - совокупность медицинских исследований для выделения людей с более высоким риском развития определенного заболевания (группы риска), чем у остальных в популяции. Люди из группы риска нуждаются в дальнейшем обследовании для подтверждения или опровержения предполагаемого диагноза. Скрининг массово распространен в современной системе здравоохранения.
Обследование будущего пациента зачастую начинается до его рождения, в утробе матери, в рамках комбинированного скрининга с последующим пренатальным генетическим тестированием, проводимым в I триместре беременности с целью диагностики хромосомных аномалий. Рутинной стала процедура предимплантационного тестирования зародыша в процессе экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). Получили развитие технологии неинвазивного прена-тального тестирования, более безопасные для плода, однако в случае выявления высокого риска аномалии они требуют подтверждения инвазивными методами [16].
В течение жизни гражданин РФ проходит множественные скрининговые обследования в рамках возрастных и профессиональных профилактических осмотров. В сфере инфекционных болезней большое число случаев выявления ВИЧ-инфекции и вирусных гепатитов приходится на скри-нинговое обследование пациентов с лихорадкой, лимфаде-нопатией, желтухой и т.д. При дальнейшем обследовании диагноз подтверждается и уточняется.
В рамках новой модели здравоохранения предполагается максимально раннее, доклиническое начало наблюдения у врача-превентолога. Первый этап - генотипирование, которое подразумевает полногеномное, экзомное (только белок-кодирующие участки) или генное секвенирование ДНК с определением генетической предрасположенности к типовым патологиям, а также повышенной чувствительности или устойчивости к ряду инфекционных болезней при помощи компьютерных технологий.
К информации о структуре ДНК пациента добавляются данные молекулярного фенотипа, полученные с использованием целевых панелей протеомных, иммуномных и мета-боломных биомаркеров [11]. Большинство хронических заболеваний развивается в условиях сочетания генетической предрасположенности, условий среды и образа жизни, поэтому учитываются результаты исследования генеалогического древа пациента, анамнеза заболевания и анамнеза жизни. В результате оценивается вероятность развития заболевания либо диагностируются его стадия и форма, прогнозируется течение в случае отсутствия терапии. С использованием принципов таргетирования (т.е. ориентирования на конкретные целевые молекулы в клетках пациента) разрабатываются персонализированные протоколы превентивно-профилактической и лечебно-реабилитационной терапии.
На сегодняшний день наибольшее развитие получила персонализированная медицина в сфере онкологии, где
таргетная терапия демонстрирует выдающиеся результаты. Успешно применение принципов профилактических осмотров и доклинической диагностики в педиатрии, широко используется научная база ПППМ в клинической генетике. Все громче звучат предположения о том, что концепция прецизионной медицины может быть весьма эффективна и в сфере инфекционных болезней.
Персонализированная медицина: возможности применения в сфере инфекционных болезней
Ряд вопросов, связанных с течением, диагностикой и профилактикой инфекционных болезней, может быть решен в рамках новой концепции развития здравоохранения.
Известен факт об индивидуальной генетической предрасположенности к некоторым инфекциям, от устойчивости к заражению до высокой восприимчивости. Частой причиной слабого ответа организма на внедрение возбудителя одной группы являются врожденные мутации или их сочетание, приводящие к дефектам звеньев противоинфекционного иммунитета: преимущественно фагоцитоза при бактериальных инфекциях, клеточного иммунитета при инфекциях, вызванных внутриклеточными паразитами (риккетсиями, хламидиями, вирусами и т.д.). Причиной повышенной восприимчивости только к одному определенному инфекционному агенту тоже являются некоторые генетические вариации. В литературе часто приводится пример способности организма контролировать развитие ВИЧ-инфекции при наличии варианта гена HLA-Crs9264942, у таких пациентов скорость размножения вируса в организме значительно ниже [17]. И наоборот, ВИЧ-инфекция прогрессирует в 2 раза быстрее у людей, имеющих митохондриальные га-плогруппы J и U5a1, их митохондрии вырабатывают меньше энергии АТФ; при этом гаплогруппы Uk, H3 и IWX ассоциированы с медленной прогрессией ВИЧ-инфекции [18]. Исследованы генетические причины предрасположенности к туберкулезу, сальмонеллезу, вирусным гепатитам, клещевому энцефалиту, болезни Лайма, микозам, цитоме-галовирусной инфекции, Эпштейна-Барр вирусной инфекции. Например, определены генетические полиморфизмы СС (rs12979860) и ТТ (rs8099917) гена ИЛ-28В, при которых у пациентов с гепатитом С чаще происходит спонтанная элиминация вируса и значительно ниже частота хрониза-ции инфекции [19]. Помимо этого, при анализе смертности от гриппа, в том числе во время пандемии «испанки» начала XX в., ученые выяснили, что братья и сестры погибших от гриппа людей умирали по той же причине на 74% чаще, родители - на 38%, а дети - на 60% чаще, нежели не состоящие в кровном родстве контактные больные [20]. Недавние исследования выявили также генетические факторы, ассоциированные с повышенным риском смертности в результате инфекции широко распространенным S. aureus [21].
