Текст книги "Правила здоровой и долгой жизни"

Автор книги: Дэвид Агус

сообщить о нарушении

Текущая страница: 9 (всего у книги 25 страниц) [доступный отрывок для чтения: 10 страниц]

Протеины – «кирпичики жизни»

Вы, вероятно, слышали, что протеины, особенно их химические субъединицы под названием «аминокислоты» – это «кирпичики жизни». Это верно, протеины являются жизненно важной составляющей организма и участвуют почти в каждом клеточном процессе. Многие протеины представляют собой жизненно важные энзимы, катализирующие биохимические реакции. Протеины выполняют также структурные и механические функции, например, актин и миозин в мышцах и протеины в цитоскелете создают систему «подпорок», поддерживающих форму клеток. Протеины участвуют в клеточных сигналах, иммунном ответе, адгезии и жизненном цикле клеток. Из-за разнообразия ролей, которые эти органические компоненты выполняют в теле, протеины считают основными элементами жизни и здоровья. Состав аминокислот в протеине определяется составом генов, что, в свою очередь, закодировано в ДНК. Так же, как секвенирование ДНК, секвенирование протеинов стало несложной задачей, но выявление точной функции данного протеина и того, как он влияет на другие системы, гораздо сложнее.

Протеины также необходимы в рационе, поскольку люди, как и другие животные, не могут синтезировать все необходимые аминокислоты и вынуждены получать незаменимые аминокислоты из пищи. Когда мы едим, организм расщепляет протеины до аминокислот, которые всасываются в кровь и так транспортируются до клеток для дальнейшего использования. Действительно, мы – то, что мы едим.

Если провести полный химический анализ наших тел, то получится список, похожий на состав пищевых продуктов: вода, молекулы жирных кислот, углеводы, комплексы белков, витамины и минералы, которые помогают усвоению пищи и генерированию необходимой энергии. Подумайте об организме как о самоподдерживающемся механизме; он постоянно регенерирует себя до последней клетки. Каждый месяц обновляется кожа, каждые шесть недель – печень, каждые три месяца – кости.

Силу протеомики обеспечивает то, что организм прекрасно приспособлен для методичного изучения протеинов. В каждом из нас циркулирует кровь, и ее протеины отражают все, что происходит. Так, если у вас воспален палец и вы взяли кровь на анализ из вены, то в этой пробе окажутся белки, свидетельствующие о воспалении пальца. Общее состояние человека теоретически можно будет измерить в любое время в любом месте посредством исследования протеинов. Сложности появляются на этапе определения значения всех белков и понимания того, как они совместно ведут организм к здоровью или в противоположном направлении. Вот здесь и вступает в дело протеомика. Хотя решение сложных вопросов здоровья путем изучения белков кажется легким, тайны человеческого организма все еще не разгаданы. По множеству причин.

Протеомика – переводчик языка вашего организма

В медицине давно известно: прекрасно было бы «услышать» все белки, создающие тело. Но такой возможности не было. Технически это гораздо сложнее геномики. В частности, из-за огромного диапазона значений; наиболее частые и наиболее редкие белки могут отличаться на 10–12 порядков. Стоит также помнить, что технология, использованная для изучения белков, рассматривает различия между фрагментами белков с разрешением, равным одному нейтрону, что очень мало. Очень сложно изучать такие сложные данные и не внести ошибки, искажающие результаты.

В отличие от геномики, в этом случае нельзя просто смешать несколько ингредиентов, чтобы получить результаты исследования. Напротив, сбор и упорядочивание таких больших молекул, как белковые, является аналоговым (не цифровым процессом), подобно тому, как организм является аналоговой системой, а не цифровой, о чем сказано выше. Важно и то, сколько в системе каждого белка, и среди сотен активных белков в системе количество конкретного белка, находящегося в конкретном месте, может различаться на несколько порядков.

