Medaffcon esitteli suomalaista tosielämän tietoa Euroopan keuhkosyöpäkongressissa
Medaffconin Euroopan keuhkosyöpäkongressin (ELCC) posterissa esiteltiin keskeisiä tuloksia tuoreesta ei-pienisoluista keuhkosyöpää (NSCLC) koskevasta tutkimuksesta.
Huhtikuussa 2017 järjestetyssä Medaffconin asiakasillassa kävimme läpi real world eli tosielämän terveys- ja hyvinvointitietoon liittyviä tietolähteitä ja nostimme esille joitakin konkreettisia esimerkkejä siitä, mihin tietoja voidaan käyttää. Lisäksi pohdimme, kuinka tietolähteiden kenttä tulee lähitulevaisuudessa muuttumaan useiden, terveys- ja hyvinvointitietojen laajempaa ja tehokkaampaa hyödynnettävyyttä valmistelevien, hankkeiden myötä.
RWE muodostetaan real world datasta (RWD) eli yksilöstä kerätystä tiedosta. Tätä tietoa voidaan käyttää monenlaisiin tarkoituksiin. Kliiniseen tietoon perustuvaa RWE:tä voidaan hyödyntää esimerkiksi sairauksien hoitopolkujen ja -suositusten arvioinnissa sekä hoitotarpeiden kartoittamisessa. Kasvavat tietovarannot antavat arvokasta tietoa tautien oireistoista diagnostiikan kehittämistarkoituksiin, mikä luo uutta potentiaalia erityisesti harvinaissairauksien osalta. RWE:tä voidaan myös hyödyntää tuotteen kliinisen arvon arviointiin ja kliinisten tutkimusten suunnittelussa. Yksilöä koskevan tiedon avulla voidaan lisäksi arvioida terveydentilan tai elämänlaadun muutosta jonkin toimenpiteen tai hoidon seurauksena. Terveystaloudellisesta näkökulmasta, RWE:n avulla voidaan tuottaa paikallista resurssi- ja kustannustietoa, jota voidaan hyödyntää edelleen taloudellisissa arvioinneissa esimerkiksi verratessa eri hoitojen kustannuksia ja terveysvaikutuksia. Aluekohtaisten erojen ja yksilön taustatietojen, esimerkiksi sosioekonomisten erojen, huomiointi tuo syvyyttä arviointeihin.
Päätöksentekoalue ja näkökulma määrittävät käytettävät tietolähteet. Valtakunnallisia tietolähteitä hyödyntämällä arviointia voidaan tehdä koko Suomen tasolla kartoittaen tarvittaessa alueellisia eroja. Alueellisista lähteistä saadaan tarkkaa aluekohtaista tietoa. Muut tietolähteet täydentävät arviointeja tai toimivat sellaisinaan tietolähteinä. Eri tason tietolähteitä voidaan hyödyntää rinnakkain.
Kliinisen tiedon lähteinä toimivat muun muassa kuntien sähköiset potilasasiakirjat, biopankit sekä Varsinais-Suomen sairaanhoitopiirin (VSSHP) Kliinisen tietopalvelun kautta hyödynnettävissä oleva tietoallas, joka toimii VSSHP:n potilastietojen kokoamisalustana. Suomen alueellisista biopankeista vanhin, VSSHP:n alueella toimiva Auria Biopankki on muodostanut Kliinisen tietopalvelun kanssa vahvan ja toimivan konseptin, mikä on myös käytännön tasolla näkynyt Medaffconin koordinoimissa biopankkitutkimuksissa. Myös muut alueelliset biopankit ovat viime aikoina kehittyneet voimakkaasti ja kallisarvoisia, ennen biopankkilain voimaantuloa kerättyjä, näytekokoelmia on siirretty useisiin biopankkeihin samalla kun uusia näytekeräyksiä on aloitettu. Alueellisten biopankkien lisäksi Suomessa toimii kaksi valtakunnallista biopankkia, THL Biopankki ja hematologinen biopankki FHRB.
