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アレルギー性結膜炎に関するP4医療のための新しい医療ビッグデータ
New medical big data for P4 medicine on allergic conjunctivitis.
PMID: 32651122 DOI: 10.1016/j.alit.2020.06.001.
抄録
アレルギー性結膜炎は世界人口の約15～20％が罹患しており、生活の質（QoL）と仕事の生産性を永久的に悪化させ、社会的な労働力コストにつながる可能性がある。アレルギー性結膜炎は、完全には解明されていませんが、環境、生活習慣、宿主の危険因子が複雑に絡み合った複合的なネットワークを持つ多因子性疾患です。アレルギー性結膜炎や他のアレルギー性疾患の患者に対する治療の質を効果的に向上させるためには、まず、個人差のある様々な自覚症状の背景にある病態を理解し、危険因子や病態に応じて疾患を層別化しなければならない。このような層別化とアレルギー疾患による被害の軽減を目的とした社会的再構築は、個別化された治療の推進に大きく貢献し、アレルギー疾患による社会的コストの増大を防ぐことにもつながると考えられる。情報技術分野の急速な発展により、医療ビッグデータは、多くの疾患の病態解明に大きく貢献しています。このようなデータは、マルチオミクスやモバイルヘルスによって収集され、アレルギー性疾患や免疫介在性疾患を含む慢性疾患の研究に有効に活用されています。アレルギー性結膜炎などのアレルギー症状を持つ個人の膨大で継続的な情報を含む新しいビッグデータは、疾患の原因遺伝子の探索、新たなバイオマーカーの解明、疾患の進行予防、ひいてはQoLの向上に活用されています。技術革新による新しい角度からの個別化・全体化されたデータは、P4医療の原則である予測・予防・個別化・参加型医療の実現に貢献しています。
Allergic conjunctivitis affects approximately 15-20% of the global population and can permanently deteriorate one's quality of life (QoL) and work productivity, leading to societal work force costs. Although not fully understood, allergic conjunctivitis is a multifactorial disease with a complex network of environmental, lifestyle, and host contributory risk factors. To effectively enhance the quality of treatment for patients with allergic conjunctivitis, as well as other allergic diseases, the field must first comprehend the pathology underlying various individualized subjective symptoms and stratify the disease according to risk factors and presentations. Such competent stratification and societal reconstruction that targets the alleviation of the damage due to allergic diseases would greatly help ramify personalized treatments and prevent the projected increase in societal costs imposed by allergic diseases. Owing to the rapid advancements in the information and technology sector, medical big data are greatly accessible and useful to decipher the pathophysiology of many diseases. Such data collected through multi-omics and mobile health have been effective for research on chronic diseases including allergic and immune-mediated diseases. Novel big data containing vast and continuous information on individuals with allergic conjunctivitis and other allergic symptoms are being used to search for causative genes of diseases, gain insights into new biomarkers, prevent disease progression, and, ultimately, improve QoL. The individualized and holistic data accrued from new angles using technological innovations are helping the field realize the principles of P4 medicine: predictive, preventive, personalized, and participatory medicine.
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