Ученые многие годы пытались измерить все белки в лабораторных условиях, но это было слишком сложно. Результаты измерений получались с большими погрешностями и редко воспроизводились повторно. Измерение не давало такого же результата в следующий раз, что делало невозможным получение достоверных проверяемых результатов. Это создало протеомике дурную славу – люди перестали пытаться изучать много белков одновременно, считая протеомику бесполезной. Но я верил, что технологии смогут решить эту задачу и протеомика предложит медицине прекрасные возможности, которых отчаянно не хватало. Онкология, например, жаждала научных прорывов.

Одним из препятствий является чувствительность процесса исследования белков тела. Невозможно просто прийти в лабораторию к девяти утра, взять образец крови, что может и пятиклассник, а потом через несколько часов вынуть из машины распечатку анализа. Так сейчас проводят секвенирование ДНК. К сожалению, анализ белков крови состоит из сотни шагов, и пропуск любого шага исказит результаты. Скажем, если один лаборант на одной стадии меняет настройки волны, а другой сотрудник лаборатории держит образец в растворе на 15 секунд дольше, то получатся совершенно другие результаты. С научной точки зрения такое неприемлемо. Если невозможно получить повторяемые результаты, то приходится отложить задачу и сделать перерыв. Именно повторяемые результаты позволяют сделать достоверные выводы.

По настоянию Эла Гора я разрешил Денни Хиллису помочь мне в решении задачи. В основе лежала инженерная проблема, и это означало, что скорее всего ее не сможет решить биолог вроде меня. Мои эксперименты требовали более сложных действий. Нужна была лучше управляемая техника, больше похожая на набор полупроводников, чем на лабораторный стол, и лучше контролируемые процессы для получения воспроизводимых результатов. Однако даже при возможности измерить сотни и тысячи уровней белков осмысление данных составляло серьезную математическую проблему – проблему вычислений. Набор белков одного человека занимал около 40 гигабайт. Помощь Хиллиса требовалась не только на начальных этапах. Не буду загружать вас подробностями того, как изменилась техника, важно, что она задействовала все наши знания. Проблема была решена с помощью роботизации, параллельных вычислений (способ расчетов, когда несколько расчетов выполняются одновременно и «параллельно») и изменение масс-спектрометра для взвешивания белков.

Методика масс-спектрометрии достаточно проста. Для измерения характеристик отдельных молекул масс-спектрометр превращает молекулы в ионы, заряженные частицы, которые можно перемещать с помощью внешних электрических и магнитных полей. Образец ионизируют, ионы сортируют и разделяют по массе и заряду, потом отсортированные ионы взвешивают, а результаты оформляют в таблицу. Белки, крупные молекулы, масс-спектрометр сначала разбивает на аминокислотные фрагменты, которые потом сортирует по массе. Результаты конкретного образца сравнивают с базами данных по известным и предсказанным белкам, чтобы определить исходный белок. Это краткая версия, так как для получения цифровой картины человеческих белков используется гораздо больше техники. С научной точки зрения все понятно, но идеальное выполнение, особенно в случае человеческих белков, – серьезная проблема.

К 2009 году, после примерно шести лет напряженной работы, мы собрали установку. Она делает все эти сотни шагов автоматически – и мы впервые смогли получить точные повторяемые результаты. Можно взять каплю крови и определить более сотни тысяч характеристик этой крови – характеристик, повторяющихся у всех.

Посмотрим на каплю крови, пропущенную через сверхпроводящий магнит, что дало возможность посмотреть на все белки в теле (рис. 5). Появляется система – как целое.

