Переход от традиционной медицины к многоомной: революция знаний
Медицина за последние десятилетия претерпела кардинальные изменения, и сегодня мы стоим на пороге новой эры — эры многоомной медицины. Это направление объединяет сразу несколько дисциплин: геномику, транскриптомику, протеомику, метаболомику и другие омные технологии, формируя целостное представление о человеке как о биологической системе. Многоомная медицина позволяет уходить от формального описания симптомов к глубокому, причинно-следственному анализу на молекулярном уровне. В 2025 году мы всё ближе подходим к массовому применению этих подходов в клинической практике, хотя испытания и вызовы всё ещё велики.
В основе многоомной медицины лежит гипотеза о том, что здоровье и болезнь — это продукт сложных взаимодействий тысячи биомолекул. Сердечно-сосудистые заболевания, онкология, диабет, нейродегенеративные расстройства — всё это сложно устроенные патологии, и только с помощью методов, охватывающих весь спектр биологических изменений, мы можем эффективно их диагностировать и лечить. Где раньше использовались стандартные анализы крови и визуализация, сегодня на смену приходят многомерные профили с миллионами измерений.
Особенную важность играет геномика — наука о полном генетическом коде человека. Сегодня стоимость секвенирования полного человеческого генома упала до критически низкого уровня: порядка 100 долларов, и этим открылись двери для массового генетического скрининга. Однако лишь расшифровки ДНК недостаточно. Нужно понимать, какие гены активны, какие белки синтезируются на их основе и как они взаимодействуют между собой, создавая метаболические пути. Протеомика и метаболомика выступают здесь ключевыми инструментами, формируя концепцию системной биологии здоровья.
Развитие искусственного интеллекта, автоматизации лабораторных процессов и облачных вычислений стало катализатором для внедрения многоомных методов в повседневную медицинскую практику. Модели машинного обучения способны анализировать петабайты данных, распознавая закономерности, ускользающие от человеческого глаза. Уже сегодня врач может получать отчёт, на основе которого возможен персонализированный подход к диагностике и лечению — вплоть до рекомендации диеты, режима дня или лекарств, подходящих исключительно конкретному человеку.
Тем не менее, до полной реализации потенциала многоомной медицины предстоит пройти ещё долгий путь. Технические, этические и регуляторные барьеры, отсутствие единых стандартов, а также нехватка специалистов задерживают трансформацию теоретических достижений в реально работающую систему здравоохранения.
От генетики к действию: мост между геномикой и протеомикой
Если геномика рассказывает нам, что может произойти в организме, то протеомика и транскриптомика показывают, что действительно происходит в общих клеточных процессах. Геном — это, по сути, план строительства, но только анализируя экспрессию генов (транскриптомика) и присутствующие белки (протеомика), мы можем понять, какие части этого плана действительно реализуются, а какие остаются «на бумаге». Именно поэтому современные биомедицинские исследования всё чаще опираются на комплексный подход, объединяющий сразу несколько уровней биологической информации, чтобы составить динамичную, а не статичную картину здоровья.
Протеомика сегодня играет важнейшую роль в диагностике онкозаболеваний, аутоиммунных нарушений и инфекционных патологий. Белки, как конечные исполнители генетических инструкций, формируют архитектуру клеток, регулируют сигнальные пути и обеспечивают защиту от внешних угроз. Отклонения в протеоме могут сигнализировать о начале воспаления, мутации в онкогенах или нарушениях метаболических каскадов, задолго до появления клинических симптомов. Технологии масс-спектрометрии, электрофореза и высокопроизводительных массивов позволяют врачу буквально «заглянуть» внутрь клетки и оценить её молекулярное состояние.
Важно отметить: один и тот же ген может кодировать разные белки в зависимости от условий — благодаря процессам альтернативного сплайсинга и посттрансляционных модификаций. Это означает, что простой анализ генетической последовательности не даёт полной картины. Только протеомика позволяет выявить реальную функциональность клеточного механизма. Например, при воспалительных заболеваниях, таких как псориаз или ревматоидный артрит, активируются особые белковые сигнальные молекулы — цитокины. От их соотношения и концентрации зависят клинические проявления болезни и эффективность лечения.
Связующим звеном между геномами и протеинами выступает транскриптомика — анализ RNA. С её помощью можно установить, какие гены активированы в конкретный момент времени и как клетка реагирует на воздействие внешней среды. Так, в онкологических центрах транскриптомные исследование стало стандартной процедурой при персонализации терапии: врачи определяют, какие гены в опухоли включены, и на этой основе назначают таргетные препараты.
