급성 골수성 백혈병(AML)은 골수와 혈액의 비정상 세포가 정상적인 혈액의 세포 생산을 방해하는 암의 한 유형입니다. 이것은 매우 심각한 암이며 빠르게 진행될 수 있고, 치료하지 않은 채로 두면 몇 주 또는 몇 달 안에 사망할 수 있습니다. 따라서 조기에 진단하여 가능한 한 빨리 치료를 받는 것이 중요합니다.
문제
치료는 가능하지만 그 방법은 하위 유형, 형태, 환자의 선호도, 치료 접근성 및 기타 여러 요인에 따라 달라집니다. AML은 진단 방법, 진행 방식 및 치료 방법이 매우 복잡합니다. 이러한 복잡성은 시스템 과학에 기반한 역학(전염병학) 모델이 개발될 수 있는 기회를 제공합니다.
해결책
시스템 과학 기반 모델 은 의사 결정자가 건강 상태가 어떻게 발전하는지와 그 결과를 이해하는 데 도움을 주는 질병 및 치료 경로의 완전한 시스템을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 환자를 치료하고, 환자의 진행 상황을 이해하고, 마지막으로 환자가 시스템과 상호 작용하는 방식을 이해할 수 있습니다.
시스템 과학 방법론의 이점은 다양한 수준의 분석에서 다양한 출처의 데이터와 증거를 통합할 수 있다는 것입니다. 아래 모델은 모델의 폭에서, 그리고 개입의 더 하위 단계에서 이를 보여줍니다. 이를 통해 환자와 전체 시장에 대해 종합적으로 더 깊이 이해할 수 있습니다.
아스텔라스(Astellas)는 검사, 진단, 질병 진행 및 치료 과정을 거치는 동안의 환자 경과를 시뮬레이션하기 위해 행위자 기반 모델을 사용했습니다. 이 모델에 영향을 미칠 수 있는 외부 요인도 고려되었습니다.
이 모델은 정확성을 보장하고 현실 세계에 맞게 조정할 수 있도록 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용했습니다. 이 방법론은 위험을 식별하여 예측 및 제품 계획을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
결과
이 모델은 다양한 출처의 데이터를 사용하여 출판된 문헌과 매우 높은 수준으로 일치했습니다. 결과를 하나의 모델로 집계함으로써 연구원들은 진단에서부터 완화 치료 또는 재발 그룹 또는 기타 대체 진행 과정까지 거치면서 환자의 경과가 어떻게 되는지를 확인할 수 있었습니다.
애니로직의 전용 클라우드 기능을 사용하여 가정을 시각화했습니다. 예측, 민감도 분석 및 몬테카를로 시뮬레이션 실행과 같은 내부 의사 결정도 여기에서 수행할 수 있었습니다.
아스텔라스는 또한 시장의 변화가 환자에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하고 향후 환자를 더 잘 치료하는 방법을 시뮬레이션할 수 있었습니다.
이 사례 연구는 2021 애니로직 컨퍼런스에서 아스텔라스의 Alexander Chettiath가 발표했습니다.