Рис. 5. Снимок белков человеческой крови (Источник: «Прикладная протеомика»)

Увиденное больше похоже на звездное небо, но на самом деле перед нами – изображение человеческого протеома в высоком разрешении, эквивалент 70 тысяч мегапикселей снимка человеческой крови. Другими словами, это «картина» белков, плавающих в человеческой крови, которая включает такие сложные измерения на атомном уровне, что требуется порядка 40 гигабайт для хранения всех данных об образце (а эта картинка представляет собой примерно 1/24 всех данных). Цвета (на иллюстрации не показаны) используются для индикации наличия белка в данном месте в трехмерном пространстве, в котором более распространенные белки изображаются как более близко расположенные. Необязательно знать, что это за характеристики (то есть точки и пятна), но среди них можно выявить тысячи известных белков, и гены, ассоциированные с ними, известны. Обычно мы что-то знаем об их функции – например, есть белок, который управляет метаболизмом кофеина, или о месте синтеза – например в желудке, и т. д. Удачное название по аналогии – «Google Earth на стероидах». Можно приблизиться к каждой точке, определить, что эта точка – белок, характерный для рыбы, живущей в холодной воде, и предположить, что человек на обед ел семгу или палтуса. Конечно, хотелось бы делать более полезные выводы, предположим, является ли конкретный белок признаком отклонения состояния или предсказывает ли определенное сочетание белков развитие болезни. Именно к этому стремятся разработчики метода, это станет возможным, когда знание функции белков (и наша база данных по теме) пополнится.

Представьте, как будет использована эта информация. Появится возможность увидеть отличия между людьми не только в частностях, но и в том, что происходит внутри них. Как уже говорилось, ДНК статично, а протеины динамичны. Они меняются каждую минуту, в зависимости от того, что происходит в теле. В лабораториях Центра прикладной молекулярной медицины при Университете Южной Калифорнии и в «Прикладной протеомике», компании, которую учредили мы с Хиллисом, этим и занимаются – пытаются найти ключи к пониманию всех белков организма и понять, как из них составляется язык организма, который переводится на язык здоровья.

Наша цель – создать анализ на отдельные болезни, основанный на изучении белков. Первым коммерческим применением протеомики станет диагностика и то, что называется «терадиагностика» (исследование маркеров, предсказывающих результаты терапии). Так, онколог (например я) сможет получить протеомный анализ на рак, который будет определять наличие тех или иных маркеров – белков в крови, которые показывают, что происходит что-то необычное или ненормальное, – для определения изменений в состоянии организма, которые мы сможем использовать для предсказания ответа на медикаментозную терапию или хирургическое лечение. Это заменит современные инвазивные методы, такие как биопсия. Протеомика сможет подсказать врачам правильную тактику, а также необходимость использования инвазивных методов.

Протеомные анализы – не новость, они существуют уже несколько десятилетий, но раньше их применяли для исследования единичных белков, и все. Одним из первых протеомных тестов был анализ уровня человеческого хорионического гонадотропина (ХГЧ), гормона, синтезируемого в организме беременной сразу после оплодотворения. В начале XX века тест на беременность включал инъекцию человеческой мочи в ушную вену крольчихи. Потом, через несколько дней, в лаборатории изучали яичники этой крольчихи. Если моча содержала ХГЧ, то яичники давали ответ на гормон, что служило подтверждением беременности. «Кроличий тест» был широко распространенной биопробой (тест, при котором используют животных) для определения беременности. Потом, в конце 1977 года, Уорнер Чилкотт выпустил на рынок первый безрецептурный домашний тест на беременность под названием «E.P.T.» (Ранний тест на беременность), стоивший примерно 10 долларов, – и тысячи кроликов были спасены.

Но возможно и другое применение такого типа анализов белков: допустим, реально выявить паттерн белков, обнаруживаемых в крови, по которому можно сказать, что в толстой кишке развивается полип. Это гораздо лучше, чем колоноскопия, позволяющая обнаружить полипы (аномальные разрастания ткани, которые могут переродиться в рак).

