Azken urte honetan Europako Batzordeak LUCIA (Understanding Lung Cancer related risk factors and their Impact Assessment) proiektua berrikusi ondoren, eta Ildiko Kissné Horváth Giza Baliabideen Ministerioari, Semmelweis Unibertsitateari eta Pneumologiako Koranyi Institutu Nazionalari lotutako kanpoko adituen parte-hartzearekin, bai eta BIOCORE Research and Consultancyko Raouf Naguib adituarekin ere, proiektuaren alderdi esanguratsuenetako batzuk deskribatuko ditugu ikuspegi desberdinetan.
Biriketako minbizian, aurrerapen interesgarrienak ez datoz proba berri batetik, biomarkatzaile isolatu batetik edo laborategian ondo funtzionatzen duen algoritmo batetik bakarrik. Desberdintasuna markatzen hasten dena normalean bereizita aurrera egiten duten elementuak konektatzeko gaitasuna da, eta horrek egiten du bereziki interesgarri LUCIA proiektua.
Proiektuak, ekimen berean, gaur egun biriketako minbiziaren ikerketan pisua hartzen ari diren hainbat ildo biltzen ditu: arrisku-estratifikaziorako eredu sofistikatuagoak, screening eta diagnostikorako teknologia ez-inbaditzaileak, analisi multi-omikoa, luzetarako datuei aplikatutako adimen artifiziala eta hori guztia modu elkarreragingarri eta trazagarrian elkarbizitzeko diseinatutako datu-azpiegitura.
Datu zatikatutik arkitektura komun batera
LUCIAren oinarrietako bat oinarri teknologikoa da. Proiektuak Health Data Platform (HDP) bat garatu du, datu, eredu eta tresna analitikoetarako gordailu zentral gisa jarduten duena.
Horri Virtual Research Environment (VRE) gehitu behar zaio. Horri esker, datu-nabigazioarekin, notebook-ekin, modeloen inferentziarekin, irudi-moduluekin, GeoAI osagaiekin eta arrisku-faktoreen analisi bisualarekin lan egin daiteke.
Hemen elkarreragingarritasuna ez da azken orduko gehigarri tekniko gisa planteatzen, baizik eta abiapuntu gisa. Horregatik, proiektuak OMOP-CDMrekin lan egin du atzera begirako kohorteak eta dataset prospektibo bateratua mapatzeko, bereziki diagnostikoak, aginduak eta laborategiko emaitzak bezalako arloetan.
HealthDCAT-AP bidez EHDSrekin lerrokatzea ere bilatu da. Hori funtsezkoa da datua berrerabiltzea, informazioa modu egituratuan partekatzea eta horrelako ekimenak Europako testuinguruaren barruan eskalatzea pentsatzen bada.
Modu sinplean esanda: LUCIAk ezagutza sortzeaz gain, ezagutza antolatzeko beharrezko egitura ere sortzen du.
Arrisku-ereduak praktika klinikotik gertuago
Proiektuaren beste ekarpen garrantzitsu bat historia kliniko elektronikoan oinarritutako arrisku-algoritmoetan dago. Aldagai klasikoetan ia soilik oinarritutako ikuspegien aurrean, LUCIAk OMOP formatuan egituratutako aldi baterako datuekin lan egiten du, urtebetera biriketako minbiziaren eragina aurreikusteko. Testuinguru horretan, hainbat ikuspegi alderatzen dira: Logistic Regression, RNN, STraTS-no time eta STraTS.
RNNen kasuan, Transformersera joaten ari da (STraTS bezala) ikerketa klinikoan, RNNen egitura-muga batzuengatik, historia kliniko elektronikoei (EHR) eta luzetarako datu konplexuei aplikatzen zaizkienean, datu-eredu hori oso ondo egokitzen delako token/gertaera motako arkitekturetara.
Zifretatik harago, interesgarria da iradokitzen duena: historia klinikoa ondo egituratuta dagoenean, arrisku-seinaleak ager daitezke, baina ez dira beti agertzen aldagai tradizionalak bakarrik ikusten direnean, hala nola adina edo tabakismoa.
Arrisku klinikoa, baina baita ingurumen- eta lurralde-arriskua ere
LUCIAk, gainera, arriskuaren kontzeptua zabaltzen du, askotan analisitik kanpo geratzen den geruza bat gehituz: ingurumen- eta geoespazio-testuingurua. Faktore garrantzitsuen artean daude radona, PM2.5 partikulak, lurzoruaren estaldura, berdeguneetarako sarbidea edo gabezia-indizeak.
Benetako datuak sortzen dituzten teknologia ez-inbaditzaileak
Proiektuaren bloke deigarrienetako bat screening eta diagnostikorako sentsore ez-inbaditzaileei eskainitakoa da. Hemen LUCIA ez da etorkizun handiko ideia batean geratzen, teknologia zehatzak hedatzen ditu eta datuak sortzen ditu, eredu aurreratuekin aztertzeko moduko eskalan. Teknologia horien artean daude Breath Analyzer (BAN), Wide-spectrum-biomarker multi-use sensing patch (WBSP) eta Spectrometry-on-card (SPOC).
Biomarkatzaileak eta multi-omikoa estratifikazioa doitzeko
LUCIAk uneko beste fronte aktiboenetako batean ere lan egiten du: biomarkatzaileak eta analisi multi-omikoa.
