Pirmasis EP PerMed hakatonas Belgijoje: neinvaziniai biomarkeriai personalizuotos medicinos pažangai

2026 m. kovo 3–4 d. Ostendėje, Belgijoje, įvyko pirmasis European Partnership for Personalised Medicine (EP PerMed) hakatonas. Renginio tema – neinvazinių biomarkerių naudojimas personalizuotoje medicinoje. Hakatonas subūrė tarpdisciplinines komandas iš įvairių sričių, o iš visų norinčiųjų dalyvauti buvo atrinkta 20 komandų.

Renginio tikslas buvo sukurti intensyvią, bendradarbiavimu grįstą erdvę, kurioje skirtingų sričių dalyviai kartu spręstų svarbius personalizuotos medicinos ir sveikatos priežiūros iššūkius. Hakatono metu, padedant mentoriams, per interaktyvias idėjų generavimo sesijas ir gaunant nuolatinį grįžtamąjį ryšį, dalyvių idėjos buvo išgrynintos ir paverstos strateginiais planais, o renginio pabaigoje pristatytos ir įvertintos patyrusių profesionalų. Taip pat buvo siekiama skatinti tinklaveiką, mokymąsi ir partnerystes, didinti dalyvių kompetencijas bei prisidėti prie personalizuotos medicinos pažangos, o pasiekti rezultatai buvo numatyti plačiai viešinti EP PerMed komunikacijos kanalais.

Prizai buvo skiriami iš prizų fondo ir apėmė galimybę būti pristatytiems būsimuose EP PerMed renginiuose, matomumą per EP PerMed komunikacijos kanalus, kelionės išlaidų kompensavimą, kvietimus dalyvauti Venture Creator Programme, vasaros mokyklose bei vizituose vietoje, atveriančiuose papildomas galimybes.

Personalizuota medicina – tai individualizuotas požiūris į ligų prevenciją, diagnostiką ir gydymą, paremtas kiekvieno žmogaus unikaliais ypatumais, įskaitant biologines savybes (pvz., fenotipą, endotipą, genotipą), taip pat gyvenimo būdo ir aplinkos veiksnius. Ji leidžia tiksliau parinkti gydymą, gerinti sveikatos rezultatus ir kurti efektyvesnes prevencijos bei reabilitacijos strategijas.

Biomarkeriai – tai biologinės molekulės, randamos kraujyje, kituose kūno skysčiuose ar audiniuose, kurios rodo normalų arba nenormalų biologinį procesą, tam tikrą būklę ar ligą. Biomarkeriai taip pat gali būti naudojami vertinant, kaip organizmas reaguoja į ligos ar būklės gydymą. Taip pat jie vadinami molekuliniais žymenimis arba parašo molekulėmis.

Pirmąją vietą hakatone laimėjo komanda „NeuroSight“. Tai dirbtiniu intelektu paremtas sprendimas, kuris išsėtinės sklerozės eigą stebi pasitelkdamas akį kaip realaus laiko biomarkerį smegenų būklei vertinti. Sistema analizuoja dažnai atliekamus, neinvazinius optinės koherentinės tomografijos (OCT) tyrimus ir kiekybiškai įvertina tinklainės neurodegeneraciją. Tokiu būdu galima anksčiau prognozuoti negalios progresavimą ir galimą gydymo neveiksmingumą dar prieš pasireiškiant ryškesniems klinikiniams simptomams, leidžiant neurologams proaktyviai koreguoti terapiją ir pereiti nuo epizodinės MRT stebėsenos prie nuolatinės, labiau personalizuotos ligos priežiūros.

Antrąją vietą užėmė komanda „SPArSE„, siekusi pagerinti imunoterapijos rezultatus pacientams, sergantiems II–IV stadijos nesmulkiųjų ląstelių plaučių vėžiu. Komanda kūrė multiomikos pagrindu veikiantį prognozinį modelį, kuris tiksliau nei dabartiniai metodai padėtų nustatyti, kurie pacientai geriausiai reaguos į imuninio patikros taško inhibitorius. Integruojant klinikinę ir patologinę informaciją, proteomikos ir transkriptomikos duomenis bei taikant pažangius mašininio mokymosi metodus, projektu siekiama pagerinti gydymo stratifikaciją, atrasti naujus taikinius būsimoms terapijoms ir taip prisidėti prie labiau personalizuotos bei efektyvesnės onkologinės priežiūros.

