Разработка ученых «Сириуса» предскажет развитие гипертонии и подберет нужное лечение
По-настоящему персонализированная медицина возможна, но для этого каждого реального пациента необходимо «оцифровать». Математики «Сириуса» предложили новую технологию решения этой глобальной задачи и показали ее работоспособность на примере артериальной гипертонии. Благодаря предложенной ими программе можно предсказывать эффективность тех или иных препаратов.
В науке и технике на цифровых двойниках принято оттачивать новые разработки. По сути, это полигон для тестов. Вот только одно дело придумать копию детали, а другое — создать человека. В «Сириусе» с этим справились.
Что такое цифровой двойник
Цифровой двойник — это компьютерная модель реального объекта или процесса, которая воспроизводит его состояние в различных условиях. Масштаб разный: от небольшой детали до целого предприятия и даже человека. Важно, что виртуальная копия может появиться раньше самого прототипа — в этом ее главная ценность.
Цифровой двойник состоит из трех компонентов: человека, его цифровой копии и системы синхронизации между реальным и виртуальным объектом. Модель позволяет спрогнозировать, как человеческий организм поведет себя в тех или иных условиях, какие будут последствия. Идея создания цифрового двойника человека и тем более прогноз его лечения может показаться чересчур амбициозной, если учесть, что мы далеки от полного знания о человеке.
Цифровая модель делает индивидуальный прогноз лечения гипертонии
Фото: © Алена Енченко / Пресс-служба «Сириуса»
Ученые направления «Вычислительная биология» Университета «Сириус» разработали математическую модель, которая способна предсказывать результаты лечения артериальной гипертонии. После ввода данных пациента программа создает множество виртуальных клонов, для которых предсказывает наиболее вероятный эффект лечения разными препаратами и предлагает дополнительные исследования, которые следует провести, чтобы назначить наиболее эффективную терапию.
Специалисты сначала разработали модель сердечно-сосудистой системы человека, которая учитывает возраст, пол, вес и другие параметры. Отдельно была создана модель, куда заложили данные клинических испытаний лекарств от гипертонии. На выходе получилась программа, способная сопоставить всю информацию и выдать прогноз, что именно и в каком соотношении будет эффективно для конкретного пациента. Результаты работы ученых опубликованы в научном журнале Frontiers in Physiology.
«Цифровую модель пациента невозможно построить на все заболевания сразу — это слишком сложная задача. Поэтому наш подход — создать набор основных блоков, а уже из них собирать модель под заданного пациента и его болезнь. Подобные модели не строятся с нуля, они всегда имеют сложную эволюционную природу. Например, данные, которые мы использовали сегодня, были получены еще в 1972 году, и только сейчас специалисты поняли, что с ними можно сделать. Это последовательная и очень длительная работа, которая развивается вместе с получением новых данных о самом человеке», — объясняет ведущий научный сотрудник направления «Вычислительная биология» и руководитель проекта Федор Колпаков.
Ведущий научный сотрудник направления «Вычислительная биология» в Университете «Сириус» Федор Колпаков Фото: © Алена Енченко / Пресс-служба «Сириуса»
Благодаря широкому распространению генетических тестов сегодня можно узнать о склонностях человека к тем или иным заболеваниям. Так что ученые «Сириуса» планируют включить в модель и предрасположенность к гипертонии. По их мнению, если программа будет учитывать генетические особенности пациента, она сможет не только предсказывать проблемы с давлением и сосудами, но и прогнозировать, когда именно это произойдет.
Клинические исследования намерены провести совместно с Национальным медицинским исследовательским центром им. В. А. Алмазова и Новосибирским центром новых медицинских технологий. В работу над проектом включены и магистранты Университета «Сириус». Вместе с учеными они уже начали создавать аналогичную математическую модель для эпилепсии.
Прием в магистратуру на программу «Биоинформатика» сейчас в самом разгаре. Чтобы попасть в первую волну зачисления, нужно подать заявку до 19 мая.
