Hyvärinen, Antti

Kiviniemi, Vesa

Julkari

11SIC! LÄÄKETIETOA FIMEASTALÄÄKKEET JA DIGITALISAATIO 1.0Big data on megatrendi, jonka avaamat mahdollisuudet  eivät ole jääneet huomaamatta myöskään lääkealalla. Valtavat tietomäärät, monenkirjavat tietolähteet, vaativa analytiikka ja tulosten tulkinta haastavat myös lääkeregulaatiota. Big datan mahdollisuuksia ei kuitenkaan kannata jättää käyttämättä. Big data  lääkeviranomaisen  silmin Vesa KiviniemiFL Arviointipäällikkö, Fimea Antti HyvärinenMMT, VTM Lääketaloustieteilijä, FimeaBig dataa on kuvattu lukuisilla eri tavoilla. Sitä voidaan luon-nehtia esimerkiksi seuraavasti: ”Big data on aineistoa, joka on kool-taan niin suurta ja rakenteeltaan niin monimutkaista, että sitä ei voi lähes-tyä perinteisin analyysimenetelmin eikä työkaluin.” Kirjallisuudessa big dataa on usein kuvattu neljän englanninkielisen V-kirjaimen avulla: Massiivinen tie-tomäärä (volume), tiedon nopea ker-tyminen ja muuntuminen (velocity), aineiston ja tietolähteiden monimuo-toisuus (variety) sekä aineiston epä-täsmällisyys ja validiteettiongelmat (veracity).Big data tuo useita mahdollisuuksia lääkekehitykseenLääketutkimuksessa avautuu useita mahdollisuuksia suurten tietomas-sojen hyödyntämiselle innovatiivisia data-analytiikan metodeja käyttäen. Esimerkiksi kokogenomisekvensointi  mahdollistaa uudentyyppisten, geno-mitietoa hyödyntävien sovellusten kehittämisen ja lääkehoitojen yksi-löllistymisen. Reaaliaikaisen big data -analytiikan avulla voidaan ennustaa, vähentää ja kontrolloida tarttuvien sairauksien leviämistä. Valtavista tietomassoista voidaan tunnistaa hoitopolkujen mahdollisia epä-kohtia, ohjata hoitoa tai optimoida 12 SIC! LÄÄKETIETOA FIMEASTAresurssien käyttöä. Kuvantamistutki-muksista (esim. MRI, fMRI, PET, MEG) kertyvät aineistot mahdollistavat täy-sin uusia lähestymistapoja esimerkik-si neurodegeneratiivisten sairauksien tutkimuksessa.Kliinisessä tutkimuksessa on mah-dollista tietolähteiden ja analytiikan ??????????????????????????????????-tiaalinen kohdepopulaatio totuttua täsmällisemmin ja potilasrekrytointeja voidaan tehostaa. Heterogeenisten ja laajojen tietomassojen analysointi uu-sin keinoin voi mahdollistaa aiemmin tuntemattomien biomarkkereiden, lääkkeen vaikutuskohteiden ja uusien käyttötarkoitusten löytymisen. Lisäksi erilaisten taudin kulkua ennustavien mallien kehitys voi monipuolistua. Mistä big data tulee ja kuinka sitä voidaan käyttää?Lääketutkimuksessa big datan lähtei-tä ovat esimerkiksi genomiikkaan-, proteomiikkaan-, metaboliikkaan- ja kuvantamistietoihin liittyvät aineistot. Näiden tietovarantojen yhdistäminen hoitotuloksiin sekä muuhun terveyden-????????????????????????????????????kliiniseen aineistoon (Real World Data, RWD) sekä erityisesti tähän liitty-vän analytiikan sovellukset ovat vielä alkuvaiheessa. Esimerkki tällaisesta tietovarannosta on Ison-Britannian biopankkihanke.  Myös suomalaiset biopankit ja terveydenhuollon rekiste-rit kartuttavat tällaista tietovarantoa tuleviin tutkimustarpeisiin. Kliinisten kokeiden yhteydessä ker-tyneet tutkimusaineistot ovat myös yksi keskeinen big datan lähde. Esimerkiksi ClinicalStudyDataRe-quest-tietokanta sisältää 13 lääke-yhtiön tekemän yli 3 000 kliinisen kokeen potilaskohtaisen aineiston. Pro-Act-tietokantaan on puoles-taan kerätty yli 11 000 ALS-potilaan yksilöllinen aineisto 23 kliinisestä kokeesta. Yksittäisessä kliinises-sä kokeessakin voi syntyä valtavia tietomassoja, esimerkiksi tilanteissa joissa koehenkilöiltä kertyy senso-rien keräämää signaalidataa. Tällai-sen datan hyötykäyttö edellyttää big data -analytiikan soveltamista. Lääketutkimuksen ja -regulaation näkökulmasta sosiaalisen median  tietovarantoihin ja spontaanien haittavaikutusten louhintaan liittyy käyttämätöntä potentiaalia. Näihin tietovarantoihin kohdistettu