Una colchoneta de datos diseñada para acelerar los avances médicos y someter las disparidades en materia de salubridad mediante la sumario de información sanitaria detallada de al menos un millón de personas en todo Estados Unidos está dando resultados fructíferos para los investigadores de la Concesión de Medicina Chan de la Universidad de Massachusetts, un socio del software. El Software de Investigación All of Us recibió su segunda ronda de financiación el otoño pasado.
“Los datos de All of Us son muy potentes y combinan diversos datos genómicos con otras fuentes de datos, como datos de encuestas, datos de registros médicos electrónicos, datos de Fitbit y datos de aventura social”, afirmó Ben S. Gerber, MD, MPH, profesor de ciencias de la salubridad cuantitativas y de población y medicina. “No hay muchos conjuntos de datos que tengan todos estos instrumentos recopilados y vinculados”.
La información longitudinal médica, ambiental, de estilo de vida y genética de un agrupación magnate y diverso de participantes respalda el crecimiento de la medicina de precisión (terapias que se adaptan a las micción individuales de cada persona), brinda potencialmente más oportunidades para la investigación de enfermedades raras y podría atracar las disparidades en materia de salubridad, dicen los organizadores.
El software de los Institutos Nacionales de Vitalidad se lanzó a nivel nave en 2018, con UMass Chan y su socio clínico, Reliant Medical Group.
Hasta el momento, 779 instituciones se han registrado para utilizar los datos de All of Us y se han publicado 325 estudios de investigación que incorporan los datos. En UMass Chan, el Dr. Gerber lidera un agrupación mensual de profesores, estudiantes en prácticas y estudiantes que utilizan All of Us Workbench, una plataforma para analizar los datos de salubridad.
Un objetivo fundamental del Software de Investigación All of Us es inscribir a personas de poblaciones que históricamente han estado subrepresentadas en la investigación biomédica, según la investigadora principal del sitio, Mara Meyer Epstein, ScD, ScM, profesora asociada de medicina.
Los participantes pertenecen a distintas razas, etnias, grupos de antigüedad y regiones del país. Igualmente son diversos en cuanto a identidad de productos, orientación sexual, nivel socioeconómico, educación, discapacidad y estado de salubridad.
“Una de nuestras áreas de enfoque en los primeros cinco primaveras ha sido la inscripción de personas de antigüedad descubierta. Los adultos mayores tradicionalmente no han sido el foco de la investigación médica y asimismo han sido excluidos de los ensayos clínicos”, dijo el Dr. Epstein. Casi un tercio de los participantes inscritos localmente tienen 65 primaveras o más.
Se dispone de datos completos con muestras biomédicas de más de 545.000 participantes en todo el país, incluidos 5.716 en el centro de Massachusetts. En la muestra doméstico, el 87 por ciento se identifica con al menos una población subrepresentada en la investigación biomédica, y el 45 por ciento pertenece a grupos de minorías raciales y étnicas.
Los investigadores de UMass Chan ya han contribuido al conocimiento biomédico utilizando los datos de All of Us.
Epstein fue coautor de un estudio que examinó los correlatos sociodemográficos del uso, injusticia y trastornos por consumo de opioides en el Software de Investigación All of Us. Los datos mejorarán las estimaciones de la prevalencia del trastorno por consumo de opioides entre diversas poblaciones, incluidos los grupos que están subrepresentados en los datos de la investigación doméstico, según los autores.
El doble en inteligencia químico Feifan Liu, PhD, profesor asociado de ciencias de la salubridad cuantitativa y poblacional, colabora con Gerber y colegas de otras instituciones, al mismo tiempo que actúa como mentor a través de los programas All of Us para un estudiante de secundaria y un estudiante universitario.
Están colaborando en una amplia serie de proyectos, examinando cuestiones como las disparidades en la utilización de cuidados intensivos entre pacientes con diabetes; prediciendo el aventura de desarrollar enfermedades cardiovasculares entre personas con diabetes tipo 2; analizando los género del seguro y el historial de consumo de sustancias en el inicio del tratamiento de la hepatitis C; y prediciendo el aventura de problemas de amamantamiento en los primeros embarazos.
“Es representativo a nivel doméstico y demográficamente diverso, por lo que para el modelado predictivo basado en IA, es más claro evaluar la propagación y los aspectos éticos (por ejemplo, la equidad de la IA en relación con las disparidades en la salubridad) del sistema, lo cual es una gran preocupación en la comunidad de ‘IA para la salubridad’”, dijo el Dr. Liu.
En los últimos cinco primaveras, se han inscrito casi 8.000 participantes en el centro de Massachusetts que han aportado al menos poco de información. El personal del software prórroga incluir a más de 10.000, según Joann Wagner, directora sénior del software de investigación de la División de Ciencias de los Sistemas de Vitalidad del Unidad de Medicina. Para obtener más información o inscribirse, visite https://www.joinallofus.org.
“Esto es solo la punta del iceberg”, dijo Gerber. “Tenemos muchas cosas en marcha”.