Сейчас рекомендуют проходить колоноскопию каждые пять-десять лет после определенного возраста, но один из тысячи обследуемых получает травмы во время самого обследования, и это уже не говоря о тревоге до него. К сожалению, в настоящее время нет лучшего способа выяснить, находится ли толстая кишка в предраковом состоянии. Если в этом поможет ежегодный анализ крови, не будет ли это лучше, менее травматично, для тела человека и его психики?

И тогда колоноскопия понадобится только для удаления существующего полипа. Это один из примеров возможностей протеомики. Расходы на здравоохранение серьезно упадут, риск вторичных травм от инвазивной диагностики снизится, если вообще не исчезнет.

Наложенные друг на друга протеомные анализы двух человек. (Источник: «Прикладная протеомика»)

Сейчас врачей во многом ограничивает техника. Часто доктор может определить, является ли опухоль раковой, только с помощью биопсии. Например, ранняя диагностика рака яичников затруднена. Представьте себе ряд минимально инвазивных методов, которые на ранних этапах помогут установить правильный диагноз и назначить эффективное лечение. В случае рака яичников это анализ крови, который женщина будет сдавать одновременно с ежегодным ПАП-мазком, в ходе которого определят наличие конкретных белков – индикаторов ранних стадий рака яичников. Вот чего ожидают от протеомики, которая присоединится к широкому ряду развивающихся технологий, созданных для изменения медицины.

Будущее медицины для пользы человека

Чтобы получить профиль белков и сделать на его основе полезные выводы, как и в случае геномики, необходима большая работа по расшифровке Сегодня неизвестно, что означают все эти характеристики крови и как они соотносятся друг с другом. Может быть, что, как в генетическом тесте, единичный признак может свидетельствовать о чем-то важном. Но возможно, больше информации заложено в паттерны и комбинации. Мы словно живем во времена Менделя и Дарвина и собираем как можно больше данных для того, чтобы разгадать загадку человеческого организма и множества путей управления здоровьем и болезнями. Но между тем, как работаем мы, и тем, как работали Мендель и Дарвин каждый в своей стране, есть отличие: мы работаем не в вакууме. Я пишу книгу, а группы ученых проводят исследования в Стэнфорде, Калтехе, Институте Санта-Фе, Вашингтонском университете, Аризонском государственном университете, Институте исследования генома в Фениксе, Лаборатории «Cold Spring Harbor» в Нью-Йорке, «Прикладной протеомике» и лаборатории Университета Южной Калифорнии.

Возможно, лет через 10–20 все, что потребуется врачам для диагностики развивающихся болезней, даже рака, – капля крови. Эта капля подскажет, риск развития каких генетических заболеваний для вас повышен, какие медикаменты, рассчитанные под ваш генотип и особенности физиологии, вам подойдут. Мы уже можем начинать изучать кровь и вмешиваться на ранних этапах заболевания.

Конечно, когда-нибудь полное секвенирование генома (и, по крайней мере, частичное) станет частью медицинских данных, а рутинные анализы крови будут включать тысячи измерений для диагностики различных болезней и генетической предрасположенности к определенным состояниям. Медицина перестанет заниматься только лечением и перейдет к профилактике, основанной на научных прогнозах. Это все будет возможно благодаря объединенной медицине сложных систем, представляющей собой микс биологии, технологии, электроники и рациональных объяснений из физики, которая объясняет поведение «целого» (человеческого организма) в терминах взаимодействия между его частями – генами, белками и остальными молекулами, играющими определяющую роль.

Со временем технологии развились до такого уровня, что появилась возможность управлять сложными системами, не понимая их строения. В медицине, к сожалению, преобладает другой подход. Как известно, я думаю, мы слишком долго обращали внимание на понимание, а не на управление. Надеюсь застать то время, когда мы сможем работать так, как сейчас это делают в высокотехнологичных компьютерных компаниях, например «Сан микросистемс», которую «Oracle» приобрел в 2009 году, инженеры могли предсказать, что система выйдет из строя до того, как это происходило, и заменить некорректно работающий компонент до того, как он приведет к краху системы. Представьте себе, что у медицины появятся такие же возможности. Сначала нужно будет знать, куда смотреть, где находятся уязвимые места и как определить потенциальный дефект или будущий сбой, потом знать, как изменить условия для того, чтобы предотвратить некорректную работу. По существу, можно будет выявить «компоненты», функционирующие неправильно или требующие настройки с помощью лекарств или изменения образа жизни. Так что вместо того чтобы лечить болезни или уже произошедшие сбои в системе, будут эффективно предотвращать их появление.