Необходимо внимательно изучать пациента на молекулярном уровне с определением состояния всех звеньев его иммунитета, своевременным выяснением генетических предрасположенностей к инфекционным заболеваниям до инфицирования или на ранних его стадиях. По результатам
анализа полученных данных становится возможным отнести человека к группе риска с низкой или высокой вероятностью развития осложнений конкретного заболевания, предсказать индивидуальную реакцию на иммуномодулиру-ющую терапию, спрогнозировать вероятность развития побочных эффектов антибактериальной или противовирусной терапии [22]. В группах высокого риска целесообразно проведение профилактических мероприятий в виде своевременной иммунопрофилактики и вакцинации, коррекции образа жизни. При развитии заболевания, к которому повышена чувствительность, на ранних сроках требуется назначение усиленного курса терапии (с использованием антибактериальных либо противовирусных препаратов последнего поколения в высоких дозировках), необходима повышенная настороженность к динамике состояния пациента, рекомендовано проведение профилактических мероприятий с целью уменьшения вероятности наступления осложнений. Вышеприведенные меры способны значительно улучшить прогноз для пациента.
Помимо генетических особенностей организма-хозяина, большую роль играют особенности инфекционного агента.
Важно знать не только род и вид возбудителя, но и его штамм. Решающим для клинической картины инфекции и ответа возбудителя на терапию может оказаться возникновение нового генетического варианта внутри одного штамма. Главной проблемой в борьбе с инфекционными болезнями, несмотря на обилие лекарственных средств, в XXI в. становится резистентность микроорганизмов к терапии, появление муль-тирезистентных госпитальных (нозокомиальных) штаммов. По мнению Люка Бесоннетте и Майкла Бергерона, одна из важнейших причин развития мультирезистентности - назначение эмпирической антибактериальной терапии препаратами широкого спектра действия до получения сведений о чувствительности к ним. Проведение распространенного в медицинских учреждениях по всему миру бактериологического метода изучения патогена с посевом на питательные среды занимает ценное время, которое может оказаться решающим в исходе заболевания [23]. Скорость диагностики крайне важна в случае нозокомиальных инфекций, нередко протекающих в фульминантной форме. Применение геномных и постгеномных технологий в кратчайшие сроки помогает идентифицировать микроорганизм, определить уровень его патогенности и потенциал лекарственной резистентности, после чего врач-клиницист получает возможность быстро назначить требуемый антибактериальный препарат.
Канадская группа исследователей занималась обнаружением стрептококка группы В у рожениц методом ПЦР, проведение которого занимало от 30 до 100 мин, с целью немедленного превентивного назначения антибактериальной терапии для профилактики интранатального инфицирования. Благодаря своевременной диагностике (до фактического инфицирования плода) удалось значительно снизить летальность новорожденных от этого патогена, что служит хорошим примером эффективности работы принципов превенции [24].
Массовое эмпирическое назначение антибактериальных препаратов чревато не только развитием устойчивости инфекционных агентов, но и неблагоприятными реакциями
гиперчувствительности со стороны организма пациента, обусловленной генетическими особенностями. Например, гиперчувствительность к р-лактамным антибиотикам ассоциирована с рецепторами ИЛ-4 и ИЛ-13 у итальянцев, китайцев и французов. Лекарственно-обусловленные гепатиты у китайцев определяются вариациями в гене CYP2E1, кодирующем 2-е семейство цитохрома Р450; у корейцев - с NAT2, геном М-ацетилтрансферазы 2; у кавказцев - с геном, кодирующим глутатион-Б-трансферазу. Описаны HLA-маркеры, связанные с развитием тяжелой гиперчувствительности к ламотриджину и абакавиру [25]. Даже тщательное выяснение анамнестических данных не способно гарантировать отсутствие реакции на препарат, а лечение этих пациентов в условиях отделения реанимации и интенсивной терапии требует больших финансовых затрат. С массовым внедрением методов молекулярной диагностики цена отдельного исследования снижается, и со временем в инфекционных стационарах станет возможным использование микрочипов с панелью детекции генетических полиморфизмов, ассоциированных с гиперчувствительностью к часто используемым антибактериальным либо противовирусным препаратам, что предотвратит большое число летальных исходов.
