Genomik faktörlerin yaygın hastalık riski üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğuna dair pek çok kanıt bulunmasına rağmen, bugüne kadar bu bilgilerin hastalıkları önleme konusunda çok az kullanımı olmuştur. Finlandiya, Helsinki Üniversitesi, Moleküler Tıp Enstitüsü'nde kıdemli bir bilim insanı olan Elisabeth Widen ve arkadaşları, hastalara ve doktorlara 49,000 hastalık ilişkili genetik varyantı temel alan genomik bilgileri görmelerini ve yaşam tarzı ile ilişkili risk faktörlerini yönetmelerini sağlayan web tabanlı bir araç geliştirdi.
"KardioKompassi® adı verilen bu aracın sonuçlarını hastalara doğrudan teslim ederek, 10 yıllık iskemik kalp hastalığı riskini görebildiler. Bu araç, risk bilgilerini yaş, cinsiyet, kolesterol düzeyleri ve kan basıncı gibi geleneksel risk faktörlerine göre birleştiriyor. Bir hastanın genel hastalık riskinin yüksek olduğu durumlarda, KardioKompassi, katılımcıya, bu riski en iyi şekilde nasıl azaltacağını tartışmak için doktoruyla iletişime geçmesini tavsiye etti.
On sekiz ay sonra yeniden değerlendirildiğinde, sonuçlar etkileyici idi. Genel popülasyonda% 4'lük bir sigara bırakma oranıyla karşılaştırıldığında, çalışmada sigara içenlerin% 17'si sigarayı bırakmış ve katılımcıların % 13.7'sinde sürekli kilo kaybı sağlanmıştır. Genel olarak, kilo verme, sigara içimine son verme veya doktor ziyareti gibi risk azaltıcı davranışlar KVH riski olanlarda % 32.4 idi.
Hastalar Açısından Veriye Hakim Olmak Motive Edici
Çalışmanın başında yüksek KVH riski taşıyan katılımcıların% 40 kadarı sigara içiyordu. Araştırmacılar genetik profili hakkında bireylere bilgi vermenin özellikle motive edici olduğuna inanıyor.
GeneRISK adı verilen bu çalışmanın katılımcılarının gelecek 20 yıl boyunca ek çalışmalarla sağlık durumları yakından takip edilecek. Araştırmacılar, halihazırda yaşam tarzı değişiklikleri yapmış olanların, onlara devam edebileceklerine inanıyor.
Çalışmanın sonuçları, bireyler için genomik verilerin yönetilmesi ve yorumlanmasına yönelik bu yaklaşımın uygulanabilir ve etkili olduğunu göstermektedir. Araştırmacılar bu çalışmanın, sağlık hizmetlerinde bu tür verilerin başka hastalıklara kolayca adapte edilebileceği bir model sağladığını düşünüyor.
https://www.sciencedaily.com/releases/2018/06/180615185408.htm+ Tüm Referansları Göster