Основой медицины сложных систем является идея идентификации элементов системы и измерения их взаимосвязей и взаимодействия в ходе внесения возмущений в систему. В конце концов, болезнь – это тоже «возмущение», вызванное генетикой или изменениями окружающей среды, или и тем и другим сразу. Когда схема сети всех генов и протеинов, взаимодействующих в конкретной ткани, будет создана, станет возможным различными способами изменять части этой сети и сравнивать результаты. Например, можно будет измерить, как воздействует на систему препарат от давления или ежедневная маленькая доза аспирина – даже там, где мы и не предполагали, что эти лекарства оказывают влияние. В итоге подобные эксперименты помогут выявить молекулярные изменения, происходящие при раке, воспалении или любом другом состоянии. Во многих случаях эти изменения включают в себя белки, которые клетки выбрасывают в кровоток. Так и появилась мысль проводить анализ крови на заболевания, включая рак.

Более того, не только фармкомпании смогут разрабатывать персонализированные протоколы терапии, но и врачи смогут менять то, как и кому они назначают лекарства. Допустим, при испытании лекарства от рака на пациентах выяснили, что ответ на него дают только 20 процентов. Это бесполезное лекарство, раз не помогает большинству больных и может вызвать побочные эффекты. Не правда ли, прекрасно, если мы будем знать паттерн протеинов или других молекул в крови, который выявит те 20 процентов, давших ответ? Все-таки это прекрасное лекарство для 20 процентов. Если бы генетика предсказывала, кто даст ответ на лекарство, то информация о белках и других молекулах не требовалась бы. Но эта область медицины не зависит от списка ингредиентов. Более того, тип информации зависит не только от списка ингредиентов, он зависит от того, что происходит на кухне.

Более ценная информация скорее всего кодируется в белках. Можно сказать: «Если мы видим паттерн белков X, то это означает, что у вас проблема Y и от нее поможет лекарство Z». Внезапно мы получили сотни тысяч индикаторов процессов, происходящих в организме, – и того, меняют ли оно наше состояние в сторону здоровья или болезни. Впервые появилась действительная возможность изучить, измерить и понять систему организма человека. Это означает серьезные перемены, когда дело дойдет до практической медицины и будущего здоровья каждого.

Конечно, важны и другие виды молекул. Это не только белки. Например, известно значение глюкозы. Глюкоза – это молекула сахара, запускающая метаболизм в клетках; это основной источник энергии. Но белки регулируют синтез и распад таких молекул, как глюкоза, и если полностью понимать состояние белков, то можно сделать выводы о том, что происходит с другими молекулами. Конечно, состояние организма определяют не только белки, но большая часть информации хранится именно в них. Думаю, что если мы сможем понять язык белков, то получим большие возможности.

Для таких специалистов, как я, в медицине настало прекрасное время: с помощью высоких технологий и применения технических инженерных принципов и системного мышления впервые появилась возможность увидеть переменные составляющие этого сложного процесса в динамике, – а это и есть жизнь.