В практике лечения инфекционных болезней назначается не только этиотропная терапия, но также патогенетическая и симптоматическая. Все люди по ответу на лекарственный препарат делятся на 4 группы: те, кто ответит и не разовьет побочные эффекты; отвечающие, но с побочными эффектами; «неответчики» без побочных эффектов и «неответчики» с побочными эффектами. Решение этой проблемы может быть найдено в рамках программы предиктивной диагностики синдрома генорезистентности к лекарственным препаратам с разработкой персонифицированных протоколов терапии на основе фармакогеномики и фармако-протеомики [11].
В реальной практике врачи-инфекционисты имеют дело не только с патогенными микроорганизмами, но и с условно-патогенными, входящими в состав строго индивидуального микробиома. Концепция микробиома как экологического сообщества комменсальных (тип симбиоза, когда выгоду получает лишь одна сторона, не принося вреда другой), му-туальных (взаимовыгодных симбиотических) и патогенных микроорганизмов, которые делят между собой пространство нашего тела, сформулирована Джошуа Ледербергом в 2001 г. Поскольку длина жизненного цикла микроорганизмов относительно мала, состав микробиома постоянно меняется. Среди его представителей немало патогенов-«невидимок», клинически никак не заявляющих о своем существовании, с ними связано понятие бессимптомного (или здорового) носительства. К ним относятся все персистиру-ющие инфекции: вирусы группы герпеса, гепатита В и С, вирус ЛС, аденовирусы 2, 5 и 6 типов, полиовирус, энтеровирус, ВИЧ, вирус папилломы человека, внутриклеточные паразиты (риккетсии, хламидии), различные штаммы стрептококков и стафилококков, микоплазма и многие другие. Недостаточно изучены вопросы взаимодействия в организме человека персистирующих вирусов и вирусов, вызывающих острые инфекционные заболевания, неясно, имеется между ними синергизм или конкуренция [26].
Доказано наличие ассоциативной и прямой причинно-следственной связи многих персистирующих инфекций с отсроченным на многие годы формированием хронических соматических заболеваний, чаще аутоиммунных и онкологических [27]. Во всем мире каждый 5-й случай рака ассоциирован с хронической вирусной и бактериальной инфекцией, наиболее часто - по 5% всех случаев - с вирусами гепатита B и C, папилломавирусом человека и Helicobacter pylori [28]. Последствия персистен-ции хронических инфекций в основном проявляются после 40-50 лет, что с учетом тенденции к старению населения с каждым годом требует все больших затрат как труда докторов, так и финансовых ресурсов системы здравоохранения. Значение фармакопревенции в виде лечения хронической инфекции, проведенного до наступления малигнизации, не вызывает сомнений.
Поскольку представителей микробиома в организме огромное количество (по некоторым сведениям, клетки бактерий-резидентов составляют не менее трети всех клеток самого организма), крайне сложно и нецелесообразно на данном этапе развития диагностических и информационных технологий контролировать их всех. Однако разумным представляется контроль над условно-патогенными и патогенными персистирующими микроорганизмами путем динамического скрининга биомаркеров, включая определение активности персистирующих вирусов и иммунного статуса. Подобная практика успешно применяется в контроле и лечении ВИЧ-инфекции и может быть распространена на другие патогенные вирусы.
Таргетная терапия в лечении инфекционных болезней
Практическая реализация принципов прецизионной медицины в клинической практике - это таргетирование (targeting), что означает строго специфичное медицинское воздействие (молекулярное или клеточное) на целевую молекулу с учетом ее функциональной роли в клеточных процессах. Многие биомаркеры одновременно являются мишенями для лечебного воздействия. Синтез фармакологии и биоинформатики на настоящем этапе позволяет выявлять мишени для предполагаемой терапии виртуально, с помощью компьютерных программ, и осуществлять подбор соответствующих возможных кандидатов на роль «лечебного вещества» с использованием молекулярных баз данных. Компьютерный анализ является необходимой ступенью создания лекарственного средства (drug design), в том числе проводится анализ вероятных способов доставки терапевтического агента в связке с транспортным компонентом (липи-дами, протеинами, везикулами, жидкими кристаллами и даже наночастицами). Далее вещество синтезируется и проходит многочисленные ступени клинических испытаний, подтверждая свою эффективность согласно критериям доказательной медицины. Современные лекарственные препараты в идеальном случае должны разрабатываться в соответствии с принципом «волшебной пули», который подразумевает избирательную тропность к тем или иным молекулам, в результате чего практически исчезают побочные эффекты [29, 30].
