Современный молекулярно-генетический инструментарий персонализированной биомедицины



Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящем обзоре рассматривается современная роль и перспективы развития персонализированной биомедицины как одного из ключевых направлений в здравоохранении. Особое внимание уделено мультиомиксным технологиям (геномика, протеомика, метаболомика, интерактомика), которые составляют основу молекулярно-генетического инструментария для разработки и внедрения оригинальных диагностических, прогностических и лечебно-реабилитационных биомедицинских технологий и продуктов. Их применение критически важно в терапии первично хронических неинфекционных заболеваний (ПХНБ). Последовательно описаны методические подходы и достижения в области геномики, протеомики, метаболомики и интерактомики, подчеркивающие их вклад в понимание патогенеза ПХНБ. Также показаны современные перспективы и вызовы, связанные с использованием пространственной «омики», а также с интеграцией машинного обучения и искусственного интеллекта для дальнейшего совершенствования методов персонализированной биомедицины.

Об авторах

Александр Иванович Тюкавин

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. И.П. Павлова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: atuykavin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5129-4414
SPIN-код: 8476-5366
Scopus Author ID: 6603645369
ResearcherId: V-6699-2017

д-р мед. наук, профессор, профессор кафедры патофизиологии с курсом клинической патофизиологии

Россия, Санкт-Петербург

Гумар Искандарович Кадыров

Biona Group, международная биоинформационная интернет-платформа

Email: gumakad@gmail.com

Генеральный директор

Россия, Казань

Список литературы

  1. Пальцев, М. А. Медицина будущего. Персонализированная медицина: опыт прошлого, реалии завтрашнего дня / М. А. Пальцев. – Москва : Российская академия наук, 2020. – 152 с. – ISBN 978-5-907036-78-9.
  2. Snyder, A. Allen Roses : Obituary // The Lancet. 2016. Vol. 388, No. 10057. P. 2232. doi: 10.1016/S0140-6736(16)32081-5.
  3. Hamburg M.A., Collins F.S. The path to personalized medicine. N Engl J Med. 2010 Jul 22;363(4):301–4. doi: 10.1056/NEJMp1006304.
  4. Апанасенко, Г. Л. Человеческий капитал, медицина 4Р и валеология: От чего отказалась Россия? / Г. Л. Апанасенко // Россия: тенденции и перспективы развития : Ежегодник, Москва, 01 января – 01 2018 года / Институт научной информации по общественным наукам Российской академии наук; Ответственный редактор В.И. Герасимов. Том Выпуск 13, часть 1. – Москва: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2018. – С. 744-747.
  5. Anaya J.M., Duarte-Rey C., Sarmiento-Monroy J.C., Bardey D., Castiblanco J., Rojas-Villarraga A. Personalized medicine. Closing the gap between knowledge and clinical practice. Autoimmun Rev. 2016 Aug;15(8):833-42. doi: 10.1016/j.autrev.2016.06.005.
  6. National Research Council (US) Committee on A Framework for Developing a New Taxonomy of Disease. Toward Precision Medicine: Building a Knowledge Network for Biomedical Research and a New Taxonomy of Disease. Washington (DC): National Academies Press (US); 2011.
  7. Баранов В.С. Геномика и предиктивная терапия. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2021;36(4):14–28, httpps://10.29001/2073-8552-2021-36-4-14-28.
  8. Тюкавин А.И. и др. Биодизайн как цивилизационный вызов современной фармацевтике. Формулы Фармации. 2021. Т. 3, № 4. С. 108–117. DOI: https://doi.org/10.17816/phf99672.
