การแพทย์แบบดักทาง
Photo by Etactics Inc on Unsplash
การแพทย์ปัจจุบันมีแนวโน้มชัดเจนมากคือ จะเปลี่ยนผ่านจากการรักษาไปสู่การป้องกัน เข้ากับสโลแกนโฆษณาเก่าแก่ของเครื่องตัดไฟยี่ห้อหนึ่งว่า “ตัดก่อนตาย เตือนก่อนวายวอด” อย่างเหมาะเหม็ง
อีกแนวโน้มหนึ่งคือ การแพทย์จะมีความจำเพาะเจาะจง เฉพาะตัวกับแต่ละคนมากขึ้น จำพาะกับตำแหน่งในการรักษามากขึ้น และใช้วิธีการที่เหมาะสมที่สุด โดยพิจารณาจากข้อมูลพันธุกรรมของแต่ละคนด้วย
แต่วิทยาการทางด้านการแพทย์เปิดโอกาสให้เราทำได้แค่ไหนในวันนี้?
การตรวจหาโรคด้วยตัวเองไม่ใช่เรื่องใหม่นะครับ ผู้หญิงในหลายประเทศเรียนรู้เรื่องการตรวจเต้านมตัวเองเพื่อหาเนื้องอกและมะเร็งได้แต่เนิ่นๆ
ในทำนองเดียวกัน การตรวจมะเร็งปากมดลูกก็กลายเป็นเรื่องปกติสำหรับการตรวจสุขภาพประจำปีสำหรับผู้หญิงใกล้เลยวัยเจริญพันธ์ในประเทศที่รายได้ดี
ขณะนี้มีโครงการชื่อว่า NHS Galleri Trial (การทดลองเอ็นเอชเอส แกเลอไร) ที่ตรวจเลือดผู้สูงอายุเพื่อหาชิ้นส่วนดีเอ็นเอผิดปกติ ซึ่งใช้ระบุได้ว่าเริ่มเกิดเซลล์มะเร็ง โดยสามารถตรวจได้ครอบคลุมมะเร็งมากถึง 50 ประเภท ในช่วงที่เพิ่งเริ่มจะเกิดเป็นมะเร็ง
โดยมีคนอายุระหว่าง 50–77 ปี มากถึง 140,000 คน จากหลากหลายประเทศและชาติพันธุ์เข้าร่วมการทดลองนี้ [1]
ชุดตรวจหรือวิธีการตรวจต่างๆ ก็มีความแม่นยำมากขึ้นทุกที ผลตรวจลวงไม่ว่าจะแบบผลบวกลวง (ไม่ป่วย แต่ตรวจผิดว่าป่วย) หรือผลลบลวง (ป่วยจริง แต่ตรวจผิดว่าไม่ป่วย) น้อยลงเรื่อยๆ แม้ว่าจะอาจจะไม่มีวันหมดไปก็ตาม
Photo by Julia Zyablova on Unsplash
แต่ที่เด็ดดวงกว่านั้นคือ วิธีการตรวจก็สะดวกสบายมากขึ้น ไม่เจ็บตัวมากเหมือนแต่ก่อน
ยกตัวอย่าง เครก เว็นเตอร์ (Craig Venter) ผู้เป็นหัวหอกสำคัญคนหนึ่งในโครงการจีโนมมนุษย์ ได้ริเริ่มโครงการชื่อ ฮิวแมนลองจิวิตี (Human Longevity) ซึ่งอาจแปลไทยแบบง่ายๆ ว่า “ช่วงชีวิตมนุษย์”
โครงนี้มีการเก็บข้อมูลมาระยะหนึ่งแล้ว [2] จนทำให้รู้ว่าการใช้เครื่อง MRI สแกนหาเนื้อเยื่อที่ผิดปกติทั่วทั้งตัว ทำให้มีโอกาสพบเนื้องอกในคนที่อายุเกิน 50 ปีราว 3%
แต่นี่ไม่ได้หมายความว่า คนเหล่านี้ต้องเป็นมะเร็ง การจัดการกับเนื้องอกเหล่านี้แต่เนิ่นๆ ช่วยป้องกันปัญหาได้
ที่น่าสนใจคือ ปีนี้ (ค.ศ. 2022) จะมีความก้าวหน้าครั้งใหญ่คือ จะมีการใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์แบบใหม่ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลดิบจาก MRI ได้ดียิ่งขึ้นไปอีก
นี่จะทำให้ตรวจพบเนื้องอกที่ขนาดเล็กลงไปอีก ซึ่งเมื่อนำไปประกอบกับวิธีการตรวจดีเอ็นเอในเลือดที่หลุดออกมาจากเนื้องอก ก็จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นไปอีก
ทำให้สามารถตรวจเจอได้ตั้งแต่ยังไม่สังเกตเห็นด้วยตาเปล่าด้วยซ้ำไป!