Это трёхмерное понимание — от ДНК к РНК и далее к протеинам — становится основой для разработки так называемой предиктивной медицины. Благодаря ему становится возможным улавливать ранние отклонения от нормы и предотвращать развитие заболеваний до появления симптомов, а значит — лечить не болезнь, а её вероятность. Именно эта философия лежит в основе многоомной медицины.
Метаболомика: статусы клеток сквозь призму химических реакций
Если геномика и протеомика рассказывают о потенциальных возможностях организма и механизмах реализации этих возможностей, то метаболомика показывает результат — что уже произошло и как функционирует организм в данный момент. Метаболомика, как наука, изучает совокупность низкомолекулярных метаболитов, таких как аминокислоты, сахара, жирные кислоты, витамины и гормоны, циркулирующих в тканях, клетках и жидкостях организма. Эти «конечные продукты обмена» несут информацию о том, как биологическая система справляется с внутренним и внешним стрессом, реагирует на питание, лекарственные препараты, уровни активности и даже эмоции.
В 2025 году метаболомика активно развивается за счёт того, что всё больше клинических и исследовательских лабораторий интегрируют эту технологию в повседневную работу. Метаболомные профили анализируются с помощью высокопроизводительных платформ: ядерного магнитного резонанса (ЯМР), газовой и жидкостной хроматографии, в паре с масс-спектрометрией. Такие подходы позволяют выявлять до нескольких тысяч различных веществ в одном образце, будь то капля крови или мочи пациента. На первый взгляд хаотичная химическая «картина» поддаётся расшифровке с помощью биоинформатических алгоритмов, выявляющих скрытые сигналы состояний, предрасположенностей и ранней патологии.
Современные метаболомные исследования выходят за пределы классических лабораторий и становятся частью новой волны персонализированной медицины. Например, в терапии хронических заболеваний или нарушений микробиоты кишечника, врачи начинают использовать динамические метаболомные показатели для оценки эффективности лечения. Это не просто подтверждение диагноза, а переоценка метаболических путей в режиме почти реального времени, с возможностью корректировать терапию по ходу.
Метаболомика также становится ценным инструментом в рациональной фармакотерапии — так называемой «фармакометаболомике». Перед назначением препарата можно спрогнозировать, как конкретный пациент будет метаболизировать активные молекулы лекарства, какие побочные эффекты возможны и нужна ли корректировка дозировки. Это особенно важно для пожилых пациентов, у которых изменённый метаболизм может вызвать непредсказуемые реакции на лечение, и для онкобольных, которым подбирают химиотерапию по индивидуальному метаболическому ответу.
Кроме того, метаболомика тесно связана с исследованием образа жизни. По небольшим концентрациям показателей в организме можно узнать о продолжительности сна, типе питания, количестве стресса и даже общем уровне физической активности. Это делает метаболомный анализ не только медицинским, но и поведенческим показателем. Новое поколение носимых гаджетов и чипов с функцией экспресс-анализа жидкости (например, пота) даже начинает интегрировать метаболомные маркеры в системы персонального здоровья, открывая дорогу к truly connected медицине ближайшего будущего.
Интеграция данных: как омные технологии превращаются в клинические решения
Одной из ключевых задач многоомной медицины в 2025 году становится интеграция разрозненных объемов данных в единое клинически значимое пространство. Геномные, транскриптомные, протеомные и метаболомные данные по отдельности представляют собой мощные источники информации, но их истинная ценность раскрывается только тогда, когда они синтезируются в комплексную модель функционирования организма. Это требует не просто технологических инструментов, а новой философии ведения пациента — системного и междисциплинарного подхода.
Перед исследователями и специалистами по обработке данных стоит задача собрать воедино гигабайты разного формата: секвенсы ДНК, количественные показатели белков, данные о метаболите в крови, эпигенетические изменения, паттерны экспрессии. Особую сложность представляет то, что эти данные получаются при помощи совершенно разных технологий и в разное время, под разными условиями. Например, уровень белков плазмы может значительно варьироваться в зависимости от времени суток или даже психоэмоционального состояния пациента — и всё это нужно учитывать при интерпретации.
Для решения этих задач активно используются платформы на базе искусственного интеллекта и глубокого обучения. Сложные нейронные сети дают возможность находить в «мозаике» омических данных сигнатуры, указывающие на раннее развитие заболевания, вероятность ответа на терапию, индивидуальные риски и даже краткосрочные прогнозы. Такие интеграционные платформы становятся интерфейсом между многомерными научными данными и медицинскими работниками, не обладающими узкой специализацией в молекулярной биологии.