Tutkimus- ja genomitieto antavat arvokasta tietoa selvitettäessä sairauksien syntymekanismeja, yksilön perimästä johtuvaa sairastumisriskiä ja edelleen, sairauksien ehkäisyssä sekä yksilöllistetyn hoidon suunnittelussa. Lääkekehitys hyötyy karttuvasta tiedosta yksilöiden molekyylitason eroista ja muista uusien tutkimusmenetelmien tuottamasta tiedosta. Tutkimus- ja genomitiedon saatavuus paranee sitä mukaa kun biopankkien näytteitä käytetään tutkimuksissa ja näytekohtaiset tutkimustulokset palautetaan takaisin biopankkiin. Jo tällä hetkellä THL Biopankissa on huomattavia määriä genomidataa.
Yksi mielenkiintoinen tulevaisuuden suunta on P4-lääketieteen (”Predictive, Preventive, Personalized and Participatory Medicine”) kehittyminen, jolla viitataan ennustavaan, ehkäisevään, yksilöllistettyyn ja osallistavaan lääketieteeseen. Siinä, kuten yleisemminkin erilaisten itsemonitorointisovellusten kasvavasta määrästä on nähtävissä, yksilön oma rooli tiedon tuottajana ja hyödyntäjänä korostuu.
Nykytilanteessa luvat esimerkiksi THL:n, Tilastokeskuksen ja Kelan henkilötason aineistoihin on haettava näiltä lupaviranomaisilta erikseen. Sitran koordinoimassa Isaacus-hankkeessa on luotu valmiuksia, testattu esituotantohankkeita sekä rakennettu toimintasuunnitelmaa uudelle kansalliselle toimijalle, joka kerää, yhdistelee ja analysoi hyvinvointi- ja terveysdataa eri rekistereistä ja lähteistä. Hyvinvoinnin palveluoperaattorin toiminta on määrä käynnistyä jo ensi vuonna, ja käyttäjän näkökulmasta tällainen yhden luukun palvelu on erittäin tervetullut parannus pirstaleiseen nykytilanteeseen verrattuna. Myös muita uudistuksia odotellaan; Suomeen valmistellaan aktiivisesti biopankkien yhteistä elintä, biopankkiosuuskuntaa, joka vahvistaa entisestään biopankkien kehitystä niin kansallisella kuin kansainväliselläkin tasolla. Sairaanhoitopiireihin rakennetaan tietoaltaita ja laaturekisterit parantavat hoidon vaikuttavuuden ja laadun vertailua. Genomidatan osalta on tehty merkittävä päätös perustaa kansallinen genomikeskus. Ilmassa on siis huikeaa kehitystä ja uutta potentiaalia RWE-tiedon hyödyntämiseen!
Lähitulevaisuuden muutosten myötä Suomessa pystytään entistä tehokkaammin hyödyntämään ajantasaista ja kokonaisuuksiksi yhdistettävää hyvinvointi- ja terveystietoa. Aikaa vievien lupaprosessien vähentyessä pääsemme siis entistä paremmin keskittymään tieteellisiin kysymyksiin ja innovoimaan RWE-tiedon hyödyntämismahdollisuuksia. Tämä on meille kaikille uusien mahdollisuuksien paikka.
Maija Wolf
FT, molekyylilääketieteen dosentti
Tieteellinen asiantuntija
+358 40 572 0615
Tanja Karvonen
KTM, MSc in Health Economics
Terveystalousasiantuntija
+358 50 3286 651
Medaffconin Euroopan keuhkosyöpäkongressin (ELCC) posterissa esiteltiin keskeisiä tuloksia tuoreesta ei-pienisoluista keuhkosyöpää (NSCLC) koskevasta tutkimuksesta.
Johan Rehnberg aloitti tieteellisenä neuvonantajana Medaffconin Ruotsin toimistossa elokuussa 2024. Hän on dynaaminen tutkija, joka arvostaa mahdollisuuksia oppia uusia asioita ja kehittää taitojaan - mahdollisuuksia, joita Medaffcon tarjoaa.
Algoritmi kehitettiin alun perin poimimaan tupakointitietoja potilasteksteistä, jotta voitiin analysoida tupakoinnin vaikutuksia leikkauksen jälkeisiin komplikaatioihin. Nykyään sitä hyödynnetään myös keuhkosyöpätutkimuksessa.