Photo by National Cancer Institute on Unsplash
ความสามารถใหม่ที่คิดว่าจะเป็นประโยชน์คือ เดิมต่อให้ตรวจพบดีเอ็นเอจากเนื้องอก เราก็ไม่มีทางระบุได้ว่ามาจากเนื้อเยื่อหรืออวัยวะใดแน่
แต่วิธีการแบบใหม่ที่เล่าไปแล้วนี้สามารถระบุเนื้อเยื่อหรืออวัยวะต้นตอได้ด้วย
คาดหมายว่าวิธีการตรวจแบบนี้จะมาแทนการตรวจด้วยการถ่ายภาพจากการฉายรังสีเพื่อหาร่องรอยมะเร็ง ซึ่งเป็นวิธีการเก่าที่ตัวมันเองก็เพิ่มความเสี่ยงจากรังสีด้วย
ไม่แต่โรคมะเร็ง คาดหมายกันว่าในปีนี้ อาศัยข้อมูลจากการใช้เครื่อง MRI สแกนสมอง ร่วมกับข้อมูลพันธุกรรม ก็น่าจะเพียงพอที่จะใช้ “ทำนาย” แนวโน้มของแต่ละคนที่จะเป็นโรคอัลไซเมอร์ได้
นอกจากผลจาก MRI จะระบุความเสียหายเบื้องต้นของสมองได้แล้ว หากใช้ร่วมกับการสแกนด้วยเครื่อง PET ก็จะทำให้เห็น “อะมัยลอยด์ (amyloid)” ที่เป็นตัวบ่งชี้ภาวะอัลไซเมอร์ได้อีกด้วย
คุณเว็นเตอร์แกคุยว่า โครงการฮิวแมนลองจิวิตีของแกสามารถตรวจเจออัลไซเมอร์ ก่อนจะเกิดอาการในผู้ป่วยเสียอีก!
เมื่อพบอย่างรวดเร็วเช่นนี้แล้ว การเปลี่ยนแปลงกิจกรรมการใช้สมอง การกินอาหาร และการใช้ยาบางอย่างก็ช่วยทำให้การป่วยจากอัลไซเมอร์ล่าช้าออกไปได้
เท่านั้นยังไม่พอ ประสิทธิภาพของ MRI ที่เพิ่มขึ้น ทำให้สามารถตรวจพบอาการหลอดเลือดโป่งพอง (aneurysm) ในคนที่ดูแข็งแรงดีราว 1% ซึ่งปกติแล้วกว่าจะพบหลอดเลือดโป่งพอง ก็มีการตกเลือดในสมองเป็นหย่อมขนาดใหญ่ไปแล้ว
จากที่เล่ามาจะเห็นได้ว่า นอกจากประสิทธิภาพของเทคโนลียีที่ใช้สแกนร่างกายที่ดีขึ้นมากแล้ว เมื่อมาประกอบเข้ากับประสิทธิภาพในการตรวจดีเอ็นเอ รวมทั้งการอ่านข้อมูลพันธุกรรมแบบรายบุคคล ก็ทำให้การแพทย์ขยับเข้าสู่ “การแพทย์ส่วนบุคคล” และการป้องกันโรคมากขึ้นอย่างก้าวกระโดด
เพื่อให้เห็นภาพว่านี่ไม่ใช่เรื่องในอนาคตที่ “จะทำ” แต่มีการทดลองและลงมือใช้เทคนิควิธีการต่างๆ เหล่านี้ไปบ้างแล้ว เช่น ที่อินเตอร์เมาต์เทนเฮลธ์แคร์ (Intermountain Healthcare) ในรัฐยูทาห์ ประเทศสหรัฐอเมริกา ได้ใช้ข้อมูลพันธุกรรมของผู้ป่วยเป็นตัวหลักในการวางแผนการรักษาแล้ว
นอกจากจะช่วยให้ตรวจเจอร่องรอยของโรคเร็วขึ้นดังที่กล่าวไปก่อนหน้านี้แล้ว ประโยชน์อีกด้านหนึ่งก็คือ ทำให้นักวิจัยเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางสังคมกับความชุกของโรค (prevalence) อีกด้วย
อธิบายง่ายๆ ว่าพบผู้ป่วยในคนกลุ่มไหน มีพันธุกรรมอย่างไร หรือมีพฤติกรรมอย่างไร นั่นเอง
เรื่องนี้น่าจะเป็นเรื่องใหญ่และส่งผลกระทบมากในอนาคตอันใกล้ เมื่อคนต้องการตรวจดูว่า “ในอนาคต” ตัวเองจะป่วยเป็นอะไรได้บ้าง แทนที่จะจะไปหาหมอเพื่อตรวจ เมื่อป่วยเป็นโรคแล้ว
เพราะน่าจะมีคนต้องการตรวจแบบนี้จำนวนมาก
รายจ่ายที่จะเกิดขึ้นใครจะเป็นคนจ่าย ผู้ต้องการตรวจเองหรือระบบสุขภาพของประเทศนั้นๆ? เมื่อตรวจหา “แนวโน้ม” การเจ็บป่วยแล้ว การรักษาเพื่อ “ป้องกัน” ก็เช่นกัน รายจ่ายที่เกิดขึ้นจะไปตกอยู่ที่ใคร?