Proiektuan proteomikan, metilazioan eta metabolomikan oinarritutako ereduak agertzen dira. Horri gehitu behar zaio adimen artifizialaren bidez aldaketa genetikoa eta epigenetikoa biltzen dituen lerroa. Metilazio-seinaleen eta DNAren konbinazioak errendimendua hobetzen du, metilazioaren erabilera esklusiboaren aurrean. Hau da, multiomikoa arriskuarekiko hurbilketa integratu baten barruan beste pieza bat bezala tratatzea.
Trazabilitatean eta erregulazioan ere pentsatzen duen berrikuntza
LUCIAren beste indargune bat da ez dituela garapen teknologikoa eta etorkizuneko aplikazioa bereizten. Plataformak barne hartzen ditu ingurumen-eraginaren bizi-zikloaren kudeaketa-osagaiak, esperimentuen jarraipena, ereduen trazabilitatea eta prozesu analitiko osoa kudeatzeko tresnak. Gainera, proiektuak Trustworthy AI, AI Act, GDPR eta CEN-CENELEC estandarrekin lotutako gaiak barneratzen ditu diseinutik.
Osasun-berrikuntzak errendimendua ez ezik, sendotasuna, azalgarritasuna eta araudia betetzea ere erakutsi behar duen une honetan, osagai horrek garrantzi berezia du.
Gure zeregina azpiegitura honetan
Arkitektura horren barruan, proiektuaren informazioa harrapatu, antolatu eta ustiatzeko aukera ematen duen ekosistema digitalean parte hartzen dugu.
Zehazki, azterketa prospektiboa LUCIA plataformako eCRFan oinarritzen da. Tresna horrek aukera ematen du datu klinikoen bilketa modu koherentean egituratzeko eta ondoren analisi aurreratuetan eta ereduen garapenean erabiltzeko.
BILBOMATICAk, gainera, esperientzia sendoa eskaintzen digu jatorri eta izaera desberdineko datu klinikoekin lan egiten duten informazio-sistemen diseinuan eta garapenean. Ezagutza hori osasun-arloko hainbat proiektutan eraiki da, ez bakarrik biriketako minbizian, baita beste arlo batzuetan ere, hala nola bularreko minbizian.
Gure lanaren helburua da datu horiek, askotan sistema oso desberdinetan sortutakoak, modu koherentean integratu, egituratu eta erabili ahal izatea, ikerketarako eta erabaki klinikoak hartzeko.
Ikuspegi horren funtsezko zati bat elkarreragingarritasuna da. Esperientzia dugu HL7 eta FHIR bezalako estandarrak inplementatzen, funtsezkoak baitira informazio klinikoa modu seguruan eta ulergarrian trukatu ahal izateko ikerketa-sistemen, erakundeen eta plataformen artean.
Ezagutza horri esker, eCRF bezalako tresnak ez dira soilik datuak atzitzeko mekanismo bat, baizik eta azpiegitura zabalago baten barruan integratutako pieza bat, informazio klinikoa harmonizatzeko, eredu analitiko aurreratuak jasateko eta ikerketa-inguruneetan datua berrerabiltzea errazteko prestatua.
Eta horrek LUZIA ez bezalakoa egiten du
LUCIAren benetan azpimarragarria ez da teknologia bakarra: zehaztasun-maila horrekin oso gutxitan batera agertzen diren hainbat gaitasun konektatzeko modua da: OMOP-CDMra mapatzea, EHDS eta HealthDCAT-APekin lerrokatzea, STraTS bezalako arrisku-algoritmoak, ingurumen- eta geoespazio-ereduak, deep learning esplikagarriarekin aztertutako sentsore ez-inbaditzaileak eta etorkizuneko trazabilitaterako, baliozkotzerako eta ustiapenerako pentsatutako oinarri teknologikoa.
Ekimen asko bakoitza bere aldetik aurrera doan eremu batean, LUCIAk eraikitzeko zailagoa den zerbait ematen du: benetako integrazio-logika.
Biriketako minbiziaren ikerketan, integrazio hori hura osatzen duten berrikuntza indibidualak bezain garrantzitsua izan daiteke.
LUCIA proiektuan lortutako aurrerapenak partzuergo osoaren elkarlanari esker lortu dira. Bazkide guztien inplikazioa aitortu eta eskertu nahi dugu, haien ahalegina eta lankidetza funtsezkoak izan baitira emaitza horiek lortzeko.
Berrikuspenean jasotako balorazio positiboak, garatutako irtenbideen sendotasun zientifiko eta teknologikoa ez ezik, partzuergoak modu koordinatuan lan egiteko eta helburu komun baterantz aurrera egiteko duen gaitasuna ere islatzen du.
Orain, proiektuaren amaierara iristean, elkarlanerako espiritu horri eusten diogu. Etapa hau ixtea da helburua, kalitatezko emaitzak sendotuz eta biriketako minbiziaren diagnostikoa eta ulermena hobetzen lagunduko duten ezagutza berriak eskainiz.
LUCIA proiektuak Europar Batasunaren Horizon Europe ikerketa- eta berrikuntza-programaren finantzaketa jasotzen du, dirulaguntza hitzarmenari jarraiki 101096473.