Многие лекарственные препараты для лечения инфекционных болезней основаны на принципе таргетирования, высокоспецифичны к конкретным структурам вируса, гриба или бактериальной клетки и направлены на купирование какой-либо стадии жизненного цикла инфекционного агента. В терапии инфекций максимально удобны для клинического применения лекарственные средства, мишень которых не является строго специфичной для одного вида патогена. Прекрасным примером таких препаратов являются антибиотики, воздействующие на разные группы возбудителей благодаря сходным мишеням в их метаболизме. Универсальные противовирусные препараты, воздействующие на множество возбудителей (эргоферон, ингавирин или препараты интерферона) имеют мишенью звенья иммунной системы организма человека, препараты, нацеленные на компоненты вируса, обычно монотаргетные и влияют только на одну молекулу в составе какого-либо вируса. Благодаря систематическому изучению генома и протеома патогена с занесением результатов в специальные базы данных и анализу этих данных были получены сведения об общих белках в составе ряда инфекционных агентов. Так, ученые из Университета Рокфеллера в октябре 2017 г. определили белок - компонент вирусов парагриппа, лихорадки Западного Нила и лихорадки Зика, благодаря чему может быть создано новое лекарственное средство, эффективное сразу против трех инфекций. Найдены 4 белка, одинаковых для всего семейства герпесвирусов, а также 3 белка, присутствующих в вирионах вируса герпеса человека 1-го типа и вируса Эпштейна-Барр (ВЭБ), что предполагает возможность создания универсальной противогерпетической терапии [31].
Большим потенциалом обладает иммунное таргетирование, когда для борьбы с инфекционным агентом (или клеткой, несущей на поверхности биомаркеры инфекционного агента, чаще вируса) используется культура собственных иммунных клеток организма-хозяина, «обученная» распознавать антиген патогена. Часто для этого используются цитотоксичныие Т-клетки-киллеры с маркером CD8+, которые после распознавания запускают каскад реакций, приводящих к уничтожению инфицированной клетки. Максимальной специфичностью обладают CAR-T-клетки, т.е. T-клетки с химерным антигенным рецептором (diimeric antigen receptor, CAR), содержащие добавленную часть от моноклонального антитела для повышения селективности. CAR-T-клетки хорошо показали себя в терапии онкологических заболеваний, ведется работа по их применению для лечения хронических инфекций [32]. В последнее время изучаются возможности применения дендритных клеток, содержащих химерные антигенные рецепторы, в вакцинопрофилактике. Иммунное таргетирование демонстрирует оптимистичные результаты в терапии многих персистирующих вирусов - ВИЧ, гепатитов, вирусов герпеса человека, однако из-за отсутствия однозначных лечебных протоколов, малой выборки пролеченных пациентов и высокой стоимости оно нечасто применяется в клинической практике. Лечение ассоциированных с персистирующими инфекциями соматических аутоиммунных и онкологических заболеваний с помощью селективно специфичных Т-клеток с маркерами CD8+ и CD4+ показывает поразительную эффективность на примере лечения рассеянного склероза и ряда опухолей, ассоциированных с ВЭБ [33].
Развитие вакцинопрофилактики
Создание Эдвардом Дженнером первой вакцины от натуральной оспы в 1796 г. стало кирпичиком в фундаменте превентивной составляющей персонализированной медицины. С тех пор вакцинация является единственным средством для эпидемического контроля над многими известными инфекциями. Возможности вакцинопрофилактики существенно расширились за счет сознательного применения принципов таргетирования и использования последних научных достижений. Большое внимание уделяется изучению потенциала наночастиц для адресной доставки как лекарственных средств, так и антигенов для иммунизации. Эффективность вакцины определяется ее способностью к взаимодействию с иммунной системой и ее стимулированию, а наноматериалы способны проникать через клеточную мембрану иммунной клетки благодаря малым размерам, одновременно стимулируя гуморальный и клеточный иммунный ответ [30].
В лечении как инфекционных, так и онкологических заболеваний все шире применяются индивидуальные клеточные вакцины на основе дендритных клеток, регулирующих иммунный ответ. Продемонстрированы их эффективность, безвредность, хорошая переносимость и отсутствие побочных эффектов [12]. Ведутся работы по созданию подобных вакцин от малярии, туберкулеза, ВИЧ-инфекции [34].
Большим шагом вперед будет создание вакцин от широко распространенных персистирующих инфекций - герпесви-русов. На стадии разработки вакцины от вируса герпеса человека 1-го типа, цитомегаловируса, ВЭБ [35, 36]. Превенция инфицирования этими патогенами позволит снизить заболеваемость многими ассоциированными патологиями, требующими серьезного лечения, больших расходов и имеющих высокий процент летальных исходов.
