Персонализированная медицина представляет собой революционный подход к здравоохранению, основанный на индивидуальных генетических, эпигенетических и молекулярных характеристиках пациентов. Мультиомиксные технологии, объединяющие данные геномики, транскриптомики, протеомики и метаболомики, становятся ключевым инструментом для достижения точной диагностики и терапии. В данном обзоре рассматриваются современные достижения в области интеграции омиксных данных, включая применение искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа сложных биологических систем. Особое внимание уделяется применению CRISPR-технологий в сочетании с мультиомиксным анализом для разработки персонализированных терапевтических стратегий. Обсуждаются перспективы использования органоидных моделей и трехмерных культур опухолевых клеток для тестирования индивидуальных терапевтических подходов. Анализируются текущие вызовы в области интерпретации мультиомиксных данных и их клинической трансляции, а также предлагаются пути решения этих проблем.

Ключевые слова: персонализированная медицина, мультиомикс, геномика, протеомика, метаболомика, CRISPR, органоиды, искусственный интеллект.

Введение

Концепция персонализированной медицины кардинально меняет подходы к диагностике и лечению заболеваний, переходя от универсальных протоколов к индивидуализированным терапевтическим стратегиям. Традиционная медицина основывалась на принципе «один размер подходит всем», однако накопленные знания о молекулярных основах заболеваний демонстрируют значительную гетерогенность между пациентами даже при одинаковых клинических диагнозах [1] [2].

Мультиомиксные технологии представляют собой комплексный подход к изучению биологических систем, интегрирующий данные различных уровней организации живой материи. Этот подход включает анализ генома (геномика), транскриптома (транскриптомика), протеома (протеомика), метаболома (метаболомика) и эпигенома (эпигеномика). Интеграция этих данных обеспечивает всестороннее понимание молекулярных механизмов заболеваний и позволяет выявлять новые терапевтические мишени [2] [3].

Рынок персонализированной медицины демонстрирует впечатляющий рост: от 654 миллиардов долларов США в 2025 году до прогнозируемых 1,3 триллиона долларов к 2034 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 8,1 %. Сегмент персонализированной геномики показывает еще более динамичное развитие с ожидаемым ростом от 12,57 миллиарда долларов в 2025 году до более чем 52 миллиардов к 2034 году. [4]

Современные тенденции в мультиомиксных исследованиях

Технологические достижения в омиксных платформах

Революционные достижения в технологиях секвенирования нового поколения (NGS) радикально снизили стоимость и увеличили скорость геномного анализа. Современные платформы позволяют проводить полногеномное секвенирование за несколько часов при стоимости менее 1000 долларов США, что делает персонализированную геномику доступной для широкого клинического применения. [3] [5].

Протеомные технологии также претерпели значительные усовершенствования. Масс-спектрометрические методы высокого разрешения в сочетании с жидкостной хроматографией позволяют идентифицировать и количественно определять тысячи белков в биологических образцах. Эти достижения особенно важны для онкологии, где протеомный профиль опухолевых клеток может кардинально отличаться от геномных данных [6] [2].

Метаболомика, изучающая малые молекулы в биологических системах, предоставляет уникальную информацию о функциональном состоянии клеток и тканей. Современные методы ЯМР-спектроскопии и масс-спектрометрии позволяют идентифицировать более 4000 различных метаболитов в образцах плазмы крови. [3]

Интеграция данных и биоинформатические подходы

Одной из главных проблем мультиомиксных исследований является интеграция разнородных данных различных омиксных платформ. Каждый тип омиксных данных имеет свои особенности масштабирования, распределения и структуры корреляций, что требует разработки специализированных биоинформатических методов [2].

Искусственный интеллект и машинное обучение играют ключевую роль в анализе мультиомиксных данных. Глубокие нейронные сети способны выявлять скрытые паттерны в сложных многомерных данных и прогнозировать клинические исходы с высокой точностью. Особенно перспективными являются методы глубокого обучения без учителя, которые могут идентифицировать новые подтипы заболеваний на основе молекулярных профилей [6] [3].

CRISPR-технологии в персонализированной медицине

Редактирование генома для лечения генетических заболеваний

CRISPR-Cas9 система революционизировала подходы к генной терапии, обеспечивая точное и эффективное редактирование генома. Клинические исследования демонстрируют впечатляющие результаты применения CRISPR для лечения серповидно-клеточной анемии и β-талассемии. В этих исследованиях использовалось ex vivo редактирование гемопоэтических стволовых клеток пациентов с последующей реинфузией [5] [7] [8].

Базовое редактирование (base editing) и прайм-редактирование (prime editing) представляют собой следующее поколение CRISPR-технологий, позволяющее вносить точечные мутации без создания двухцепочечных разрывов ДНК. Эти подходы особенно перспективны для коррекции патогенных мутаций, составляющих около 60 % всех известных генетических вариантов, связанных с заболеваниями [7] [5].

Персонализированные модели заболеваний

CRISPR-технологии позволяют создавать персонализированные клеточные и животные модели заболеваний. Используя стволовые клетки, индуцированные плюрипотентностью (iPSC), исследователи могут моделировать специфические генетические варианты пациентов и тестировать эффективность различных терапевтических подходов in vitro. [9] [5]

Особенно перспективным является применение CRISPR для создания туморных органоидов — трехмерных культур опухолевых клеток, которые более точно отражают биологические свойства реальных опухолей по сравнению с традиционными двумерными клеточными культурами. Эти модели показывают более 90 % корреляции с клиническими ответами на терапию, что значительно превышает предсказательную способность традиционных моделей [3].

Синтетическая биология и биоинженерия

Конвергенция биологических и цифровых систем

Синтетическая биология представляет собой междисциплинарную область, которая применяет инженерные принципы к проектированию и модификации биологических систем. Интеграция синтетической биологии с технологиями искусственного интеллекта и микрочипов открывает новые возможности для создания гибридных био-электронных систем [10] [9].

Особый интерес представляют «органы-на-чипе» (organs-on-chip) — микрофлюидные устройства, содержащие живые человеческие клетки и моделирующие физиологию и патофизиологию отдельных органов. Эти системы позволяют тестировать персонализированные терапевтические подходы без использования животных моделей [10] [9].

Биосинтетические платформы для производства лекарств

Синтетическая биология также революционизирует производство фармацевтических препаратов. Генетически модифицированные микроорганизмы, такие как модифицированные штаммы Escherichia coli и Saccharomyces cerevisiae, могут производить сложные лекарственные молекулы, включая антибиотики, противоопухолевые препараты и белковые терапевтики [9] [10].

Проект Yeast 2.0 демонстрирует возможности создания полностью синтетических геномов эукариотических организмов. Такие синтетические организмы могут быть оптимизированы для производства конкретных терапевтических молекул в соответствии с индивидуальными потребностями пациентов. [9]

Клинические применения мультиомиксных подходов

Онкология как лидирующая область применения

Онкология остается наиболее продвинутой областью применения персонализированной медицины. Комплексный анализ опухолевого генома, транскриптома и протеома позволяет идентифицировать драйверные мутации и выбирать наиболее эффективные таргетные препараты [5] [6].

Современные онкологические панели включают анализ более 500 генов, связанных с развитием рака, что позволяет выявлять редкие мутации и определять чувствительность к специфическим препаратам. Компаньон-диагностика становится стандартом для назначения таргетной терапии, особенно в лечении рака легкого, молочной железы и меланомы [11] [4].

Редкие генетические заболевания

Мультиомиксные подходы особенно ценны для диагностики редких генетических заболеваний, где традиционные методы часто оказываются неэффективными. Полноэкзомное и полногеномное секвенирование позволяют выявлять патогенные варианты у 25–30 % пациентов с подозрением на генетическое заболевание [5] [3].

Интеграция геномных данных с транскриптомным анализом значительно увеличивает диагностическую эффективность, особенно для выявления сплайсинговых мутаций и вариантов с неопределенной клинической значимостью [2].

Фармакогеномика

Фармакогеномные исследования изучают влияние генетических вариантов на эффективность и безопасность лекарственных препаратов. Более 200 препаратов уже имеют фармакогеномную информацию в своих инструкциях, что позволяет оптимизировать дозировки и снижать риск нежелательных реакций [4].

Полиморфизмы генов цитохрома P450, кодирующих ферменты метаболизма лекарств, влияют на фармакокинетику значительного числа препаратов. Предтерапевтическое генотипирование позволяет выявлять пациентов с повышенным риском токсических реакций или сниженной эффективностью стандартной терапии [4].

Вызовы и ограничения

Технические и аналитические проблемы

Несмотря на впечатляющие достижения, мультиомиксные исследования сталкиваются с рядом технических ограничений. Стандартизация методов сбора, обработки и анализа образцов остается серьезной проблемой, особенно при сравнении данных из различных исследований и лабораторий. [2].