  9. Ласточкина О.В., Горелов П.В. Биологические микрочипы – новый уровень лабораторных исследований. Аналитика. № 5/2017(36). – с. 76–86. doi: 10.22184/2227-572X.2017.36.5.76.86.
  10. Основы персонализированной и прецизионной медицины: учебник / под ред. С. В. Сучкова. - Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2020. ― 624 с.: ил. -doi: 10.33029/9704-5663-7-BAS-2020-1-624.- ISBN 978-5-9704-5663-7.
  11. Белоусов Д.Ю. Будущее развитие прецизионной и персонализированной медицины. Пациентоориентированная медицина и фармация. 2023;1(4):8-13. https://doi.org/10.37489/2949-1924-0027.
  12. Шляхто, Е. В. Научные основы персонализированной медицины: реалии и возможности / Е. В. Шляхто // Вестник Российской академии наук. – 2022. – Т. 92, № 12. – С. 1105-1118. – doi: 10.31857/S0869587322120076.
  13. Особенности таргетной терапии в онкологической практике / А. И. Данилов, М. Д. Сливкин, А. В. Евсеев [и др.] // Вестник Смоленской государственной медицинской академии. – 2021. – Т. 20, № 4. – С. 25-29. – doi: 10.37903/vsgma.2021.4.4.
  14. Основы персонализированной биомедицины и биофармации: учебник / А.И. Тюкавин, Н.А. Арсениев, Т.Д. Власов [и др.]; под ред. А.И. Тюкавина, С.В. Сучкова. – Москва: ИНФРА-М, 2025. – 460 с.: ил. – (Высшее образование). – doi: 10.12737/2198519.
  15. Кошечкин К.А. Регулирование искусственного интеллекта в медицине. Пациентоориентированная медицина и фармация. 2023;1(1):32-40. https://doi.org/10.37489/2949-1924-0005.
  16. Агаркова, Е. В. Омиксные технологии в медицине / Е. В. Агаркова // Проблемы и перспективы развития России: молодежный взгляд в будущее : сборник научных статей 6-й Всероссийской научной конференции: в 4-х томах, Курск, 17–18 октября 2024 года. – Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. – С. 63-65.
  17. Tremblay J., Hamet P. Role of genomics on the path to personalized medicine. Metabolism. 2013 Jan;62 Suppl 1:S2-5. doi: 10.1016/j.metabol.2012.08.023.
  18. Hasin Y., Seldin M., Lusis A. Multi-omics approaches to disease. Genome Biol. 2017 May 5;18(1):83. doi: 10.1186/s13059-017-1215-1.
  19. Nicholson J.K., Lindon J.C. Systems biology: Metabonomics. Nature. 2008 Oct 23;455(7216):1054-6. doi: 10.1038/4551054a.
  20. Hood L., Galas D. The digital code of DNA. Nature. 2003 Jan 23;421(6921):444-8. doi: 10.1038/nature01410.
  21. Auffray C., Chen Z., Hood L. Systems medicine: the future of medical genomics and healthcare. Genome Med. 2009 Jan 20;1(1):2. doi: 10.1186/gm2.
  22. Hood L. Systems biology and p4 medicine: past, present, and future. Rambam Maimonides Med J. 2013 Apr 30;4(2):e0012. doi: 10.5041/RMMJ.10112.
  23. Collins F.S., Varmus H. A new initiative on precision medicine. N Engl J Med. 2015 Feb 26;372(9):793–5. doi: 10.1056/NEJMp1500523.
  24. Lander ES. Initial impact of the sequencing of the human genome. Nature. 2011 Feb 10;470(7333):187–97. doi: 10.1038/nature09792.
  25. Green E.D., Gunter C., Biesecker L.G., Di Francesco V., Easter C.L., Feingold E.A., Felsenfeld A.L., Kaufman D.J., Ostrander E.A., Pavan W.J., Phillippy A.M., Wise A.L., Dayal J.G., Kish B.J., Mandich A., Wellington CR, Wetterstrand K.A., Bates S.A., Leja D., Vasquez S., Gahl W.A., Graham B.J., Kastner D.L., Liu P., Rodriguez L.L., Solomon B.D., Bonham V.L., Brody L.C., Hutter C.M., Manolio T.A. Strategic vision for improving human health at The Forefront of Genomics. Nature. 2020 Oct;586(7831):683–692. doi: 10.1038/s41586-020-2817-4.
