Precision diagnostics
ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಆರೈಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಓಮಿಕ್ಸ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಯು. ಎಸ್. 2015 ರಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಇನಿಶಿಯೇಟಿವ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಫೆಡರಲ್ ನಿಧಿಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಿತು. ಒಂದು ವರ್ಷದ ನಂತರ, ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸಮಗ್ರ ಬಹು-ಓಮಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಹ್ಯೂಮನ್ ಪರ್ಸನಲ್ ಓಮಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಡಿಎನ್ಎ, ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಜೀವನಶೈಲಿಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್, ಎಪಿಜೆನೋಮಿಕ್ಸ್, ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್, ಮೆಟಾಬೊಲೊಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಂದ ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೇಲಾಧಾರ ಆಣ್ವಿಕ ಪದರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆಣ್ವಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಮಕಾಲೀನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಓಮಿಕ್ಸ್ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಜೀನೋಟೈಪ್ ಮತ್ತು ಫಿನೋಟೈಪ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ನೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜನರೇಷನ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ (ಎನ್ಜಿಎಸ್) ಪ್ರಗತಿಯು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಎನ್ಜಿಎಸ್ ಇತರ ಏಕ-ವಂಶವಾಹಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಜೀನೋಮ್ನ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎನ್ಜಿಎಸ್-ಆಧಾರಿತ ಆಣ್ವಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಗೆಡ್ಡೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್-ಉಂಟುಮಾಡುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪೂರಕ ಉದ್ದೇಶಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎನ್ಜಿಎಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಕ್ಕಲ್ ಸ್ವ್ಯಾಬ್, ಬಾಹ್ಯ ರಕ್ತ ಅಥವಾ ಅಂಗಾಂಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಯಾಪ್ಸಿ ಬಳಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಏಕ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು, ಜೀನ್ ಅಳವಡಿಕೆ/ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಕಲು ಸಂಖ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ತಂತ್ರಗಳು ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮವು ಆಧುನಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನುವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದಾದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಅವರ ಅರ್ಹತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಬ್ಲ್ಯುಜಿಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಇದು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಲು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕ್ಲಿನಿಕ್ಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ರೋಗವು ಮುಂದುವರೆದಾಗ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಜರ್ಮ್ಲೈನ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮಾಕೊಜೆನೊಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಆದಾಯದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯತೆಯಂತಹ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಮಗ್ರ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದ ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರವೇಶದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಅನುಕ್ರಮ ಏಕ-ಜೀವಕೋಶ ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ದ್ವಿ ಆತಿಥೇಯ-ರೋಗಕಾರಕ ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಅನುಕ್ರಮವು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೆಲವು ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಇತರ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದಾಗ ಆರ್ಎನ್ಎ-ಸೆಕ್ ವೈದ್ಯರು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆರ್ಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಜೀವಕೋಶದ ಪಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಪವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿ, ಆರ್ಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮವು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ರೋಗಿಯ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಲ್ಯುಕೋಪ್ಲಾಕಿಯಾದಂತಹ ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಆರ್ಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮುನ್ನರಿವಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ರಕ್ತ, ಮೂಳೆ ಮಜ್ಜೆ ಅಥವಾ ಇತರ ದೈಹಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತಿವೆ. ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವೈದ್ಯರು ರೋಗಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳವರಾಗಬಹುದು. ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಮೆಸೆಂಜರ್ ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಯಿಂದ ಅನುವಾದಿಸಲಾದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಫಾಸ್ಫೊರಿಲೇಷನ್, ಸರ್ವವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಮೀಥೈಲೇಷನ್, ಅಸಿಟೈಲೇಷನ್, ಗ್ಲೈಕೋಸೈಲೇಷನ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರತಿಲೇಖನದ ನಂತರದ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಈ ಹಿಂದೆ, ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಇಮ್ಯುನೊಅಸ್ಸೇ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಆದರೆ ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಈಗ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು/ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳು ವಿಭಜಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಂತರ, ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಪ್ರೇ ಅಯಾನೀಕರಣ ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಲೇಸರ್ ಡಿಸಾರ್ಪ್ಷನ್/ಅಯಾನೀಕರಣ (ಎಂಎಎಲ್ಡಿಐ) ಮೂಲಕ ಅಯಾನೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಮೂಹ ವಿಶ್ಲೇಷಕವು ವಿಭಜಿತ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ-ಸಮೃದ್ಧ ಅಯಾನು ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಲ್ಕು ರೀತಿಯ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕಗಳಲ್ಲಿ ಅಯಾನ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್, ಟೈಮ್-ಆಫ್-ಫ್ಲೈಟ್, ಕ್ವಾಡ್ರುಪೋಲ್ ಮತ್ತು ಫೋರಿಯರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಅಯಾನ್ ಸೈಕ್ಲೋಟ್ರಾನ್ ಸೇರಿವೆ. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಆತಿಥೇಯದ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಶಿಲೀಂಧ್ರಗಳು, ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳು ಮತ್ತು ವೈರಸ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳು ನಮ್ಮ ದೇಹದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದು, ನಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯು ನಮ್ಮ ಚಯಾಪಚಯ, ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಅವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ರೋಗಿಗಳ ಕರುಳಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ ಮೈಕ್ರೋಬಯೋಮ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂದು ಪುರಾವೆಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಲಿಂಫೋಮಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಜೀನೋಮ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಫೋಮಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಲಿಂಫೋಮಾ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ವಿಪಥನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಿಂಫೋಮಾ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೋಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಲಿಂಫೋಮಾ (ಎಫ್ಎಲ್) ಟಿ (14; 18), ಡಿಫ್ಯೂಸ್ ಲಾರ್ಜ್ ಬಿ ಸೆಲ್ ಲಿಂಫೋಮಾ (ಡಿಎಲ್ಬಿಸಿಎಲ್) ಟಿ (8; 14), ಮತ್ತು ಅನಾಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಲಾರ್ಜ್ ಸೆಲ್ ಲಿಂಫೋಮಾ (ಎಎಲ್ಸಿಎಲ್) ಟಿ (2; 5). ಈ ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳು ಲಿಂಫೋಮಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳು ಪ್ರತಿ ರೀತಿಯ ಲಿಂಫೋಮಾಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಫ್. ಎಲ್. ಮತ್ತು ಡಿ. ಎಲ್. ಬಿ. ಸಿ. ಎಲ್. ಗಳು 8ನೇ ಮತ್ತು 14ನೇ ವರ್ಣತಂತುಗಳ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವರ್ಣತಂತುಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಥಳಾಂತರವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಾಣಿಜ್ಯ ಶೋಧಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸ್ಯಾಂಗರ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫ್ಲೋರೊಸೆನ್ಸ್ ಇನ್ ಸಿಟು ಹೈಬ್ರಿಡೈಸೇಶನ್ (ಫಿಶ್) ನಂತಹ ಕಡಿಮೆ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು ಲಿಂಫೋಮಾಗಳ ರೂಪಾಂತರದ ಭೂದೃಶ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅನುಕ್ರಮ ಯೋಜನೆಗಳು ವಿವಿಧ ಲಿಂಫೋಮಾಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮುಖ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದವು. ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮವು (ಎನ್ಜಿಎಸ್) ಟಿ ಕೋಶ-ಸಂಬಂಧಿತ ಲಿಂಫೋಮಾಗೆ ಹಲವಾರು ಅಗತ್ಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತುಃ ಟಿಇಟಿ2, ಐಡಿಎಚ್2, ಮತ್ತು ಆರ್ಎಚ್ಒಎ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಟಿ ಕೋಶ ಲಿಂಫೋಮಾಗಳಲ್ಲಿ (ಪಿಟಿಸಿಎಲ್) ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಸ್ಟಿಎಟಿ3 ಮತ್ತು ಎಸ್ಟಿಎಟಿ5ಬಿ ರೂಪಾಂತರಗಳು ದೊಡ್ಡ ಹರಳಿನ ಲಿಂಫೋಸೈಟಿಕ್ (ಎಲ್ಜಿಎಲ್) ಲ್ಯುಕೇಮಿಯಾಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಗ್ರಾಹಕಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿವೆ. ಟಿ-ಕೋಶ ಮತ್ತು ಬಿ-ಕೋಶ-ಸಂಬಂಧಿತ ಲಿಂಫೋಮಾಗಳಲ್ಲಿ ನೊಚ್ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗ, ಟಿ-ಕೋಶ ಗ್ರಾಹಕ (ಟಿಸಿಆರ್) ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಟಿ-ಕೋಶ-ಸಂಬಂಧಿತ ವಂಶವಾಹಿಗಳು (ಟಿಟಿ2, ಡಿಎಂಎನ್ಟಿ3) ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಪಿಟಿಸಿಎಲ್ನ ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಡಿ. ಎಲ್. ಬಿ. ಸಿ. ಎಲ್. ನ ಉಪವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ಬಿ ಕೋಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರದರ್ಶನ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬಿ ಕೋಶ ಗ್ರಾಹಕ (ಬಿ. ಸಿ. ಆರ್.), ಎನ್. ಓ. ಟಿ. ಸಿ. ಎಚ್. ಸಂಕೇತ ಮಾರ್ಗ, ಟೋಲ್-ಲೈಕ್ ಗ್ರಾಹಕ (ಟಿ. ಎಲ್. ಆರ್.) ಮತ್ತು ಎನ್. ಎಫ್.-ಕೆ. ಬಿ. ಸಂಕೇತ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಲಿಂಫೋಮಾದಲ್ಲಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ವಿಪಥನದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಉಪವಿಧದ ಲಿಂಫೋಮಾಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಟ್ಯೂಮರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಣ್ವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ. ಅಜ್ಞಾತ ಮೂಲದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿರದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಪಿಡಿ-1 ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಧನೆಗಳಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಆಣ್ವಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು. ಶಂಕಿತ ಕಾರ್ಸಿನೋಮ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದನ್ನು ಸಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಮರ್ಥಿಸಬಹುದು. ಎಂಡೊಬ್ರಾಂಕಿಯಲ್ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್-ಗೈಡೆಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಬ್ರಾಂಕಿಯಲ್ ಸೂಜಿ ಆಸ್ಪಿರೇಷನ್ ಬಯಾಪ್ಸಿ (ಇಬಿಯುಎಸ್-ಟಿಬಿಎನ್ಎ) ಯಂತಹ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ 95 ಪ್ರತಿಶತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು 95 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕನಿಷ್ಠ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲ ವಿಧಾನವು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಪಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಔಷಧವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಐ. ಎಚ್. ಸಿ/ಐ. ಎಸ್. ಎಚ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲ್ ಸ್ಮೀಯರ್ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳು (ಡಬ್ಲ್ಯೂಎಸ್ಐ) ಹೊಸ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಹ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಸೈಟೋಲಜಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಲೈಡ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಡಿಜಿಟಲ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೈದ್ಯರು ತ್ವರಿತ ಆನ್-ಸೈಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಜೀವಕೋಶದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶಗಳ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೈಕ್ರೋಫೈಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಸರಳ ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಪತ್ತೆಯಾದ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗೆಡ್ಡೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೆಟಾಸ್ಟಾಟಿಕ್ ಗೆಡ್ಡೆಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಉನ್ನತ ಆಯಾಮದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಣ್ವಿಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿದ ನಂತರ, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಗೆಡ್ಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಅಷ್ಟೇನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಅನ್ನನಾಳದ ಅಡೆನೊಕಾರ್ಸಿನೋಮಾಸ್ ಎಂಬ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಗುಂಪಿನ ಒಂದು ವಿಪರೀತ ಉದಾಹರಣೆಯು, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಅನ್ನನಾಳದ ಅಡೆನೊಕಾರ್ಸಿನೋಮಗಳು ಬ್ಯಾರೆಟ್ನ ಲೋಳೆಪೊರೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಮೈಕ್ರೋಅರೇಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅನ್ನನಾಳದ ಅಡೆನೊಕಾರ್ಸಿನೋಮಾಗಳ ಉಪವಿಧಗಳ ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ವರ್ಗದ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಬಿಸಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳ ಮುನ್ನರಿವು ಬಹಳವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧವು ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅನನ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧವು ಹಲವಾರು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಆನುವಂಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅವರು ಒಂದೇ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಸಹಾಯದಿಂದ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ರೋಗಗಳ ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ನಿಕಟ ಕುಟುಂಬದ ಸದಸ್ಯರಂತಹ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಕೆಲವು ಆನುವಂಶಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ರೋಗಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗಿಗಳು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗದ ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳು ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುವ ಮತ್ತು ತಡೆಯುವ ಆರಂಭಿಕ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ನ್ಯುಮೋನಿಯಾದ ಆರಂಭದ ಕುರಿತಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಆರಂಭಿಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಮರಣ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು 90 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 41 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿದೆ, ಇದು ಆರಂಭಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯು ಕೆಲವು ರೋಗಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಅನಗತ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಅನಗತ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ರೋಗಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ 35 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ವಿವರವಾದ ರೋಗಿಗಳ ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ರೋಗಿಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಸಮಗ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಗತ್ಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಿತಿಗಳು ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಇದು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಹಲವಾರು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜೀನೋಮ್ ರೂಪಾಂತರದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಖಾಸಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿದ ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಜನರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಯನ್ನು ಭರಿಸಬಹುದು; ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಆರ್ಥಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಹೇಳಿದಂತೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಸುಧಾರಿತ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ; ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮೂಹಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಬದಲು ನಿಖರವಾದ ಔಷಧಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಲಾಭಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದರಿಂದ, ಇದನ್ನು ರೋಗಿಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಗುಂಪಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ರೋಗಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಉಪಗುಂಪು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಷಧಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ; ದೊಡ್ಡ ಔಷಧೀಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಆರ್ಥಿಕ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ಅವರಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪು, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಔಷಧೀಯ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಗಳಿಕೆಯ ಅವಕಾಶದಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ರೋಗಿಗಳ ವಿವಿಧ ಉಪಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಅನ್ಯಾಯದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ನಿಖರವಾದ ಔಷಧಿಗೆ ರೋಗಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನದ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಒಳನೋಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆಯಿಂದ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಶಾಸನವಿದ್ದರೂ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಹ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಇದು ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಆನುವಂಶಿಕ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಜನರನ್ನು ಅವರ ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಂದುವರಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾಹಿತಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮುಂತಾದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಬೆರಳೆಣಿಕೆಯಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಬಯೋಸೆನ್ಸರ್ನ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ರೋಗಿಗಳು ಯಾವುದೇ ಶಾರೀರಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಈ ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಜೀನೋಮ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, 'ಓಮಿಕ್ಸ್' ಆಧಾರಿತ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳಿವೆ, ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಭವಿಷ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರಬಹುದು. ಓಮಿಕ್ಸ್ ಆಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ನ ಒಂದು ರೂಪವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಜೀವನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಓಮಿಕ್-ಆಧಾರಿತ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸಹ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಔಷಧ