美国国家医学院院长称:制服高血压 有赖于数据、生物技术和生物医学科学融合


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来源:健康世界

国家医学院院长说:均匀高血压取决于数据,生物技术和生物医学科学的整合尽管全世界超过19%的死亡与收缩压升高(> 115mmHg)有关,但高血压控制率低于20%。

我们怎样才能有效遏制高血压的蔓延?

最近,国家医学院院长Victor J. Dzau发表了关于高血压的声明,需要改变预防和治疗高血压的系统。未来取决于数据,生物技术和生物医学科学的成功整合,并且在医疗保健系统中是有效的。 “下降”以及促进和实施新的有效人口健康战略(图1)。

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图1.高血压的预防和控制需要在科学研究和临床管理的五个领域进行广泛的系统性改变

作者指出,虽然在探索高血压预防领域已做了大量工作,但仍存在许多挑战:

高血压是无症状的,使血压监测瘫痪;

诊断依赖于血压测量,而忽略社会,行为,饮食,身体活动和其他因素的影响;

高血压药物更广泛,随着个体化而消失;

临床药物基于临床随机对照试验,但也存在许多问题;

原发性高血压的病理生理和遗传机制尚不清楚,新的重量级抗高血压药物已空置数十年;

笔者认为,我们应该从以上五个方面入手,开辟预防和治疗高血压的新局面。

数字化变革:血压监测和生活行为的改善将得到回报

2017年移动医疗经济学报告显示,未来三大潜在医疗市场是糖尿病,肥胖和抑郁症,而高血压预防领域则落后。

作者指出,数字技术在家庭血压监测方面很有前途,有助于实施指南和提高治疗依从性,以及促进锻炼和改善饮食等健康行为。

随着数字技术的普及,未来血压监测将变得非常简单和方便。例如,最近的一项研究表明,刷脸是能量和血压。或者在未来,微型可穿戴贴片将解决血压监测问题。

毫无疑问,这些技术的发展将有助于促进人群中高血压的知晓率,治疗率和控制率的显着提高。

大数据和人工智能:高血压的精确治疗不是梦想

对来自不同来源的大量数据的收集,整合和分析将给高血压的研究,管理和控制带来很多“振动”。

由生物学,物理学,工程学,计算机,医学和社会科学中的数据驱动的精确医学数据的革命将朝着每个人的数据驱动,基于机制的医学方法迈出新的一步。

这将促进对环境因素和生活方式对高血压发展的影响的理解和理解,然后进行更精确和个性化的医疗措施。

应用由大数据创建的精确队列非常重要。这些实时数据将更好地融入现实世界的多样性,解释不同人群之间的差异,从而提供差异化治疗,而不是目前推荐的治疗计划/指南是基于随机对照试验的平均结果和专家共识。

人工智能还为高血压的管理和控制开辟了一扇崭新的窗口,帮助患者加强自我管理,优化临床决策。但是,它仍然处于起步阶段。

生物技术和生物医学革命:影响传统的降血压方法

RNA干扰(RNAi),基因编辑和再生医学,这些生物技术的发展为传统高血压治疗的突破带来了希望。

RNAi是指小分子双链RNA可以特异性降解或抑制同源mRNA表达,从而抑制或关闭特定基因表达的现象,是功能基因组学的强大研究工具。

对于高血压的治疗,目前重要的治疗靶标是血管紧张素原。血管紧张素原减少或新的抗高血压药物有效。

基因编辑也将在高血压治疗领域,如应用目前流行的CRISPR Cas9基因组编辑技术来治疗遗传性高血压,并针对血管紧张素原等靶点实现高原发性长期有效控制血压。

高血压是心脏和大脑的“杀手”,这些靶器官的再生能力有限。干细胞疗法,细胞重编程和组织工程是未来心肌再生和心肌梗塞以及脑梗塞后心脑功能恢复的希望。

此外,还有一些新兴的科学领域为高血压的预防和治疗带来了新的见解,如表观遗传学,营养遗传学和微生物组。

实施医疗措施的变化:提高高血压防治的可及性和质量

高血压预防的可及性和治疗质量的提高需要有充分根据。

整合医疗资源和团队协调医疗保健和联合决策有助于提高医疗质量,降低医疗成本。

在全球层面,作者提出了全球高血压治疗标准化计划(GSHT)的四项原则:

制定标准化治疗方案;

建立和完善基层医生,社区志愿者,药剂师,护士等团队;

推广廉价,简化和有效的降压解决方案;

建立问责制。

人口健康干预措施的变化:孵化数字技术和人工智能的兴起

人口卫生干预需要考虑更多影响因素,包括遗传,社会经济因素,建筑环境等,涉及更广泛的层次和部门,如教育,社会服务,经济发展,环境,营养,食品营销。城市设计和医疗保健政策的制定。

人口卫生干预还需要发展人口科学,以及整合数据科学,精确公共卫生和医疗资源平衡的需要。

数字技术和人工智能的兴起为人群健康干预提供了良好的工具。

[1] Dzau VJ,Balatbat CA.高血压的未来。高血压,2019,4(3): 450-457。

[2] Hong Luo,et al。基于智能手机的血压测量使用透皮光学成像技术。循环:心血管成像。最初发布于8月6日,

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