브리티시 컬럼비아의 1차 진료에 약물유전체학 구현 (IPPC)

우리는 의사 결정 지원 도구인 TreatGx를 개발하고 테스트하고자 합니다. 유전 정보(단일 염기 다형성 - SNP)와 환자의 생물물리학적 특성을 사용하여 이 도구는 약물 및 용량 권장 사항을 생성합니다.

매년 캐나다에서는 약 200,000건의 심각한 약물 부작용 사건이 발생하여 10,000~22,000명의 생명을 앗아가고 137억~177억 달러의 비용이 듭니다. 의사는 환자가 처방된 약물로부터 원하는 이점을 얻을지 또는 유해한 부작용을 경험할지 예측할 수 없습니다. 유전자 검사는 많은 약물에 대한 이러한 잠재적인 피해를 줄일 수 있습니다. 그러나 현재 유전 정보를 일상적인 처방 과정에 통합할 수 있는 방법은 없습니다.

타당성과 유용성을 위해 유전자 기반의 처방 결정 지원(TreatGx)을 파일럿 테스트할 필요가 있습니다.

가정의 5명과 약국 1명을 초대합니다. 그들은 연구에 참여할 만성 질환이 있는 총 250명의 성인을 식별하도록 요청받을 것입니다.

각 참가자는 SNP 테스트를 위해 타액 샘플을 제공하도록 초대됩니다. 이 샘플은 유전자 검사를 위해 실험실로 보내집니다. 전체 게놈 검사는 수행되지 않습니다. 출판된 증거에서 처방을 안내하는 정보를 제공할 SNP의 작은 패널을 확인했습니다. 유전자 보고서는 가정의 또는 약사의 전자 건강 기록으로 피드백됩니다. 전자 건강 기록은 TreatGx에 연결됩니다. 다음에 가정의/약사가 참가자를 볼 때 처방 권장 사항을 사용할 수 있습니다. 가정의는 TreatGx를 사용하여 참가자에게 개인화된 처방을 제공할 수 있습니다.

시스템 사용 횟수를 추적하고, 유용성에 대한 피드백을 받고, 샘플을 받는 사이의 타이밍을 기록하고, 실험실까지 걸리는 시간, 분석하는 데 걸리는 시간, 전자 기록하는 데 걸리는 시간을 기록합니다.