Elastyczne łączenie danych genomicznych dla wspierania decyzji medycznych w rzadkich genetycznych epilepsjach

PubMed➕ 13.05.2026Stud Health Technol Inform

Flexible Data Integration for Genomics-Driven Decision Support in Rare Genetic Epilepsy

W skrócie

Badacze opracowali elastyczny system do zbierania i organizowania różnorodnych informacji klinicznych i genetycznych u pacjentów z rzadką epilepsją dziedziczną. System umożliwia lekarzom łatwą analizę danych i wspomaga podejmowanie decyzji terapeutycznych dostosowanych do indywidualnego pacjenta. Rozwiązanie jest gotowe do szybkiego wdrożenia w szpitalach naukowych i może w przyszłości pracować ze standardowymi bazami danych medycznych.

Oryginalny abstract (angielski)

BACKGROUND: Precision medicine for complex diseases like epilepsy requires integrating heterogeneous clinical and genomic data but interpreting numerous disease-associated genes remains challenging. OBJECTIVES: How can data from disparate biomedical sources be organized efficiently and flexibly to support precision medicine in early project stages in genetic epilepsy? METHODS: We applied a three-step system design approach tailored for academic medical research, considering project requirements, available resources, and technology selection. RESULTS: The EAV-hybrid model accommodated diverse clinical and genetic data while preserving flexibility for future expansion. Integration with cBioPortal enabled intuitive visualization and interpretation. The design supports future migration to standard CDMs such as OMOP or i2b2. CONCLUSION: A flexible, metadata-driven EAV-hybrid model supports rapid prototyping and structured data integration in early-stage precision medicine projects, providing an infrastructure for molecular boards and clinical decision-making for genetic epilepsies.

Metadane publikacji

Journal
Stud Health Technol Inform
Data publikacji
07.05.2026
PMID
42119097
DOI
10.3233/SHTI260061
Autorzy
Pérez Garriga A, Honrath P, Wolking S, Coldewey B, Bozkir SA, Freyer N, May P, Weber Y, Röhrig R, Lipprandt M
Słowa kluczowe
Common Data Model, Data Management, Data Standardization, Epilepsy, Precision Medicine
Źródło
PubMed