Show simple item record

CARDIOLOGIC ASPECTS OF NETWORK MEDICINE

КАРДИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СЕТЕВОЙ МЕДИЦИНЫ;
КАРДІОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ МЕРЕЖЕВОЇ МЕДИЦИНИ

dc.creatorMintser, O. P.
dc.creatorZalisky, V. M.
dc.date2018-11-26
dc.date.accessioned2019-08-26T18:17:54Z
dc.date.available2019-08-26T18:17:54Z
dc.identifierhttps://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/9462
dc.identifier10.11603/mie.1996-1960.2018.3.9462
dc.identifier.urihttps://repository.tdmu.edu.ua/handle/123456789/11345
dc.descriptionBackground. The article provides a brief overview of the main publications on networked medicine and the application of an integrated network analysis of protein interactions in the study of human diseases. Given the functional interdependencies between the molecular components in a human cell, the disease is rarely a consequence of an anomaly in one gene, but reflects a complex anomaly of the intracellular network. New tools of network medicine offer a platform for a systematic study not only of the molecular complexity of a specific disease, leading to the identification of modules and pathways of the disease, but also the molecular relationships between manifestly (pathogenic) phenotypes. Results. The purpose of the study: summarize the results of using the methodology of network medicine, primarily in cardiology. It is postulated that, when revealing new disease genes, it is necessary to determine the biological significance of disease-related mutations identified as a result of genome studies as a whole, and complete sequencing of the genome, as well as for detection of targets and biomarkers of complex diseases. Conclusions. Network medicine and the ontology of knowledge have much in common both in the creation strategy and in the technologies of use. However, the tasks of multidimensional modeling are now preferably performed in the «knowledge ontology» strategy. You can also say about education, where ontological solutions are more popular. Attention is given to the issues of network interconnection of various cardiac diseases at the molecular and phenotypic level. Many diseases of the heart are examined with the help of complex clinical phenotypes formed as a result of integrative influence on the molecular (interactive), genetic (genomic) and ecological (metabolic) levels.en-US
dc.descriptionВ статье представлен краткий обзор основных публикаций по сетевой медицине и применению комплексного сетевого анализа белковых взаимодействий в изучении заболеваний человека. Учитывая функциональные взаимозависимости между молекулярными компонентами в клетке человека, заболевание редко является следствием аномалии в одном гене, но отражает комплексные аномалии внутриклеточной сети. Новые инструменты сетевой медицины предлагают платформу для систематического изучения не только молекулярной сложности конкретного заболевания (приводит к идентификации модулей и путей заболевания), но также и молекулярных отношений между явно выраженными (патогенными) фенотипами. Постулируется, что, выявляя новые гены заболеваний, необходимо определять биологическую значимость связанных с заболеванием мутаций, выявленных в результате исследований генома в целом, и полного секвени-рования генома, а также выявления мишеней и биомаркеров сложных заболеваний. Сделан вывод о том, что сетевая медицина и онтология знаний имеют много общего, как в стратегии создания, так и в технологиях использования. Однако задачи многомерного моделирования в настоящее время предпочтительно выполняются в стратегии «онтология знаний». То же можно сказать и об образовании, где онтологические решения более популярны. Внимание уделено вопросам сетевой взаимосвязи различных кардиологических заболеваний на молекулярном и фенотипическом уровне. Многие заболевания сердца рассматриваются с помощью комплексных клинических фенотипов, формирующихся в результате интегративного влияния на молекулярном (интерактомном), генетическом (геномном) и экологическом (метаболомном) уровнях.ru-RU
dc.descriptionУ статті подано короткий огляд основних публікацій із мережевої медицині та застосування комплексного мережевого аналізу білкових взаємодій у вивченні захворювань людини. З огляду на функціональні взаємозалежності між молекулярними компонентами в клітині людини, захворювання рідко є наслідком аномалії в одному гені, але відображає комплексні аномалії внутрішньоклітинної мережі. Нові інструменти мережевої медицини пропонують платформу для системного вивчення не лише молекулярної складності конкретного захворювання (що веде до ідентифікації модулів і шляхів захворювання), але також і молекулярних відносин між явно вираженими (патогенними) фенотипами. Постулюється, що, виявляючи нові гени захворювань, необхідно визначати біологічну значимість пов'язаних із захворюванням мутацій, виявлених у результаті досліджень геному в цілому, та повного секвенування геному, а також виявлення мішеней і біомаркерів складних захворювань. Робиться також висновок, що мережева медицина й онтологія знань мають багато спільного як у стратегії створення, так і в технологіях використання. Проте завдання багатовимірного моделювання сьогодні переважно виконуються в стратегії «онтологія знань». Те ж можна сказати й про освіту, де онтологічні рішення більш популярні. Увагу приділено питанням мережевого взаємозв'язку різних кардіологічних захворювань на молекулярному та фенотипічному рівнях. Багато захворювань серця розглядаються за допомогою комплексних клінічних фенотипів, що формуються в результаті інтегративного впливу на молекулярному (інтерактомному), генетичному (геномному) та екологічному (метаболомному) рівнях.uk-UA
dc.formatapplication/pdf
dc.languageukr
dc.publisherI. Horbachevsky Ternopil National Medical Universityen-US
dc.relationhttps://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/9462/9268
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0uk-UA
dc.sourceMedical Informatics and Engineering; No 3 (2018); 17-27en-US
dc.sourceМедицинская информатика и инженерия; № 3 (2018); 17-27ru-RU
dc.sourceМедична інформатика та інженерія; № 3 (2018); 17-27uk-UA
dc.source1997-7468
dc.source1996-1960
dc.source10.11603/mie.1996-1960.2018.3
dc.subjectnetwork medicineen-US
dc.subjectcardiac diseasesen-US
dc.subjectnetwork analysisen-US
dc.subjectinterdisciplinary approachesen-US
dc.subjectintracellular signalingen-US
dc.subjectmulti «omics» dataen-US
dc.subjectmolecular networksen-US
dc.subjectbioinformatic resourceen-US
dc.subjectknowledge ontologyen-US
dc.subjectсетевая медицинаru-RU
dc.subjectзаболевания сердцаru-RU
dc.subjectсетевой анализru-RU
dc.subjectмеждисциплинарный подходru-RU
dc.subjectвнутриклеточная сигнализацияru-RU
dc.subjectмульти«омиксные» данныеru-RU
dc.subjectмолекулярные сетиru-RU
dc.subjectбиоинформационный ресурсru-RU
dc.subjectонтологии знанийru-RU
dc.subjectмережева медицинаuk-UA
dc.subjectзахворювання серцяuk-UA
dc.subjectмережевий аналізuk-UA
dc.subjectміждисциплінарний підхідuk-UA
dc.subjectвну- трішньоклітинна сигналізаціяuk-UA
dc.subjectмульти «оміксні» даніuk-UA
dc.subjectмолекулярні мережіuk-UA
dc.subjectбіоінформаційний ресурсuk-UA
dc.subjectонтології знаньuk-UA
dc.titleCARDIOLOGIC ASPECTS OF NETWORK MEDICINEen-US
dc.titleКАРДИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СЕТЕВОЙ МЕДИЦИНЫru-RU
dc.titleКАРДІОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ МЕРЕЖЕВОЇ МЕДИЦИНИuk-UA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record