Индивидуальное лечение

Неважно, на что в будущем будет похоже лечение рака, аутоиммунных заболеваний, нейродегенеративных заболеваний или других системных заболеваний, но оно скорее всего будет подобрано индивидуально. Диагноз необязательно станет определять лечение. Напротив, анализы крови предоставят белковый профиль крови и любые другие важные данные. На их основе врач получит возможность создать модель вашего «состояния» – портрет состояния здоровья и динамики организма. Врач получит также возможность мониторинга изменений состояния системы. Такой мониторинг будет включать в себя гены, метаболиты (молекулы, синтезируемые телом в процессе метаболизма) и белки, обеспечивающие взаимодействие клеток. Меняющаяся во времени модель покажет, что клетки «говорят» друг другу, какие молекулы синтезируются быстро или медленно и т. д. С помощью этой модели врач сможет исследовать состояние пациента в зависимости от разных сценариев лечения; он будет моделировать рак и изучать, как вернуть организм в здоровое состояние. Это лечение будет целенаправленным, «точечным». Возможно, врач станет лечить вас совершенно не так, как до этого, но модель будет подтверждать, что для вас это – правильное лечение.

Такая персонализированная медицина станет доступна вовсе не в отдаленном будущем, как можно подумать. Подобным образом уже работают в психиатрии, исторически наполненной слепыми исследованиями и ошибками. Генетические причины психических заболеваний все еще покрыты тайной, но развитие произошло за счет использования подхода, похожего на тот, о котором я рассказывал в начале книги. Вместо того чтобы пытаться понять депрессию, врачи успешно ее контролируют с помощью направленной лекарственной терапии.

Каждый организм даёт свой ответ на лекарства, в том числе на антидепрессанты, и врачам нужно искать идеальный тип и дозировку для каждого пациента.

Когда психиатры прописывают антидепрессанты, они не имеют научно подтвержденных способов выбора. Любой антидепрессант помогает примерно трети пациентов, другие две трети меняют препараты методом перебора, пока очередное лекарство, третье или четвертое, не подействует.

Сейчас для определения вариантов генома, с помощью которых врач может сделать выбор антидепрессанта, используют несколько недавно разработанных анализов. Это признаки долгожданного прогресса в фармакогеномике – области персонализированной медицины, которая изучает, как люди с различным генотипом реагируют на лекарства. Исследования ДНК, о которых говорилось выше, используются в фармакогеномике для исследования различных медикаментов: антикоагулянтов, лекарств от рака и антибиотиков; но при лечении психиатрических пациентов сегодня используются и новые, специализированные анализы. Они вошли в стандарты терапии в клинике Мейо и Медицинском центре детской больницы в Цинциннати – двух организациях, где и был разработан один из анализов. В Мейо врачи уже три десятилетия проводят фундаментальные исследования использования такого анализа в лечении детей и взрослых. Но они применимы не только при лечении депрессии. В метаболизме длинного списка лекарств участвуют те же белки, что и в метаболизме антидепрессантов. После исследования ДНК вы будете знать, как ваш организм реагирует на лекарства и нужно ли, например, повышать дозу антикоагулянтов относительно средней для проведения конкретного курса лечения, основанного на том, как организм метаболизирует это вещество. Другими словами, генетический анализ будет включать в себя ценную информацию о том, как подобрать лекарства с учетом индивидуального метаболизма. Надеюсь, что вам никогда не потребуется такая информация, но если потребность все же возникнет и если у врача будет профиль генов, отвечающих за метаболизм, то он сможет точнее подобрать дозировку.

В 2010 году в «Ньюсуик» была опубликована статья, объяснявшая достигнутый успех простыми словами. Статья начиналась так: «Хотя мы знаем о генетике психических заболеваний немногое, мы гораздо больше знаем о генах, которые влияют на то, как лекарство воздействует на тело». Ученые из Мейо и Цинциннати разработали специализированный анализ ферментов, относящихся к «суперсемейству цитохром Р450» (сокращенно CYP450), которые способствуют метаболизму многих лекарственных препаратов в печени. Если есть конкретные варианты генов, отвечающих за синтез белков группы CYP450, то организм будет усваивать лекарства быстрее или медленнее, чем в среднем. Действие лекарства будет долгим или исчезнет быстро.