ana-lytiikka voi edesauttaa reaaliaikai-sempien turvallisuussignaalien löy-tymisessä sekä potilasnäkökulman paremmassa ymmärtämisessä. Big datan keskeiset tietolähteet lää-kesektorilla on esitetty kuviossa 1.Tekoäly oppii tulkitsemaan aineistoa esimerkkitapausten avullaBig datan analytiikan yhteydessä puhutaan usein tiedon louhinnasta, koneoppimisesta ja tekoälystä. Kone-oppimisella tarkoitetaan sellaista  ohjelmistoa, joka algoritmien avulla oppii esimerkkitapauksista samoin kuin ihmiset oppivat kokemusten kautta. Tällaisen ohjelmiston voidaan odottaa kehittyvän sitä paremmak-si, mitä enemmän esimerkkitapauk-sia sille annetaan oppimista varten. Erityisen menestyksekkäiksi ovat 2010-luvulla osoittautuneet niin sa-notun syväoppimisen (deep learning) sovellukset. Tämän päivän tekoälyso-velluksilla tarkoitetaan tyypillisesti keinotekoisiin neuroverkkoihin poh-jautuvia sovelluksia, jotka sisältävät useita kerroksia. Keinotekoisten neuroverkkosovel-lusten tavoitteena on, että saadut tulokset olisivat yleistettävissä uu-sien, opetusaineiston ulkopuolisten, vastaavien tapausten ennustamiseen. Jos kun ohjelmisto on opetettu esi-merkkitapausten avulla luokittele-Lääketutkimuksen ja -regulaation näkökulmasta  sosiaalisen median tietovarantoihin ja spontaanien haittavaikutusten louhintaan liittyy käyttämätöntä  potentiaalia. Kuvio 1. Big datan keskeiset tietolähteet lääkealalla ja HMA/EMA Big Data Task Forcen työryhmät. Genomiikka ja muu "omiikka"KuvantaminenKliiniset  kokeetHavainto-tutkimuksetHaittavaikutus-ilmoituksetData-analytiikkaSosiaalinen mediaMobiilisovellukset13SIC! LÄÄKETIETOA FIMEASTAmaan kuvia tai tunnistamaan niis-tä jonkin ominaisuuden, se kykenee tekemään saman myös uusille kuville, mitä se ei ole aiemmin nähnyt. Klii-nisissä syväoppimisen sovelluksissa esimerkiksi kudosnäytteet voidaan luokitella sen mukaan, näkyykö niissä tietyntyyppinen syöpäkasvain vai ei (kuvio 2). Erona syväoppimismallin ja perin-teisen mallinnuksen välillä on, että käyttäjän ei tarvitse tarkasti määri-tellä kuvista etsittäviä ominaisuuksia ja näihin liittyviä luokittelusääntöjä. Tämä annetaan koneen tehtäväksi, jolloin syväoppiva sovellus oppii itse tunnistamaan luokittelun kan-nalta parhaat ominaisuudet opetus-aineistosta. Mallia muodostaessaan algoritmi käy läpi lukemattoman määrän eri vaihtoehtoja pyrkien koko ajan parantamaan luokittelun tarkkuutta. Lopputuloksena syntyy sovellus, jonka tuottamaa infor-maatiota voidaan käyttää tehok-kaasti lääkärin tekemän diagnos-tiikan tukena. Ter veysteknologian alalla syväoppimista on sovellettu ensimmäisenä juuri kuvantamistut-kimusten analyysissä ja genomii-kassa. Piilokerrokset UlostulokerrosTyypin X syöpäEi syöpääOpetettu syvä neuroverkkomalliMallin ennuste  uudelle potilaalleSyötekerrosOpetusaineisto:Esimerkiksi suuri määrä luokiteltuja kudosnäytteitäUusi potilas:Potilaan oma kudosnäyteKuvio 2. Yksinkertaistettu havainnekuva kerroksittaisesta neuroverkosta syöpädiagnostiikassa.Tyypin X syöpäEi syöpääBig data haastaa lääke - regulaatiotaBig data on eräänlainen megatrendi,  joka on saanut myös viranomaiset miettimään sen mahdollisuuksia  lääkekehityksessä ja siihen liittyvässä viranomaistoiminnassa. Vuonna 2017 aloitettiin Euroopan lääkevirastojen johtajien (HMA) ja Euroopan lääkeviraston (EMA) yh-teinen Big Data -työryhmä. Ryhmän tehtäväksi asetettiin lääkekehityk-sen ja regulaation kannalta mer-kityksellisten big datan lähteiden 14 SIC! LÄÄKETIETOA FIMEASTA• Big data technologies in health-care – needs, opportunities and challenges - www.bdva.eu • Chen H, ym. The rise of deep  learning in drug discovery. Drug Discovery Today 2018. Painossa.• ClinicalStudyDataRequest.  www.clinicalstudydatarequest.com• Identifying opportunities for big data in medicines development and regulatory science (EMA): www.ema.europa.eu• LeCun Y, ym. Deep learning.  