Уже сегодня существуют случаи, когда объединённый анализ геномики, протеомики и метаболомики позволил провести диагностику редких генетических заболеваний, определив механизм их возникновения и выбрав подходящую терапию. В онкологии формируются карты резистентности опухолей к химиотерапии, основанные на мультиомных сигнатурах. В кардиологии — парные дисплеи транскриптомного анализа и уровня липидных метаболитов, предсказывающие инфаркт лучше, чем электрокардиограммы.
Наращивая масштаб, мультиомная интеграция меняет и подход к эпидемиологии: в совокупности с данными об образе жизни, окружении, использовании лекарств и даже геолокацией, формируются персонализированные рисковые модели, позволяющие охватывать не только индивидуумов, но и целые популяции. Становится возможным переход от массовый к точной профилактике, когда государственные программы здравоохранения будут учитывать не усреднённые показатели, а биологические профили отдельных групп населения.
Тем не менее, чтобы интеграция действительно заработала в масштабах клиник и систем здравоохранения, необходимо решить множество задач: стандартизация форматов данных, разработка универсальных биобанков, этичность сбора и анализа информации, обучение медицинского персонала новым технологиям. В 2025 году ключевым направлением становятся цифровые экосистемы, объединяющие лаборатории, клиники, исследовательские институты и IT-инфраструктуру.
Будущее многоомной медицины: предиктивность, персонализация и медицинская этика
На горизонте 2025 года многоомная медицина всё отчётливее предстает не просто дорогой научной фантазией, а новым стандартом клинического мышления. Чем больше мы погружаемся в молекулярную суть здоровья и болезни, тем яснее становится: классическая медицина с её шаблонными подходами отходит на второй план. Её сменяет системная, точная и, главное, предиктивная медицина — способность не просто лечить уже случившееся, а прогнозировать и предотвращать изменения до их перехода в патологическую форму.
Одним из ключевых принципов новой медицины становится персонализация. Пациент больше не рассматривается как «средний человек» с универсальной симптоматикой. Его воспринимают как уникальную биосистему с индивидуальным генетическим набором, профилем экспрессии РНК и белков, персональными метаболическими путями, а также психологическими и поведенческими особенностями. Это означает, что лечение, профилактика, питание и даже образ жизни должны подбираться с учётом всей этой информации. Именно в этом контексте многоомная медицина становится той самой идеей, где пересекаются технологии, биология и философия заботы о человеке.
Но широкое внедрение этих практик в медицинскую и социальную систему обостряет вопросы биоэтики и цифровой безопасности. Кто должен иметь доступ к мультиомным данным? Как защищать персональные молекулярные профили от недобросовестного использования, дискриминации или утечки? Может ли страховая компания отказать в выплате или поднять тариф, если узнает о генетически подтверждённом риске заболевания у клиента? Эти и другие вопросы становятся неотъемлемой частью дискуссий среди врачей, юристов, биоинформатиков и политиков.
Ещё один вызов — это разрыв между скоростью развития технологий и неподготовленностью медицинской инфраструктуры и кадров. Сегодняшний медицинский университет редко обучает работе с массивами протеомных или транскриптомных данных. Врачи не имеют доступа к оборудованию или не понимают, как интерпретировать отчёты. Чтобы преодолеть этот барьер, создаются онлайн-курсы, открытые платформы и программное обеспечение с дружественным интерфейсом, упрощающим работу с биомедицинскими данными.
Тем временем, в лабораториях сегодня активно тестируются концепции многомерных скринингов: когда при рутиновом осмотре можно получить не только уровень глюкозы и холестерина, но и экспрессию генов воспаления, уровень сигнальных белков регенерации, и метаболический статус нейромедиаторов. Всё это нацелено на новую модель общения между медиком и пациентом, где врач не просто «лечит болезнь», а становится аналитиком здоровья, сопровождающим человека на протяжении всей жизни.
Многоомная медицина — это не столько набор технологий, сколько смена парадигмы. Она поднимает ценность знаний о себе на недоступную ранее высоту и предлагает каждому человеку возможность контролировать свою биологическую судьбу, используя инструменты, ранее доступные только исследовательским институтам. В ближайшее десятилетие именно эта концепция станет основой для формирования нового, интеллектуального и человекоцентричного здравоохранения.