  26. Metzker M.L. Sequencing technologies - the next generation. Nat Rev Genet. 2010 Jan;11(1):31–46. doi: 10.1038/nrg2626.
  27. Turnbaugh P.J., Ley R.E., Hamady M., Fraser-Liggett C.M., Knight R., Gordon J.I. The human microbiome project. Nature. 2007 Oct 18;449(7164):804-10. doi: 10.1038/nature06244.
  28. Collins F.S., Green E.D., Guttmacher A.E., Guyer M.S.; US National Human Genome Research Institute. A vision for the future of genomics research. Nature. 2003 Apr 24;422(6934):835-47. doi: 10.1038/nature01626.
  29. Elhefnawy, W., Li, M., Wang, JX. et al. Decoding the Structural Keywords in Protein Structure Universe. J. Comput. Sci. Technol. 34, 3–15 (2019). https://doi.org/10.1007/s11390-019-1895-y.
  30. Dib, C., Fauré, S., Fizames, C. et al. A comprehensive genetic map of the human genome based on 5,264 microsatellites. Nature 380, 152–154 (1996). https://doi.org/10.1038/380152a0.
  31. Regev A., Teichmann S.A., Lander E.S., Amit I., Benoist C., Birney E., Bodenmiller B., Campbell P., Carninci P., Clatworthy M., Clevers H., Deplancke B., Dunham I., Eberwine J., Eils R., Enard W., Farmer A., Fugger L., Göttgens B., Hacohen N., Haniffa M., Hemberg M., Kim S., Klenerman P., Kriegstein A., Lein E., Linnarsson S., Lundberg E., Lundeberg J., Majumder P., Marioni J.C., Merad M., Mhlanga M., Nawijn M., Netea M., Nolan G., Pe'er D., Phillipakis A., Ponting C.P., Quake S., Reik W., Rozenblatt-Rosen O., Sanes J., Satija R., Schumacher T.N., Shalek A., Shapiro E., Sharma P., Shin J.W., Stegle O., Stratton M., Stubbington M.J.T., Theis F.J., Uhlen M., van Oudenaarden A., Wagner A., Watt F., Weissman J., Wold B., Xavier R., Yosef N.; Human Cell Atlas Meeting Participants. The Human Cell Atlas. Elife. 2017 Dec 5;6:e27041. doi: 10.7554/eLife.27041.
  32. Feuk L., Carson A.R., Scherer S.W. Structural variation in the human genome. Nat Rev Genet. 2006 Feb;7(2):85-97. doi: 10.1038/nrg1767.
  33. Przybyla L., Gilbert L.A. A new era in functional genomics screens. Nat Rev Genet. 2022 Feb;23(2):89-103. doi: 10.1038/s41576-021-00409-w.
  34. Chen R., Snyder M.. Systems biology: personalized medicine for the future? Curr Opin Pharmacol. 2012 Oct;12(5):623–8. doi: 10.1016/j.coph.2012.07.011.
  35. Баранов В.С. Геномика и предиктивная терапия. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2021;36(4):14–28, httpps://10.29001/2073-8552-2021-36-4-14-28.
  36. International HapMap Consortium. A haplotype map of the human genome. Nature. 2005 Oct 27;437(7063):1299–320. doi: 10.1038/nature04226.
  37. Stranger, B.E., Forrest, M.S., Dunning, M.J., Ingle, C.E., Beazley, C., Thorne, N.P., Redon, R., Bird, C.P., De Grassi, A., Lee, C., Tyler-Smith, C., Carter, N.P., Scherer, S.W., Tavaré, S., Deloukas, P., Hurles, M.E., & Dermitzakis, E.T. (2007). Relative Impact of Nucleotide and Copy Number Variation on Gene Expression Phenotypes. Science, 315, 848 - 853.
  38. Hindorff L.A., Sethupathy P., Junkins H.A., Ramos E.M., Mehta J.P., Collins F.S., Manolio T.A. Potential etiologic and functional implications of genome-wide association loci for human diseases and traits. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009 Jun 9;106(23):9362–7. doi: 10.1073/pnas.0903103106.
  39. Metzker M.L. Sequencing technologies – the next generation. Nat Rev Genet. 2010 Jan;11(1):31–46. doi: 10.1038/nrg2626.