Серийные генетические тесты помогают применению этих данных на практике. Один такой тест, под названием GeneSightRx, исследует пять генов; три из этих пяти генов кодируют белки, задействованные в метаболизме CYP450, другие два кодируют варианты церебральных рецепторов к серотонину и переносчиков серотонина соответственно. И таким образом, 1200 пациентам в Мейо и Цинциннати провели GeneSightRx и назначили лекарства в соответствии с метаболизмом.

Теоретически ваш семейный врач или психиатр может проделать то же самое без GeneSightRx, используя тест, аналогичный тому, что делают в «Навигеникс». Проблема, говорилось в «Ньюсуик», кроется в том, что врачу после этого придется продираться через научную литературу в поисках информации, как именно определенный вариант влияет на метаболизм различных препаратов, а потом еще копаться в литературе, изучая различные антидепрессанты, чтобы назначить подходящий именно для вас. Когда вы это прочитаете, наверняка будут разработаны анализы, включающие большее количество генов. Когда будет расшифровано еще больше генов, которые добавят их к анализу, этот метод станет еще более полезным средством в подборе лекарств.

Ниже приведены мои личные результаты данного анализа, показывающие исследованные лекарства, их эффективность и побочные эффекты. Это реальные результаты анализа. Примечания также имеют отношение лишь ко мне.

Побочные эффекты медикаментов

Эффективность медикаментов

Возможность постоянно измерять и корректировать баланс лекарства в живой системе изменит фармацевтическую индустрию, которая станет основываться на науке больше, чем методе проб и ошибок. Будет стыдно, если окажется, что вы принимали верное лекарство, но для вашего метаболизма доза была слишком низкой, и лекарство не помогло. Кроме того, такая область, как протеомика, поможет контролировать длительно развивающиеся заболевания. Депрессия не похожа на другие состояния, которым требуется больше времени для того, чтобы проявиться, развиться и быть излеченными. Сейчас, например, мы не можем сказать, что происходит в организме, пока скрыто развивающаяся болезнь не проявится до обнаружения конкретных симптомов. При заболевании, которому требуется много времени на развитие, к примеру, болезнь Альцгеймера или амиотрофический латеральный склероз (АЛС, известный еще как болезнь Лу Герига), в течение многих лет невозможно понять, есть ли от лекарства положительный эффект. Нельзя также сказать, не завышена ли дозировка препарата. Но если бы можно было посмотреть на белки и обнаружить проблему в коммуникации клеток, которая провоцирует формирование бляшек в мозгу в случае болезни Альцгеймера, то сразу же стал бы понятен ответ на лекарство, даже если симптомы еще не выражены. Для изменения видимых симптомов или их сглаживания могут потребоваться годы, но если можно сразу увидеть, что какое-то лекарство эффективно… или неэффективно, тогда мы перейдем к другому.

Конечно, такие новшества проложат себе путь и в диетологию. Конечно, в основе традиционной китайской или аюрведической медицине или во всех диетах, основанных на том, чтобы использовать пищу, поддерживающую баланс организма и противодействующую вредному влиянию, не лежала такая модель. Сейчас, используя удвоенную силу геномики и протеомики, мы можем внести в искусство правильного питания немного науки. Если у вас появится лучшая, основанная на доказательствах модель, то вы сможете рационально определить, какую пищу нужно есть, чтобы вернуть свой организм к балансу. Другой вопрос, будете ли вы есть такую пищу, но как минимум у вас будет достоверная информация о том, что сможете сделать именно вы. И это будет соответствовать именно вам.

Рекомендация врача

Узнайте о себе максимум возможного с использованием современных технологий, включая ваши особенности метаболизма лекарств. Технологии дают возможность жить достаточно долго для того, чтобы дожить до старческих заболеваний. Они также позволяют предотвращать, лечить и контролировать такие заболевания, чтобы жить полноценной жизнью как можно дольше.