Trečiosios vietos laimėtojai – komanda „trAIlblazers4“. Jie siūlo vaistų vartojimo laikymąsi paversti nuolatine smegenų sveikatos stebėsena. Sprendimas veikia kaip į medikamentų sekimo programėles lengvai integruojamas modulis: kiekvienas dozės patvirtinimas atliekamas po trumpos žaidybinės akių judesių užduoties. Naudojant išmaniojo telefono 3D jutiklius, sistema išgauna okulometrinius rodiklius, tokius kaip fiksacijos, sakados, slopinamosios kontrolės užduočių atlikimas, o kai įmanoma – ir vyzdžio parametrus. Individualiai pritaikyti mašininio mokymosi modeliai kasdien lygina šiuos duomenis su asmenine norma ir sudaro dinaminę rizikos trajektoriją, padedančią anksčiau pastebėti galimus kognityvinius ar neurologinius pokyčius bei didėjančią vaistų nevartojimo riziką.

Be prizines vietas užėmusių komandų, hakatone buvo pristatyta ir daugiau inovatyvių sprendimų, atskleidusių, kaip plačiai neinvaziniai biomarkeriai ir skaitmeniniai duomenys gali būti taikomi personalizuotoje medicinoje. Dalis komandų daugiausia dėmesio skyrė ankstyvai diagnostikai ir rizikos nustatymui. Pavyzdžiui, „Nano-Sense VR“ kūrė sprendimą onkologiniams pacientams, kuriame į virtualios realybės akinius integruoti jutikliai realiu laiku matuoja prakaito kortizolį, o gauti duomenys naudojami vertinant galimą streso įtaką naviko atsparumui chemoterapijai. Kiti projektai siūlė ankstyvos diagnostikos ar stebėsenos sprendimus osteoporozei, infekcijoms, sepsiui, kasos vėžiui ar neurodegeneracinių ligų požymiams nustatyti, pasitelkiant kraujo, kvapo, balso, judesio ir kitus neinvazinius signalus.

Kita dalis komandų orientavosi į individualizuotą gydymo parinkimą ir paciento stebėseną. „PCOS-Flow“ siūlė dirbtiniu intelektu paremtą dinamiško mitybos valdymo sistemą policistinių kiaušidžių sindromui, „DopaMind“ siekė tikslinti levodopos dozavimą neurodegeneracinių ligų atvejais, o „Neuro-Flow“ kūrė iš šlapimo ląstelių išvedamą „brain-on-chip“ platformą, skirtą personalizuotam epilepsijos gydymui ir vaistų parinkimui. „Oncotox“ orientavosi į individualios onkologinio gydymo toksinio poveikio rizikos prognozavimą, o „PANDORA“ siekė skystosios biopsijos duomenis paversti kliniškai pritaikoma informacija apie gydymo efektyvumą, minimalią likutinę ligą ir atkryčio riziką.

Hakatone taip pat netrūko projektų, jungiančių personalizuotą mediciną su pažangiais duomenų analizės, bioinformatikos ir skaitmeninės sveikatos sprendimais. „EVIDUAL“ siūlė ekstraląstelinių pūslelių „pirštų atspaudų“ analizę imuninės sistemos ir mikrobiomos būklei vertinti, „SmellControl“ naudojo lakiųjų biomarkerių aptikimą ligas signalizuojantiems kvapams atpažinti, „Kinematic-Voice AI“ rėmėsi balso ir judesio signalais ankstyvai neuromotorinių sutrikimų patikrai, o „Omni-Link“ kūrė „skaitmeninių dvynių“ principu pagrįstą precizinės sveikatos modelį, kuriame rekomendacijos formuojamos remiantis į konkretų pacientą labiausiai panašių asmenų duomenimis. Tarp pristatytų idėjų buvo ir tokių, kurios orientavosi į naujų, prieinamesnių technologinių metodų kūrimą, pavyzdžiui, „HistoNeRF“, siekiantis histologinius stiklelius paversti interaktyviais trimačiais audinių modeliais.

Šių metų hakatono rezultatai parodė, kad personalizuota medicina apima labai platų sprendimų spektrą – nuo naujų diagnostikos ir stebėsenos metodų iki biomarkeriais grįsto gydymo parinkimo bei skaitmeninių įrankių, leidžiančių nuolat sekti individualią paciento būklę. Neinvaziniai biomarkeriai tampa vis svarbesne grandimi kuriant tikslesnę, ankstyvesnę ir pacientui labiau pritaikytą sveikatos priežiūrą. Būtent todėl tokie renginiai kaip EP PerMed hakatonas yra svarbūs ne tik idėjų generavimui, bet ir realiam personalizuotos medicinos pažangos spartinimui Europoje.