Интерпретация мультиомиксных данных требует глубоких знаний в области биоинформатики и системной биологии. Недостаток квалифицированных специалистов в этих областях ограничивает широкое внедрение персонализированной медицины в клиническую практику [3].

Этические и правовые аспекты

Сбор и использование геномных данных пациентов поднимает важные этические вопросы, связанные с конфиденциальностью и возможностью генетической дискриминации. Разработка соответствующих правовых рамок и этических стандартов является критически важной для устойчивого развития персонализированной медицины [7].

Применение CRISPR-технологий, особенно для редактирования зародышевой линии, требует тщательного этического анализа и международного регулирования. Баланс между потенциальными преимуществами и рисками должен быть тщательно оценен для каждого конкретного применения [8].

Экономические барьеры

Высокая стоимость омиксных исследований и персонализированных препаратов остается значительным барьером для широкого внедрения. Необходимы новые модели финансирования здравоохранения и ценообразования на инновационные препараты, которые учитывали бы долгосрочные экономические выгоды персонализированной медицины [12].

Перспективы

Интеграция с искусственным интеллектом

Дальнейшее развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта будет способствовать более эффективному анализу мультиомиксных данных. Большие языковые модели, адаптированные для биомедицинских данных, могут революционизировать интерпретацию омиксных результатов и генерацию клинических рекомендаций [6] [3].

Федеративное обучение позволит создавать мощные алгоритмы на основе данных множественных медицинских центров без нарушения конфиденциальности пациентов. Это особенно важно для редких заболеваний, где размеры выборок в отдельных центрах недостаточны для статистически значимых выводов [4].

Развитие терапевтических технологий

Новые поколения CRISPR-систем, включая prime editing и base editing, обеспечат еще более точное и безопасное редактирование генома. Разработка новых систем доставки генных конструктов, включая липидные наночастицы и аденоассоциированные вирусные векторы, расширит возможности in vivo генной терапии [7] [5].

мРНК-терапевтики, продемонстрировавшие свою эффективность в вакцинах против COVID-19, найдут применение в лечении рака, генетических заболеваний и инфекционных болезней. Персонализированные мРНК-вакцины против рака уже проходят клинические испытания с обнадеживающими результатами [3].

Глобализация персонализированной медицины

Снижение стоимости омиксных технологий и развитие телемедицины сделают персонализированную медицину доступной в развивающихся странах. Инициативы по созданию геномных баз данных различных популяций помогут преодолеть этническую предвзятость в персонализированной медицине [12] [4].

Международное сотрудничество в области стандартизации протоколов и обмена данными ускорит внедрение персонализированной медицины в глобальном масштабе [2].

Заключение

Мультиомиксные технологии представляют собой фундаментальную основу для развития персонализированной медицины. Интеграция геномики, протеомики, метаболомики и других омиксных подходов обеспечивает всестороннее понимание молекулярных механизмов заболеваний и открывает новые возможности для индивидуализированной терапии.

CRISPR-технологии и синтетическая биология значительно расширяют терапевтический арсенал персонализированной медицины, позволяя не только диагностировать, но и корректировать генетические дефекты на молекулярном уровне. Конвергенция биологических и цифровых технологий создает предпосылки для создания интеллектуальных терапевтических систем, способных адаптироваться к индивидуальным особенностям пациентов.

Несмотря на существующие технические, этические и экономические вызовы, перспективы персонализированной медицины остаются исключительно обнадеживающими. Продолжающиеся инвестиции в исследования и разработки, совершенствование регулятивных механизмов и международное сотрудничество будут способствовать дальнейшему развитию этой области.

Будущее медицины лежит в интеграции многоуровневых омиксных данных с передовыми терапевтическими технологиями для создания действительно персонализированных подходов к профилактике, диагностике и лечению заболеваний. Это потребует продолжения междисциплинарного сотрудничества между биологами, клиницистами, инженерами и специалистами по данным для реализации полного потенциала персонализированной медицины.

Благодарность.

Автор выражает благодарность всем исследователям, чьи работы легли в основу данного обзора, а также научному сообществу за продолжающиеся усилия по развитию персонализированной медицины.