  40. Bird, Adrian. “DNA methylation patterns and epigenetic memory.” Genes & development 16 1 (2002): 6–21.
  41. Goldberg A.D., Allis C.D., Bernstein E. Epigenetics: a landscape takes shape. Cell. 2007 Feb 23;128(4):635–8. doi: 10.1016/j.cell.2007.02.006.
  42. Riesenfeld C.S., Schloss P.D., Handelsman J. Metagenomics: genomic analysis of microbial communities. Annu Rev Genet. 2004;38:525–52. doi: 10.1146/annurev.genet.38.072902.091216.
  43. Qin J., Li R., Raes J., Arumugam M., Burgdorf K.S., Manichanh C., Nielsen T., Pons N., Levenez F., Yamada T., Mende D.R., Li J., Xu J., Li S., Li D., Cao J., Wang B., Liang H., Zheng H., Xie Y., Tap J, Lepage P., Bertalan M., Batto J.M., Hansen T., Le Paslier D., Linneberg A., Nielsen H.B., Pelletier E., Renault P., Sicheritz-Ponten T., Turner K., Zhu H., Yu C., Li S., Jian M., Zhou Y., Li Y., Zhang X., Li S., Qin N., Yang H., Wang J., Brunak S., Doré J., Guarner F., Kristiansen K., Pedersen O., Parkhill J., Weissenbach J.; MetaHIT Consortium; Bork P., Ehrlich S.D., Wang J. A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing. Nature. 2010 Mar 4;464(7285):59–65. doi: 10.1038/nature08821.
  44. Human Microbiome Project Consortium. Structure, function and diversity of the healthy human microbiome. Nature. 2012 Jun 13;486(7402):207–14. doi: 10.1038/nature11234.
  45. Aebersold R., Mann M. Mass spectrometry-based proteomics. Nature. 2003 Mar 13;422(6928):198–207. doi: 10.1038/nature01511.
  46. Anderson N.L., Anderson N.G. Proteome and proteomics: new technologies, new concepts, and new words. Electrophoresis. 1998 Aug;19(11):1853–61. doi: 10.1002/elps.1150191103.
  47. Wilhelm M., Schlegl J., Hahne H., Gholami A.M., Lieberenz M., Savitski M.M., Ziegler E., Butzmann L., Gessulat S., Marx H., Mathieson T., Lemeer S., Schnatbaum K., Reimer U., Wenschuh H., Mollenhauer M., Slotta-Huspenina J., Boese J.H., Bantscheff M., Gerstmair A., Faerber F., Kuster B. Mass-spectrometry-based draft of the human proteome. Nature. 2014 May 29;509(7502):582–7. doi: 10.1038/nature13319.
  48. Ousseynou B.D., Mamadou S., Cheikh S. Proteomics analysis techniques and Bioinformatics approaches for biomarkers discovery. Int. J. Biol. Chem. Sci. 17(7): 2943-2957, 2023. DOI: https://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v17i7.26
  49. N Leigh Anderson, The Clinical Plasma Proteome: A Survey of Clinical Assays for Proteins in Plasma and Serum, Clinical Chemistry, Volume 56, Issue 2, 1 February 2010, Pages 177–185, https://doi.org/10.1373/clinchem.2009.126706.
  50. Zapater A., Gracia-Lavedan E., Torres G., Mínguez O., Pascual L., Cortijo A., Martínez D., Benítez I.D., De Batlle J., Henríquez-Beltrán M., Abad J., Duran-Cantolla J., Urrutia A., Mediano O., Masdeu M.J., Ordax-Carbajo E., Masa J.F., De la Peña M., Mayos M., Coloma R., Montserrat J.M., Chiner E., Barbé F., Sánchez-de-la-Torre M; Spanish Sleep Network. Proteomic profiling for prediction of recurrent cardiovascular event in patients with acute coronary syndrome and obstructive sleep apnea: A post-hoc analysis from the ISAACC study. Biomed Pharmacother. 2023 Feb;158:114125. doi: 10.1016/j.biopha.2022.114125.
  51. Alaiya A.A., Franzén B., Auer G., Linder S. Cancer proteomics: from identification of novel markers to creation of artifical learning models for tumor classification. Electrophoresis. 2000 Apr;21(6):1210–7. doi: 10.1002/(SICI)1522-2683(20000401)21:6<1210::AID-ELPS1210>3.0.CO;2-S.
