人们普遍认为，慢性病占医疗保健费用总疾病负担的77%，它们对两者都产生了显著后果残疾和死亡．这种社会和经济负担预计在未来几十年只会增加。
协同-慢性阻塞性肺病表明，只有通过以下两个方面的共同努力才能降低医疗成本。首先，增加我们对慢性疾病潜在机制的生理和生物学理解。其次，实施预测医学和临床决策支持解决方案，通过综合护理方法优化诊断，改善患者管理和个性化治疗。
为了一次性实现这两个目标，我们设计了Synergy-COPD项目．在这方面，我们讨论了慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者在临床表现和/或疾病进展方面的差异。
使用系统医学的
我们的假设是，“系统医学”方法的发展可以有助于提高健康结果的成本效益。这种方法使用计算建模来理解慢性疾病，同时还利用技术发展，将获得的知识转移到医疗保健领域。
为此，Synergy-COPD涉及一个多学科团队，包括临床医生、生物学家、计算科学家、软件开发人员和数学家等。以下是协同慢性阻塞性肺病的简要介绍和概述在这里．
了解慢性阻塞性肺病
使用系统医学的概念来研究作为一个整体的人体，我们的目标是描述COPD患者的两个异质性来源。这些是与骨骼肌功能障碍相关的全身效应伴随疾病模式这些病人。重要的是，我们也想要揭示它们之间的相互作用。
每个异构源都通过一组不同的工具进行研究，但在所有情况下都使用相同的底层框架。该框架考虑了三个步骤:第一步是识别相关的候选生物标志物;其次，使用这些候选生物标志物设计COPD患者的健康风险预测模型;最后，对这些模型的临床应用进行研究。您可以阅读在Synergy-COPD项目中使用的不同建模方法在这里．
转移的知识
系统医学方法需要复杂的知识和大量的数据来建立模型。为了便利获取和使用所有这些信息，已经开发了一套工具，即数字卫生框架的组成部分(稍后将详细介绍)。
生成的第一个主要资源是扩展的公共可用资源慢性阻塞性肺病知识库，该研究整合了40多个关于功能相互作用、copd特异性mRNA谱和共发病网络的公共数据来源，这些数据将6000多个基因/蛋白质与生理参数和疾病状态联系起来。
此外，描述COPD全身效应不同方面的三个数学模型与临床和实验数据相关联。
最后，COPDKB已被纳入两个主要的有形成果Synergy-COPD模拟环境(COPDSE)，可于sourceforge．后者是模拟单个模型的第一步。第三个结果是临床决策支持系统(CDSS)，为临床医生提供实际支持。
临床应用
我们通过该项目获得的对慢性阻塞性肺病的理解应该被用来加强4P药物的成功部署和采用——预测性、预防性、个性化和参与性。
我们开发的临床决策支持系统嵌入到临床过程中，目的是将新知识引入临床实践，并在临床决策过程中支持卫生专业人员。
项目期间在临床和生物医学数据管理方面的经验教训产生了数字卫生框架(DHF)概念。据推测，不同护理点和生物医学数据仓库之间的数据交换和互操作性至关重要，应通过实施卫生保健基金加以促进。
协同慢性阻塞性肺病的挑战和机遇
在协同慢性阻塞性肺病三年半的研究中，我们面临着一些限制和挑战。其中一个挑战是所有合作伙伴之间的词汇和定义的同步化。这突出了更新或重新审视现有生物医学教学大纲的必要性，以便为下一代研究人员做好准备，他们将在更多的多学科环境中工作。
第二个挑战是数据可用性的限制因素，以研究项目中所处理的问题。据观察，大多数已发表的以疾病为导向的研究报告的组学数据(如转录组学、基因型、DNA甲基化等)不包括共发病的背景信息。因此，我们需要优先考虑在报告中同时考虑关于疾病的组学信息和以患者为中心的共病方法的项目。也有好处该方法可能在未来为COPD和其他复杂疾病的个性化治疗提供帮助。
我们认为，部署由信息和通信技术支持的综合护理服务，可以有助于在不增加卫生系统总成本的情况下提高慢性护理模式的健康结果，部署综合护理的不同举措表明了这一点。
重要的是，可以通过促进患者和护理人员在自我管理和共同设计服务方面发挥更积极的作用来提高医疗保健效率;促进具有成本效益的预防战略，以减缓疾病的发展。
这两项战略建议要求用非正式护理弥补医院和初级保健单位传统保健服务之间的差距。这是一项具有挑战性的任务，但我们相信这并非不可能。
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