Заключение
Государственное здравоохранение на пороге перехода на новую платформу - персонализированную медицину, что стало возможным с появлением научно-фундаментальных и научно-прикладных предпосылок. Одним из основных стимулов этого перехода являются финансово-экономические механизмы: с одной стороны, значительный ежегодный рост необходимых расходов на здравоохранение, с другой - рост индивидуального и общественного спроса на превентивно-профилактические средства и распространение осознанного отношения граждан к своему здоровью. Внедрение новых технологий и принципов потребует значительных финансовых затрат от системы здравоохранения, однако в дальнейшем это приведет к существенной экономии, поскольку лечить больного на поздних стадиях с осложнениями намного дороже, нежели на ранней или доклинической.
Широкое использование геномных и постгеномных технологий в структуре государственной медицины с применением фармакопревенции для людей из группы риска и фармакотерапии для заболевшего человека повысит эффективность мероприятий по профилактике социально значимых заболеваний, многие из которых имеют генетические причины. Улучшится скорость диагностики и повысится качество лечения инфекционных заболеваний, а также возрастет степень успешности прогнозирования эпидемической ситуации. Со временем могут быть выработаны способы предотвращения встраивания вирусной ДНК в геном человека и дальнейшей персистенции многих вирусов.
В соответствии с темпом жизни современного человека должен быть увеличен сегмент амбулаторной медицины и телемедицины, этого формата достаточно для регулярной профилактики и лечения неосложненных персистирующих инфекций, тем более что все еще существуют сложности с оказанием стационарной медицинской помощи во многих отдаленных областях субъектов РФ. Необходимо продолжение государственной политики по популяризации здорового образа жизни и регулярных профилактических осмотров, в том числе прохождение генетического тестирования, повышение грамотности населения по профилактике инфекционных заболеваний.
Таким образом, лечение заболевшего человека вновь сфокусировалось на необходимости лечить не болезнь, а больного полностью, пройдя стадию унифицированных алгоритмов и переходя к большей индивидуализации. Врач-инфекционист все чаще сталкивается с отягощенным преморбидным фоном пациентов, страдающих болезнями цивилизации, зачастую требующими немедленной коррекции. Большие возможности открывает своевременное использование принципов и технологий персонализированной медицины. К примеру, на этапе госпитализации ранняя лабораторная дифференциальная диагностика позволит свести к минимуму количество пациентов с онкологическими, аутоиммунными, системными заболеваниями соединительной ткани в инфекционном стационаре.
Несмотря на упор на новые диагностические лабораторные и инструментальные технологии, не следует забывать о значении правильно проведенного сбора анамнезов morbi и vitae, содержащих необходимые сведения о факторах риска. Только комплексный и индивидуализированный подход к каждому человеку, синтезирующий все классические и инновационные достижения научного прогресса, позволит сохранить его здоровье и сделать медицину будущего эффективнее, чем когда-либо.
Конфликт интересов. Авторы данной статьи подтвердили отсутствие конфликта интересов и финансовой поддержки исследования, о которых необходимо сообщить.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Ющук Николай Дмитриевич - академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой инфекционных болезней и эпидемиологии, президент ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им А.И. Евдокимова» Минздрава России, член правления Национального научного общества инфекционистов, председатель
Учебно-методической комиссии по инфекционным болезням Координационного совета по области образования «Здравоохранение и медицинские науки» E-mail: prof.uyshuk@gmail.com
Сучков Сергей Викторович - доктор медицинских наук, профессор, директор Центра персонализированной медицины ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет) E-mail: ssuchkov57@gmail.com
Кистенева Лидия Борисовна - доктор медицинских наук, заведующая лабораторией хронических вирусных инфекций Института вирусологии им. Д.И. Ивановского, ФГБУ «Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф. Гамалеи» Минздрава России, Москва E-mail: lidia.kisteneva@gmail.com
Сухоруков Владимир Сергеевич - доктор медицинских наук, профессор, заведующий Обособленным структурным подразделением «Научно-исследовательский клинический институт педиатрии им. акад. Ю.Е. Вельтищева» ФГБОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России, Москва E-mail: vsukhorukov@gmail.com
Якушина Софья Александровна - ординатор кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России E-mail: sofia.iakushina@gmail.com
ЛИТЕРАТУРА
1. Eaton L. Human genome project completed // BMJ. 2003. Vol. 326, N 7394. P. 838.
2. Pareek С.Б., Smoczynski R., Tretyn A. Sequencing technologies and genome sequencing // J. Appl. Genet. 2011. Vol. 4, N 52. P. 413-435.
3. Weinhold B. Epigenetics: the science of change // Environ Health Perspect. 2006. Vol. 3, N 114. P. A160-A167.
4. Uhlen M., Fagerberg L., Hallstrom B.M., Lindskog C. et al. Tissue-based map of the humanproteome // Science. 2015. Vol. 347, N 6220. Article ID 1260419.