ระบบประกันสุขภาพของบริษัทประกันจะตอบสนองกับเรื่องแบบนี้อย่างไรบ้าง? จะมีการบังคับตรวจและปฏิเสธหรือคิดเบี้ยประกันอย่างแพงกว่าปกติมากๆ กับผู้เอาประกันที่มี “แนวโน้มจะป่วย” หรือไม่?
เรื่องพวกนี้ใครจะเป็นคนตัดสินว่า ทำได้หรือไม่ได้?
หากดูจากการรับมือโรคระบาดใหญ่อย่างโควิด-19 แล้ว ก็ดูจะเกิด “ช่องว่าง” ในการรับมือกับความเปลี่ยนแปลงให้ทันกับสถานการณ์อยู่มากระหว่างประเทศพัฒนาแล้วกับประเทศกำลังพัฒนา
Photo by Fusion Medical Animation on Unsplash
พูดถึงโควิด-19 มีแผนการใหญ่ที่คุณหมอแอนโธนี เฟาซี (Anthony Fauci) สนับสนุนคือ การทำโครงการวัคซีน “ต้นแบบ” เพื่อรับมือกับการระบาดใหญ่ในรอบหน้า [3] ซึ่งมีแนวโน้มว่าน่าจะเกิดขึ้นแน่นอน
โดยต้นคิดเรื่องนี้คือ ดร.บาร์นีย์ แกรแฮม (Barney Grapham) โดยเสนอไว้ตั้งแต่ก่อนเกิดการระบาดใหญ่ของโควิด-19 คือ ใน ค.ศ. 2017
โดยในโครงการดังกล่าว จะใช้ระเบียบวิธีการวิจัยทำนองเดียวกับที่ใช้ทำวัคซีนโควิด-19 ชนิด mRNA ออกมาอย่างรวดเร็ว
โดยจะเป็นการเตรียมตัวล่วงหน้าทำวัคซีนกับวงศ์ของกลุ่มไวรัส 20 วงศ์ใหญ่ ที่มีแนวโน้มว่าจะก่อให้เกิดปัญหาแบบเดียวกับโคโรนาไวรัสที่เราเจอปัญหากันอยู่
โดยตั้งเป้าหมายว่าในอีก 5 ปีข้างหน้า (ค.ศ. 2027) เราควรจะมีต้นแบบวัคซีนอย่างน้อยครึ่งหนึ่งของ 20 กลุ่มดังกล่าว ไว้ดักรอการระบาดแล้วล่วงหน้า
ดังนั้นจะเห็นได้ว่า แนวโน้มการป้องกันล่วงหน้า ไม่ได้เกิดเฉพาะกับรายบุคคลเท่านั้น ยังเกิดกับระดับประชากรโลกด้วยเช่นกัน เราอยู่ในยุคสมัยที่วิทยาศาสตร์การแพทย์ก้าวหน้าอย่างน่าตื่นตาตื่นใจมากจริงๆ
Photo by Hakan Nural on Unsplash
เอกสารอ้างอิง
[2] J. Craig Venter. We Will Get Ahead of Diseases. The Wired World UK 2022. November 2021.
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