Медицина за последние десятилетия претерпела кардинальные изменения, и сегодня мы стоим на пороге новой эры — эры многоомной медицины. Это направление объединяет сразу несколько дисциплин: геномику, транскриптомику, протеомику, метаболомику и другие омные технологии, формируя целостное представление о человеке как о биологической системе. Многоомная медицина позволяет уходить от формального описания симптомов к глубокому, причинно-следственному анализу на молекулярном уровне. В 2025 году мы всё ближе подходим к массовому применению этих подходов в клинической практике, хотя испытания и вызовы всё ещё велики.
В основе многоомной медицины лежит гипотеза о том, что здоровье и болезнь — это продукт сложных взаимодействий тысячи биомолекул. Сердечно-сосудистые заболевания, онкология, диабет, нейродегенеративные расстройства — всё это сложно устроенные патологии, и только с помощью методов, охватывающих весь спектр биологических изменений, мы можем эффективно их диагностировать и лечить. Где раньше использовались стандартные анализы крови и визуализация, сегодня на смену приходят многомерные профили с миллионами измерений.
Особенную важность играет геномика — наука о полном генетическом коде человека. Сегодня стоимость секвенирования полного человеческого генома упала до критически низкого уровня: порядка 100 долларов, и этим открылись двери для массового генетического скрининга. Однако лишь расшифровки ДНК недостаточно. Нужно понимать, какие гены активны, какие белки синтезируются на их основе и как они взаимодействуют между собой, создавая метаболические пути. Протеомика и метаболомика выступают здесь ключевыми инструментами, формируя концепцию системной биологии здоровья.
Развитие искусственного интеллекта, автоматизации лабораторных процессов и облачных вычислений стало катализатором для внедрения многоомных методов в повседневную медицинскую практику. Модели машинного обучения способны анализировать петабайты данных, распознавая закономерности, ускользающие от человеческого глаза. Уже сегодня врач может получать отчёт, на основе которого возможен персонализированный подход к диагностике и лечению — вплоть до рекомендации диеты, режима дня или лекарств, подходящих исключительно конкретному человеку.
Тем не менее, до полной реализации потенциала многоомной медицины предстоит пройти ещё долгий путь. Технические, этические и регуляторные барьеры, отсутствие единых стандартов, а также нехватка специалистов задерживают трансформацию теоретических достижений в реально работающую систему здравоохранения.
От генетики к действию: мост между геномикой и протеомикой
Если геномика рассказывает нам, что может произойти в организме, то протеомика и транскриптомика показывают, что действительно происходит в общих клеточных процессах. Геном — это, по сути, план строительства, но только анализируя экспрессию генов (транскриптомика) и присутствующие белки (протеомика), мы можем понять, какие части этого плана действительно реализуются, а какие остаются «на бумаге». Именно поэтому современные биомедицинские исследования всё чаще опираются на комплексный подход, объединяющий сразу несколько уровней биологической информации, чтобы составить динамичную, а не статичную картину здоровья.
Протеомика сегодня играет важнейшую роль в диагностике онкозаболеваний, аутоиммунных нарушений и инфекционных патологий. Белки, как конечные исполнители генетических инструкций, формируют архитектуру клеток, регулируют сигнальные пути и обеспечивают защиту от внешних угроз. Отклонения в протеоме могут сигнализировать о начале воспаления, мутации в онкогенах или нарушениях метаболических каскадов, задолго до появления клинических симптомов. Технологии масс-спектрометрии, электрофореза и высокопроизводительных массивов позволяют врачу буквально «заглянуть» внутрь клетки и оценить её молекулярное состояние.
Важно отметить: один и тот же ген может кодировать разные белки в зависимости от условий — благодаря процессам альтернативного сплайсинга и посттрансляционных модификаций. Это означает, что простой анализ генетической последовательности не даёт полной картины. Только протеомика позволяет выявить реальную функциональность клеточного механизма. Например, при воспалительных заболеваниях, таких как псориаз или ревматоидный артрит, активируются особые белковые сигнальные молекулы — цитокины. От их соотношения и концентрации зависят клинические проявления болезни и эффективность лечения.
Связующим звеном между геномами и протеинами выступает транскриптомика — анализ RNA. С её помощью можно установить, какие гены активированы в конкретный момент времени и как клетка реагирует на воздействие внешней среды. Так, в онкологических центрах транскриптомные исследование стало стандартной процедурой при персонализации терапии: врачи определяют, какие гены в опухоли включены, и на этой основе назначают таргетные препараты.