5. Swainston N., Smallbone K., Hefzi H., Dobson P.D. et al. Recon 2.2: from reconstruction to model of human metabolism // Metabolomics. 2016. Vol. 12. P. 109.
6. Eltorai A.E.M., Fox H., McGurrin E., Guang S. Microchips in medicine: current and future applications // Biomed Res. Int. 2016. Vol. 2016. Article ID: 1743472.
7. Xu W., Solis N.V., Filler S.G., Mitchell A.P. Pathogen gene expression profiling during infection using a nanoString nCounter platform // Methods Mol. Biol. 2016. Vol. 1361. P. 57-65.
8. Estape E.S., Mays M.H., Sternke E.A. Translation in data mining to advance personalized medicine for health equity // Intell. Inf. Manag. 2016. Vol. 1, N 8. P. 9-16.
9. Nadkarni P.M., Ohno-Machado L., Chapman W.W. Natural language processing: an introduction // J. Am. Med. Inform. Assoc. 2011. Vol. 5, N 18. P. 544-551.
10. Hayes D.F., Markus H.S., Leslie R.D., Topo E.J. Personalized medicine: risk prediction, targeted therapies and mobile health technology // BMC Med. 2014. Vol. 12. P. 37.
11. Сучков С.В., Абэ Х., Антонова Е.Н., Барах П. и др. Персонализированная медицина как обновляемая модель национальной системы здравоохранения. Ч. 1. Стратегические аспекты инфраструктуры // Рос. вестн. перинатол. и педиатр. 2017. № 3 (62). С. 7-14.
12. Пальцев М.А. Персонифицированная медицина // Наука в России. 2011. № 1 (181). С. 12-17.
13. Strimbu K. Tavel J.A. What are biomarkers? // Curr. Opin. HIV AIDS. 2010. Vol. 5, N 6. P. 463-466.
14. Wang E., Cho W.C.S., Wong S.C.C., Liu S. Disease biomarkers for precision medicine: challenges and future opportunities // Genomics Pro-teomics Bioinformatics. 2017. Vol. 2, N 15. P. 57-58.
15. Traylen C.M., Patel H.R., Fondaw W., Mahatme S., et al. Virus reactivation: a panoramic view in human infections // Future Virol. 2011. Vol. 4, N 6. P. 451-463.
16. Van den Veyver I.B. Recent advances in prenatal genetic screening and testing // F1000Res. 2016. Vol. 5. P. 2591.
17. Kulkarni S., Savan R., Qi Y., GaoX. et al. Differential microRNA regulation of HLA-C expression and its association with HIV control // Nature. 2011. Vol. 472, N 7344. P. 495-498.
18. Hendrickson S., Hutcheson H.B., Ruiz-Pesini E., Poole J.C. et al. Mitochondrial DNA Haplogroups influence AIDS Progression // AIDS. 2008. Vol. 18, N 22. P. 2429-2439.
19. Ющук Н.Д., Знойко О.О., Балмасова И.П., Федосеева Н.В. и др. Иммуногенетические предикторы быстрого вирусологического ответа на противовирусную терапию больных хроническим гепатитом С // Терапевтический архив. 2012. № 11 (84). С. 11-17.
20. Albright F.S., Orlando P., Pavia A.T., Jackson G.G., Albright C.L.A. Evidence for a heritable predisposition to death due to influenza // J. Infect. Dis. 2008. Vol. 1, N 197. P. 18-24.
21. Jensen S.O., van Hal S.J. Personalized Medicine and Infectious Disease Management // Trends Microbiol. 2017. Vol. 11, N 25. P. 875876.
22. Al-Mozaini M.A., Mansour M.K. Personalized medicine. Is it time for infectious diseases? // Saudi Med. J. 2016. Vol. 12, N 37. P. 13091311.
23. Bissonnette L., Bergeron M.G. Infectious disease management through point-of-care personalized medicine molecular diagnostic technologies // J. Pers. Med. 2012. Vol. 2, N 2. P. 50-70.
24. Bergeron M.G., Ke D., Menard C., Picard F.J. et al. Rapid detection of group B streptococci in pregnant women at delivery // N. Engl. J. Med. 2000. Vol. 3, N 343. P. 175-179.
25. Kim S.H., Ye Y.M., Palikhe N.S., Kim J.E., Park H.S. Genetic and ethnic risk factors associated with drug hypersensitivity // Curr. Opin. Allergy Clin. Immunol. 2010. Vol. 4, N 10. P. 280-290.
26. Царегородцев А.Д., Ружицкая Е.А., Кистенева Л.Б. Персистиру-ющие инфекции в педиатрии: современный взгляд на проблему // Рос. вестн. перинатол. и педиатр. 2017. № 1 (62). С. 5-9.
27. Якушина С.А., Кистенева Л.Б. Влияние персистенции вируса Эп-штейна-Барр на развитие иммуноопосредованных соматических заболеваний // Рос. вестн. перинатол. и педиатр. 2018. № 1 (63). С. 22-27.
28. De Flora S., Bonanni P. The prevention of infection-associated cancers // Carcinogenesis. 2011. Vol. 6, N 32. P. 787-795.
29. Verweij J., de Jonge M., Eskens F., Sleijfer S. Moving molecular targeted drug therapy towards personalized medicine: issues related to clinical trial design // Mol. Oncol. 2012. Vol. 2, N 6. P. 196-203.
30. Sundar S., Prajapati V.K. Drug targeting to infectious diseases by nanoparticles surface functionalized with special biomolecules // Curr. Med. Chem. 2012. Vol. 19, N 19. P. 3196-3202.
31. Traylen C., Ramasubramanyan S., Zuo J., Rowe M. et al. Identification of Epstein-Barr virus replication proteins in Burkitfs lymphoma cells // Pathogens. 2015. Vol. 4, 4. P. 739-751.
REFERENCES
1. Eaton L. Human genome project completed. BMJ. 2003; 326 (7394): 838.
2. Pareek C.S., Smoczynski R., Tretyn A. Sequencing technologies and genome sequencing. J Appl Genet. 2011; 4 (52): 413-35.
3. Weinhold B. Epigenetics: the science of change. Environ Health Perspect. 2006; 3 (114): A160-7.
4. Uhlen M., Fagerberg L., Hallstrom B.M., Lindskog C., et al. Tissue-based map of the human proteome. Science. 2015; 347 (6220). Article ID: 1260419.
5. Swainston N., Smallbone K., Hefzi H., Dobson P.D., et al. Recon 2.2: from reconstruction to model of human metabolism. Metabolomics. 2016; 12: 109.
6. Eltorai A.E.M., Fox H., McGurrin E., Guang S. Microchips in medicine: current and future applications. Biomed Res Int. 2016; 2016. Article ID: 1743472.
7. Xu W., Solis N.V., Filler S.G., Mitchell A.P. Pathogen gene expression profiling during infection using a nanoString nCounter platform. Methods Mol Biol. 2016; 1361: 57-65.
8. Estape E.S., Mays M.H., Sternke E.A. Translation in data mining to advance personalized medicine for health equity. Intell Inf Manag. 2016; 1 (8): 9-16.
9. Nadkarni P.M., Ohno-Machado L., Chapman W.W. Natural language processing: an introduction. J Am Med Inform Assoc. 2011; 5 (18): 544-51.
10. Hayes D.F., Markus H.S., Leslie R.D., Topo E.J. Personalized medicine: risk prediction, targeted therapies and mobile health technology. BMC Med. 2014; 12: 37.
11. Suchkov S.V., Abe H., Antonova E.N., Barach P., et al. Personalized medicine as an updated model of national health-care system. Part 1. Strategic aspects of infrastructure. Rossiyskiy Vestnik Perinatologii I Pediatrii [Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics]. 2017; 3 (62): 7-14. (in Russian)
12. Paltsev M.A. Personalized medicine. Nauka v Rossii [Science in Russia]. 2011; 1 (181): 12-7. (in Russian)
13. Strimbu K., Tavel J.A. What are biomarkers? Curr Opin HIV AIDS. 2010; 5 (6): 463-6.
14. Wang E., Cho W.C.S., Wong S.C.C., Liu S. Disease biomarkers for precision medicine: challenges and future opportunities. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2017; 2 (15): 57-8.
15. Traylen C.M., Patel H.R., Fondaw W., Mahatme S., et al. Virus reactivation: a panoramic view in human infections. Future Virol. 2011; 4 (6): 451-63.
32. June C.H., Levine B.L. T cell engineering as therapy for cancer and HIV: our synthetic future // Philos Trans R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 2015. Vol. 370, N 1680. 20140374. doi: 10.1098/rstb.2014.0374.
33. Merlo A., Turrini R., Bobisse S., Zamarchi R. et al. Virus-specific cytotoxic CD4+ T cells for the treatment of EBV-related tumors // J. Immunol. 2010. Vol. 10, N 184. P. 5895-5902.
34. Zurawski G., Shen X., Zurawski S. et al. Superiority in rhesus macaques of targeting HIV-1 Env gp140 to CD40 versus LOX-1 in combination with replication-competent NYVAC-KC for induction of Env-specific antibody and T cell responses // J. Virol. 2017. Vol. 9, N 91. piie01596-16.
