По-настоящему персонализированная медицина возможна, но для этого каждого реального пациента необходимо «оцифровать». Биоинформатики «Сириуса» предложили новую технологию решения этой глобальной задачи и показали ее эффективность на примере артериальной гипертонии. Благодаря разработанной программе можно будет предсказать эффективность тех или иных препаратов.
В науке и технике идея цифровых двойников не нова. Суть ее в том, чтобы не тратить время и деньги на испытания на реальных объектах. Цифровой двойник состоит из трех компонентов: реальный объект, его цифровая копия и система синхронизации между реальным и цифровым объектом. Виртуальная копия объекта позволяет спрогнозировать, как его реальный аналог поведет себя в тех или иных условиях, какие будут последствия. Но идея создания цифрового двойника человека и тем более прогноз его лечения, может показаться чересчур амбициозной, особенно если учесть, что мы сами далеки от полного знания о человеке.
Ученые направления «Вычислительная биология» Университета «Сириус» разработали математическую модель (программу), которая способна предсказывать результаты лечения артериальной гипертонии – сложного мультифакторного заболевания, для лечения которого используются разные классы лекарственных препаратов.
Программа работает так: в нее вводятся имеющиеся данные пациента, после чего она создает множество виртуальных пациентов, для которых предсказывает наиболее вероятный эффект их лечения разными лекарствами, и предлагает дополнительные исследования, которые следует провести, чтобы назначить наиболее эффективное лечение.
Специалисты сначала разработали модель сердечно-сосудистой системы человека, которая позволяла учитывать возраст, пол, вес и другие параметры. Также отдельно была разработана модель, действия существующих препаратов от гипертонии и их различных комбинаций, основываясь на имеющихся данных клинических испытаний лекарств. На выходе получилась программа, способная сопоставить эти модели 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 болезнь. Подобные модели не строятся с нуля, они всегда имеют сложную эволюционную природу. Например, данные которые мы использовали сейчас, 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 Федор Колпаков, ведущий научный сотрудник направления «Вычислительная биология» и руководитель проекта.
Теперь ученые планируют в свою модель включить еще и генетическую предрасположенность к гипертонии. Благодаря широкому распространению генетических тестов, сегодня уже можно узнать о предрасположенности к тем или иным заболеваниям конкретного человека. Однако зачастую пациентам совершенно непонятно, что с этой информацией делать. По мнению ученых «Сириуса», если их программа будет учитывать еще и генетические особенности конкретного пациента, то программа не просто сможет спрогнозировать будут ли у человека проблемы с давлением и сосудами, а еще и сказать, когда именно это произойдет.
Также ученые собираются провести клинические исследования своей технологии совместно с Национальным медицинским исследовательским центром им. В.А. Алмазова и Центром новых медицинских технологий (Новосибирск).
В работу над проектом также включены магистранты Университета «Сириус». Ученые вместе со студентами уже начали разрабатывать математическую модель для эпилепсии. Будущие магистранты «Сириуса» также будут вовлечены в работу над этим по-настоящему амбициозным проектом. Прием в магистратуру на программу «Биоинформатика» уже в самом разгаре. Чтобы попасть в первую волну зачисления, заявку подать необходимо до 19 мая.