Это трёхмерное понимание — от ДНК к РНК и далее к протеинам — становится основой для разработки так называемой предиктивной медицины. Благодаря ему становится возможным улавливать ранние отклонения от нормы и предотвращать развитие заболеваний до появления симптомов, а значит — лечить не болезнь, а её вероятность. Именно эта философия лежит в основе многоомной медицины.
Метаболомика: статусы клеток сквозь призму химических реакций
Если геномика и протеомика рассказывают о потенциальных возможностях организма и механизмах реализации этих возможностей, то метаболомика показывает результат — что уже произошло и как функционирует организм в данный момент. Метаболомика, как наука, изучает совокупность низкомолекулярных метаболитов, таких как аминокислоты, сахара, жирные кислоты, витамины и гормоны, циркулирующих в тканях, клетках и жидкостях организма. Эти «конечные продукты обмена» несут информацию о том, как биологическая система справляется с внутренним и внешним стрессом, реагирует на питание, лекарственные препараты, уровни активности и даже эмоции.
В 2025 году метаболомика активно развивается за счёт того, что всё больше клинических и исследовательских лабораторий интегрируют эту технологию в повседневную работу. Метаболомные профили анализируются с помощью высокопроизводительных платформ: ядерного магнитного резонанса (ЯМР), газовой и жидкостной хроматографии, в паре с масс-спектрометрией. Такие подходы позволяют выявлять до нескольких тысяч различных веществ в одном образце, будь то капля крови или мочи пациента. На первый взгляд хаотичная химическая «картина» поддаётся расшифровке с помощью биоинформатических алгоритмов, выявляющих скрытые сигналы состояний, предрасположенностей и ранней патологии.
Современные метаболомные исследования выходят за пределы классических лабораторий и становятся частью новой волны персонализированной медицины. Например, в терапии хронических заболеваний или нарушений микробиоты кишечника, врачи начинают использовать динамические метаболомные показатели для оценки эффективности лечения. Это не просто подтверждение диагноза, а переоценка метаболических путей в режиме почти реального времени, с возможностью корректировать терапию по ходу.
Метаболомика также становится ценным инструментом в рациональной фармакотерапии — так называемой «фармакометаболомике». Перед назначением препарата можно спрогнозировать, как конкретный пациент будет метаболизировать активные молекулы лекарства, какие побочные эффекты возможны и нужна ли корректировка дозировки. Это особенно важно для пожилых пациентов, у которых изменённый метаболизм может вызвать непредсказуемые реакции на лечение, и для онкобольных, которым подбирают химиотерапию по индивидуальному метаболическому ответу.
Кроме того, метаболомика тесно связана с исследованием образа жизни. По небольшим концентрациям показателей в организме можно узнать о продолжительности сна, типе питания, количестве стресса и даже общем уровне физической активности. Это делает метаболомный анализ не только медицинским, но и поведенческим показателем. Новое поколение носимых гаджетов и чипов с функцией экспресс-анализа жидкости (например, пота) даже начинает интегрировать метаболомные маркеры в системы персонального здоровья, открывая дорогу к truly connected медицине ближайшего будущего.
Интеграция данных: как омные технологии превращаются в клинические решения
Одной из ключевых задач многоомной медицины в 2025 году становится интеграция разрозненных объемов данных в единое клинически значимое пространство. Геномные, транскриптомные, протеомные и метаболомные данные по отдельности представляют собой мощные источники информации, но их истинная ценность раскрывается только тогда, когда они синтезируются в комплексную модель функционирования организма. Это требует не просто технологических инструментов, а новой философии ведения пациента — системного и междисциплинарного подхода.
Перед исследователями и специалистами по обработке данных стоит задача собрать воедино гигабайты разного формата: секвенсы ДНК, количественные показатели белков, данные о метаболите в крови, эпигенетические изменения, паттерны экспрессии. Особую сложность представляет то, что эти данные получаются при помощи совершенно разных технологий и в разное время, под разными условиями. Например, уровень белков плазмы может значительно варьироваться в зависимости от времени суток или даже психоэмоционального состояния пациента — и всё это нужно учитывать при интерпретации.
Для решения этих задач активно используются платформы на базе искусственного интеллекта и глубокого обучения. Сложные нейронные сети дают возможность находить в «мозаике» омических данных сигнатуры, указывающие на раннее развитие заболевания, вероятность ответа на терапию, индивидуальные риски и даже краткосрочные прогнозы. Такие интеграционные платформы становятся интерфейсом между многомерными научными данными и медицинскими работниками, не обладающими узкой специализацией в молекулярной биологии.