  52. Vidal M., Cusick M.E., Barabási A.L. Interactome networks and human disease. Cell. 2011 Mar 18;144(6):986-98. doi: 10.1016/j.cell.2011.02.016.
  53. Тюкавин А.И., Студнева М.А., Сучков С.В. Интерактомика и персонализированная фармакотерапия – настоящее и взгляд в будущее. Формулы Фармации. 2021. Т. 3, № 3. С. 68–77. DOI: https://doi.org/10.17816/phf86311.
  54. Jumper J., Evans R., Pritzel A., et al. High-accuracy protein structure prediction with AlphaFold. Nature. 2021 Aug;596(7873):583–589. doi: 10.1038/S41586-021-03819-2.
  55. Nicholson J.K., Lindon J.C. Systems biology: Metabonomics. Nature. 2008 Oct 23;455(7216):1054–6. doi: 10.1038/4551054a.
  56. Ершов, Ю. А. Основы молекулярной диагностики. Метаболомика : Учебник / Ю. А. Ершов. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью Издательская группа "ГЭОТАР-Медиа", 2016. – 336 с. – ISBN 978-5-9704-3723-0.
  57. Alseekh, S., Aharoni, A., Brotman, Y. et al. Mass spectrometry-based metabolomics: a guide for annotation, quantification and best reporting practices. Nat Methods 18, 747–756 (2021). https://doi.org/10.1038/s41592-021-01197-1
  58. Al-Sulaiti, H., Almaliti, J., Naman, C.B., Al Thani, A.A., Yassine, H.M. Metabolomics Approaches for the Diagnosis, Treatment, and Better Disease Management of Viral Infections. Metabolites 2023, 13, 948. https://doi.org/10.3390/metabo13080948.
  59. Тюкавин А.И., Арсениев Н.А., Студнева М.А., Медведева В.С., Сучков С.В. Биодизайн как цивилизационный вызов современной фармацевтике // Формулы Фармации. – 2021. – Т. 3. – №4. – C. 108–117. doi: 10.17816/phf99672
  60. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44–56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7.
  61. Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019 Apr 4;380(14):1347–1358. doi: 10.1056/NEJMra1814259.
  62. Schadt E.E. Molecular networks as sensors and drivers of common human diseases. Nature. 2009 Sep 10;461(7261):218–23. doi: 10.1038/nature08454.
  63. Patel S.K., George B., Rai V. Artificial Intelligence to Decode Cancer Mechanism: Beyond Patient Stratification for Precision Oncology. Front Pharmacol. 2020 Aug 12;11:1177. doi: 10.3389/fphar.2020.01177.
  64. Demicheva E., Dordiuk V., Polanco Espino F., Ushenin K., Aboushanab S., Shevyrin V., Buhler A., Mukhlynina E., Solovyova O., Danilova I., Kovaleva E. Advances in Mass Spectrometry-Based Blood Metabolomics Profiling for Non-Cancer Diseases: A Comprehensive Review. Metabolites. 2024 Jan 14;14(1):54. doi: 10.3390/metabo14010054.
  65. Ashley E.A. Towards precision medicine. Nat Rev Genet. 2016 Aug 16;17(9):507–22. doi: 10.1038/nrg.2016.86.
  66. Vamathevan J., Clark D., Czodrowski P., Dunham I., Ferran E., Lee G., Li B., Madabhushi A., Shah P., Spitzer M, Zhao S. Applications of machine learning in drug discovery and development. Nat Rev Drug Discov. 2019 Jun;18(6):463–477. doi: 10.1038/s41573-019-0024-5.
  67. Krzyszczyk P., Acevedo A., Davidoff E.J., Timmins L.M., Marrero-Berrios I., Patel M., White C., Lowe C., Sherba J.J., Hartmanshenn C., O'Neill K.M., Balter M.L, Fritz Z.R., Androulakis I.P., Schloss R.S., Yarmush M.L. The growing role of precision and personalized medicine for cancer treatment. Technology (Singap World Sci). 2018 Sep–Dec;6(3-4):79–100. doi: 10.1142/S2339547818300020.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 76969 от 11.10.2019.