Литература:

1. Gilbert, L. A. CRISPR-mediated modular RNA-guided regulation of transcription in eukaryotes. Cell 2013; 154: 442–451.
2. Goell, J.H., Hilton, I. B. CRISPR/Cas-based epigenome editing: advances, challenges, and clinical applications. Trends Biotechnol. 2021; 39: 895–906.
3. Chen, P.J., Liu, D. R. Prime editing for precise and versatile genome editing. Nature Protocols 2023; 18: 1780–1836.
4. Katti, A., Diaz, B.J., Caragine, C.M., et al. CRISPR in cancer biology and therapy. Nature Reviews Cancer 2022; 22: 259–279.
5. Lattanzi, A., Maddalo, D. CRISPR-Cas9-mediated cancer modeling in mice. Current Opinion in Genetics & Development 2022; 76: 101950.
6. Long, C., Li, H., Tiburcy, M., et al. Correction of diverse muscular dystrophy mutations in human engineered heart muscle by single-site genome editing. Science Advances 2021; 7: eabd8715.
7. Yin, H., Song, C.Q., Suresh, S., et al. Structure-guided chemical modification of guide RNA enables potent non-viral in vivo genome editing. Nature Biotechnology 2019; 37: 1572–1580.
8. Zaman, W. Molecular World Today and Tomorrow: Recent Trends in Biological Sciences 2.0. Biology 2024; 13: 157.
9. Hong, A. CRISPR in personalized medicine: Industry perspectives in gene editing. Seminars in Perinatology 2018; 42: 501–507.
10. Chanchal, D.K., Chaudhary, J., Kumar, P., et al. CRISPR-Based Therapies: Revolutionizing Drug Development and Precision Medicine. Current Gene Therapy 2024; 24: 193–207.
11. https://journals.rcsi.science/2075–8251/index/index/en_US
12. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10931992/
13. https://www.thermofisher.com/blog/life-in-the-lab/10-life-science-trends-to-watch-in-2024/
14. https://talencio.com/personalized-medicine-and-genomics-trends-challenges-and-strategic-opportunities/
15. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10613999/
16. https://www.embopress.org/journal/17574684
17. https://vietnamjournal.ru/1566–5232/article/view/643989
18. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30376985/
19. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11947079/
20. https://bioengineering.illinois.edu/research/technical-research-areas/synthetic
21. https://actanaturae.ru/2075–8251/issue/view/886
22. https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/life-science-analytics-market/russia
23. https://actanaturae.ru/2075–8251/article/view/10684
24. https://www.nature.com/nature/for-authors/initial-submission
25. https://actanaturae.ru
26. https://actanaturae.ru/2075–8251/about/submissions
27. https://www.nature.com/srep/author-instructions/submission-guidelines
28. https://ores.su/en/journals/acta-naturae/
29. https://actanatsci.com/en/sayfa/review-process-1620
30. https://www.sciencedirect.com/journal/acta-tropica/publish/guide-for-authors
31. https://actanatsci.com
32. https://paperpile.com/s/acta-naturae-citation-style/
33. https://journalpublishingguide.vu.nl/WebQuery/vubrowser/22716
34. https://prensipjournals.com/ojs/index.php/actanatsci/author-guidelines
35. https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=21100256975&tip=sid&clean=0
36. https://prensipjournals.com/ojs/index.php/actanatsci/about/submissions
37. https://sciencepress.mnhn.fr/sites/default/files/periodiques/pdf/guidelines-naturae-en.pdf
38. https://www.ishs.org/authors
39. https://journalsearches.com/journal.php?title=acta+naturae
40. https://actanaturae.ru/2075–8251/article/download/10684/pdf
41. https://actanatsci.com/en/sayfa/reviewer-guidelines-1616
42. https://actacommercii.co.za/index.php/acta/pages/view/submission-guidelines
43. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7604890/
44. http://www.pjbmb.com/index.php/pjbmb/article/download/89/95
45. https://researcher.life/zh/journal/acta-naturae/3588
46. https://www.slideshare.net/slideshow/current-trends-in-molecular-biology-and-biotechnology/62191353
47. https://www.marketresearch.com/seek/Life-Sciences-Russia/1594/1240/1.html
48. https://actanatsci.com/en/sayfa/aim-scope-1614
49. https://www.primescholars.com/articles/recent-advancement-in-biochemistry-and-molecular-biology-116426.html
50. https://www.nature.com/nature-index/faq
51. https://www.sciencedirect.com/journal/current-research-in-biotechnology
52. https://www.frontiersin.org/journals/bioengineering-and-biotechnology/articles/10.3389/fbioe.2024.1517610/full
53. https://www.unimi.it/en/education/master-programme/medical-biotechnology-and-molecular-medicine