35. Schleiss M.R. Cytomegalovirus vaccines under clinical development // J. Virus Erad. 2016. Vol. 2, N 4. P. 198-207.
36. Cohen J.I. Epstein-Barr virus vaccines // Clin. Transl. Immunology. 2015. Vol. 1, N 4. P. e32.
16. Van den Veyver I.B. Recent advances in prenatal genetic screening and testing. F1000Res. 2016; 5: 2591.
17. Kulkarni S., Savan R., Qi Y., Gao X., et al. Differential microRNA regulation of HLA-C expression and its association with HIV control. Nature. 2011; 472 (7344): 495-8.
18. Hendrickson S., Hutcheson H.B., Ruiz-Pesini E., Poole J.C., et al. Mitochondrial DNA haplogroups influence AIDS progression. AIDS. 2008; 18 (22): 2429-39.
19. Yushchuk N.D., Znoyko O.O., Balmasova I.P., Fedoseeva N.V., et al. Immunogenetic predictors of a rapid virologic response to antiviral therapy in patients with chronic hepatitis C. Terapevticheskii arkhiv [Therapeutic Archive]. 2012; (11): 11-7. (in Russian)
20. Albright F.S., Orlando P., Pavia A.T., Jackson G.G., Albright C.L.A. Evidence for a heritable predisposition to death due to influenza. J Infect Dis. 2008; 1 (197): 18-24.
21. Jensen S.O., van Hal S.J. Personalized medicine and infectious disease management. Trends Microbiol. 2017; 11 (25): 875-6.
22. Al-Mozaini M.A., Mansour M.K. Personalized medicine. Is it time for infectious diseases? Saudi Med J. 2016; 12 (37): 1309-11.
23. Bissonnette L., Bergeron M.G. Infectious disease management through point-of-care personalized medicine molecular diagnostic technologies. J Pers Med. 2012; 2 (2): 50-70.
24. Bergeron M.G., Ke D., Menard C., Picard F.J., et al. Rapid detection of group B streptococci in pregnant women at delivery. N Engl J Med. 2000; 3 (343): 175-9.
25. Kim S.H., Ye Y.M., Palikhe N.S., Kim J.E., Park H.S. Genetic and ethnic risk factors associated with drug hypersensitivity. Curr Opin Allergy Clin Immunol. 2010; 4 (10): 280-90.
26. Tsaregorodtsev A.D., Ruzhitskaya E.A., Kisteneva L.B. Persistent infections in pediatrics: A modern view on the problem. Rossiyskiy Vestnik Perinatologii I Pediatrii [Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics]. 2017; 1 (62): 5-9. (in Russian)
27. Yakushina S.A., Kisteneva L.B. Influence of the Epstein-Barr virus persistence upon the development of the immune mediated somatic diseases. Rossiyskiy Vestnik Perinatologii I Pediatrii [Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics]. 2018; (1): 22-7. (in Russian)
28. De Flora S., Bonanni P. The prevention of infection-associated cancers. Carcinogenesis. 2011; 6 (32): 787-95.
29. Verweij J., de Jonge M., Eskens F., Sleijfer S. Moving molecular targeted drug therapy towards personalized medicine: issues related to clinical trial design. Mol Oncol. 2012; 2 (6): 196-203.
30. Sundar S., Prajapati V.K. Drug targeting to infectious diseases by nanoparticl.es surface functionalized with special biomolecules. Curr Med Chem. 2012; 19 (19): 3196-202.
31. Traylen C., Ramasubramanyan S., Zuo J., Rowe M., et al. Identification of Epstein-Barr virus replication proteins in Burkitfs lymphoma cells. Pathogens. 2015; 4 (4): 739-51.
32. June C.H., Levine B.L. T cell engineering as therapy for cancer and HIV: our synthetic future. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2015; 370 (1680): 20140374.Philos Trans. R SocLond B Biol Sci. 2015. Vol. 370 (1680): Article ID 20140374. doi: 10.1098/rstb.2014. 0374.
33. Merlo A., Turrini R., Bobisse S., Zamarchi R., et al. Virus-specific cytotoxic CD4+ T cells for the treatment of EBV-related tumors. J Immunol. 2010; 10 (184): 5895-902.
34. Zurawski G., Shen X., Zurawski S., et al. Superiority in rhesus macaques of targeting HIV-1 Env gp140 to CD40 versus LOX-1 in combination with replication-competent NYVAC-KC for Induction of Env-specific antibody and T cell responses. J Virol. 2017; 9 (91): pii e01596-16.
35. Schleiss M.R. Cytomegalovirus vaccines under clinical development. J Virus Erad. 2016; 2 (4): 198-207.
36. Cohen J.I. Epstein-Barr virus vaccines. Clin Transl Immunology. 2015; 1 (4): e32.