Уже сегодня существуют случаи, когда объединённый анализ геномики, протеомики и метаболомики позволил провести диагностику редких генетических заболеваний, определив механизм их возникновения и выбрав подходящую терапию. В онкологии формируются карты резистентности опухолей к химиотерапии, основанные на мультиомных сигнатурах. В кардиологии — парные дисплеи транскриптомного анализа и уровня липидных метаболитов, предсказывающие инфаркт лучше, чем электрокардиограммы.
Наращивая масштаб, мультиомная интеграция меняет и подход к эпидемиологии: в совокупности с данными об образе жизни, окружении, использовании лекарств и даже геолокацией, формируются персонализированные рисковые модели, позволяющие охватывать не только индивидуумов, но и целые популяции. Становится возможным переход от массовый к точной профилактике, когда государственные программы здравоохранения будут учитывать не усреднённые показатели, а биологические профили отдельных групп населения.
Тем не менее, чтобы интеграция действительно заработала в масштабах клиник и систем здравоохранения, необходимо решить множество задач: стандартизация форматов данных, разработка универсальных биобанков, этичность сбора и анализа информации, обучение медицинского персонала новым технологиям. В 2025 году ключевым направлением становятся цифровые экосистемы, объединяющие лаборатории, клиники, исследовательские институты и IT-инфраструктуру.
Будущее многоомной медицины: предиктивность, персонализация и медицинская этика
На горизонте 2025 года многоомная медицина всё отчётливее предстает не просто дорогой научной фантазией, а новым стандартом клинического мышления. Чем больше мы погружаемся в молекулярную суть здоровья и болезни, тем яснее становится: классическая медицина с её шаблонными подходами отходит на второй план. Её сменяет системная, точная и, главное, предиктивная медицина — способность не просто лечить уже случившееся, а прогнозировать и предотвращать изменения до их перехода в патологическую форму.
Одним из ключевых принципов новой медицины становится персонализация. Пациент больше не рассматривается как «средний человек» с универсальной симптоматикой. Его воспринимают как уникальную биосистему с индивидуальным генетическим набором, профилем экспрессии РНК и белков, персональными метаболическими путями, а также психологическими и поведенческими особенностями. Это означает, что лечение, профилактика, питание и даже образ жизни должны подбираться с учётом всей этой информации. Именно в этом контексте многоомная медицина становится той самой идеей, где пересекаются технологии, биология и философия заботы о человеке.
Но широкое внедрение этих практик в медицинскую и социальную систему обостряет вопросы биоэтики и цифровой безопасности. Кто должен иметь доступ к мультиомным данным? Как защищать персональные молекулярные профили от недобросовестного использования, дискриминации или утечки? Может ли страховая компания отказать в выплате или поднять тариф, если узнает о генетически подтверждённом риске заболевания у клиента? Эти и другие вопросы становятся неотъемлемой частью дискуссий среди врачей, юристов, биоинформатиков и политиков.
Ещё один вызов — это разрыв между скоростью развития технологий и неподготовленностью медицинской инфраструктуры и кадров. Сегодняшний медицинский университет редко обучает работе с массивами протеомных или транскриптомных данных. Врачи не имеют доступа к оборудованию или не понимают, как интерпретировать отчёты. Чтобы преодолеть этот барьер, создаются онлайн-курсы, открытые платформы и программное обеспечение с дружественным интерфейсом, упрощающим работу с биомедицинскими данными.
Тем временем, в лабораториях сегодня активно тестируются концепции многомерных скринингов: когда при рутиновом осмотре можно получить не только уровень глюкозы и холестерина, но и экспрессию генов воспаления, уровень сигнальных белков регенерации, и метаболический статус нейромедиаторов. Всё это нацелено на новую модель общения между медиком и пациентом, где врач не просто «лечит болезнь», а становится аналитиком здоровья, сопровождающим человека на протяжении всей жизни.
Многоомная медицина — это не столько набор технологий, сколько смена парадигмы. Она поднимает ценность знаний о себе на недоступную ранее высоту и предлагает каждому человеку возможность контролировать свою биологическую судьбу, используя инструменты, ранее доступные только исследовательским институтам. В ближайшее десятилетие именно эта концепция станет основой для формирования нового, интеллектуального и человекоцентричного здравоохранения.