Nature 2015; 521: 436–44. • UK biobank. www.ukbiobank.ac.uk• 21st Century Cures  Act. https://www. congress.govKIRJALLISUUTTAkartoitus, aineistojen käytettävyyden ja sovellettavuuden arviointi sekä nykytilan ja tulevaisuuden tarpeiden arviointi. Tämän ohella työryhmän tulee esittää big datan hyötykäyttöön tähtäävä suosituksensa. Ryhmä on jakautunut big datan lähteitä karak-terisoivan kuvan 1 mukaisiin alatyö-ryhmiin. Ryhmä jatkaa toimintaansa vuoden 2018 viimeiselle neljännek-selle asti. Eurooppalaisen lääkeregulaation ohella FDA on tarttumassa big datan mahdollisuuksiin. FDA:n suunnitel-mat liittynevät erityisesti tervey-denhuollon arjesta kertyvän tutki-mustiedon (RWD) hyödyntämiseen regulatorisessa päätöksenteossa. FDA:ta ohjaava 21st Century Cures Act edellyttää jatkossa mahdollis-tamaan menettelyjä ja prosesseja, joissa indikaation laajennukset tai myyntiluvan myöntämisen jälkei-set tutkimusvelvoitteet voitaisiin toteuttaa soveltuvin osin RWD:tä hyödyntäen. Big datan hyödyntämisen  karikotAineiston saatavuus, sovellettavuus ja kaupalliset intressit ohjaavat pal-jon sitä, mitä big datalla tehdään. Nämä eivät aina parhaalla mahdol-lisella tavalla kohtaa niitä tarpeita, joita terveydenhuollolla, lääkekehi-tyksellä tai lääkeregulaatiolla on. Joissakin sovelluksissa ongelmia syntyy myös siksi, että kysymykseen haetaan ratkaisua siihen soveltumat-tomalla aineistopohjalla. Nykyisistä koneoppimisen sovelluksista suuri osa pohjautuu niin sanottuun oh-jattuun oppimiseen, jolloin mallin Big data -analytiikassa satunnaisvaihtelun tuottamia  näennäisiä signaaleja erehdytään toisinaan pitämään todellisina kausaali vaikutuksina.opettaminen vaatii runsaasti val-miiksi luokiteltua aineistoa, jota  ei välttämättä ole saatavilla.Toinen keskeinen haaste big data -analytiikassa on tulosten ja johto-päätösten validiteetti, toistettavuus ja yleistettävyys.  Koneet oppivat erinomaisen hyvin sen aineiston, jota ne käyttävät. Ilman ihmisen asettamia tai yleisesti hyväksyttyi-hin teorioihin perustuvia rajoitteita, koneilla on taipumus ylioppia ai-neistosta, jolloin tulosten yleistämi-nen opetusaineiston ulkopuolelle tai niiden toistaminen muussa aineis-tossa kärsii. Edellisten ohella kehittyneimmät so-vellukset tarjoavat käyttäjälle usein lopputuloksen, mutta ei sen täsmäl-listä tulkintaa. Näin ollen malli on eräänlainen ”musta laatikko”, jonka tuottamien lopputulosten taustalla olevia tekijöitä ei voida välttämät-tä täsmällisesti jäljittää. Big data -analytiikassa myös satunnaisvaih-telun tuottamia näennäisiä signaa-leja erehdytään toisinaan pitämään todellisina kausaalivaikutuksina.Mitä tästä seuraa?Big data antaa lupauksia uudenlai-sesta päättelystä ja tiedon kehit-tymisestä. Lääkealalla big data ei ainakaan lähitulevaisuudessa tule silti korvaamaan satunnaistettuja ja kontrolloituja kliinisiä tutkimuksia, mutta kehittyvä analytiikka voi täy-dentää myös kliinisten tutkimusten tulosten analysointia. Lupaavimmat sovellusalueet löytynevät tällä het-kellä genomiikan, kuvantamisen ja RWD:n alueilta. Big datan ja koneoppimisen tuomia mahdollisuuksia terveydenhuollos-sa ei kannata jättää käyttämättä. Big datan ja sen sovellusten myötä lääkekehitykseen syntyy valtavasti mahdollisuuksia, mutta myös run-saasti epävarmuutta. Tämän päivän tekoäly on monessa mielessä varsin rajoittuneesti älykästä. Siksi se tu-leekin useimmissa tilanteissa nähdä apuvälineenä, ei niinkään varsinai-sena ongelman ratkaisijana. •

Big data lääkeviranomaisen silmin

http://www.julkari.fi/bitstream/handle/10024/136535/2%202018%2011-14%20Big%20data%20l%c3%a4%c3%a4keviranomaisen%20silmin.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Big data lääkeviranomaisen silmin

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Julkari