Медицинские исследования переходят в новую плоскость – создание цифровых моделей, которые в точности копируют отдельные органы и человеческое тело полностью. В скором времени это выведет медицину на качественно новый уровень, за рамки того, что сейчас работает на обычных пациентах.
Материал создан на основе статьи — исследования в Guardian.
Будущее приближается быстрее, чем ожидалось. Медицинские исследования, по мнению экспертов, в ближайшие 5-10 лет перейдут на тестирование препаратов и устройств на виртуальные органы, специфические для каждого пациента. Данный раздел исследований называется «in silico» и именно он позволит определять наилучшее лечение без необходимости принимать медикаменты и ложиться под нож хирурга, медицина станет персонализированной, поскольку под каждого пациента смогут создаваться модели органов и это даже станет привычной рутиной в ближайшие годы.
Что такое цифровые двойники и чем они полезны?
Цифровые двойники – это вычислительные модели физических объектов или процессов, созданные на основе данных или реальных аналогов. Для медицины цифровые двойники представляют собой огромные массивы данных о работе генов, белков, клеток и всего организма, которые в дальнейшем используются для создания виртуальных моделей органов, а скоро и всего человеческого тела.
Современные методы лечения сравнивают с вождением автомобиля, когда решения принимается после того, как водитель посмотрит в зеркало, то есть на основе прошлых данных. Такой же подход на сегодняшний день и является основным в медицине, когда решения принимаются, основываясь на опыте врача, на людях, которые обращались с подобными проблемами, но это не всегда эффективно, а времени, чтобы это понять и исправить может быть слишком мало.
“Цифровой двойник использует ваши данные внутри модели, которая показывает, как работают ваша физиология и патология. Он не принимает решения о вас на основе населения, которое может быть совершенно не репрезентативным. Это действительно персонализировано”.
Питер Ковени, директор Центра вычислительных наук Университетского колледжа Лондона и соавтор книги Virtual You
Мнения, касательно перехода медицины в область использования цифровых двойников, появились не просто так. Подобную модель современного лечения уже сейчас можно встретить в кардиологии и других разделах медицины, о которых мы сейчас расскажем.
Конкретно в кардиологии используются модели сердца, адаптированные для каждого пациента. На основе исследований с моделями таких органов разрабатываются медицинские устройства. Подобный функционал предлагает стартап ELEM BioTech из Барселоны, разработки которого позволяют тестировать лекарства и устройства на смоделированных моделях человеческого сердца, которые могут быть идентичны органу конкретного человека.
Мы уже провели ряд виртуальных испытаний на людях нескольких соединений и собираемся вступить в новую фазу: наш продукт готов и развернут в облаке для внешнего доступа фармацевтических клиентов.
Крис Мортон, соучредитель и руководитель ELEM, исполнительный директор
Усилия по разработке моделей сердца для пациентов с нерегулярным и хаотичным сердцебиением прилагает и Лондонский университет Королевы Марии. В скором времени персонализированные цифровые модели смогут помочь хирургам в планировании операций.
Часто хирурги используют подход, который работает в среднем, но делать прогнозы для конкретного пациента и, как следствие, предсказывать долгосрочные результаты действительно сложно. Я думаю, что существует множество приложений в области сердечно-сосудистых заболеваний, где мы увидим применение такого рода подхода, например, при принятии решения о том, какой тип клапана использовать или куда его вставлять во время замены сердечного клапана.
Доктор Кэролайн Рони, Лондонский университет Королевы Марии
Тенденции развития цифровых моделей
Тенденция к переходу на цифровые модели практикуется и при лечении рака. Исследователи рака из Королевского колледжа Лондона совместно с экспертами по ИИ фармацевтической компании GSK работают над созданием цифровых копий опухолей на основе изображений, а также генетических и молекулярных данных. Специалисты уже сейчас выращивают раковые клетки в формате 3D для того, чтобы изучать влияние на них медикаментов, в том числе наркотических.
Совмещая технологии машинного обучения и детальные трёхмерные модели, учёные могут сделать вывод как пациент будет реагировать на то или иное лечения. Исходя из этого, можно выбрать оптимальные варианты, включая комбинацию лекарств и их дозировку. Проводить такие исследование на реальных пациентах просто невозможно, так как это опасно для здоровья и цифровые технологии являются единственным вариантом качественного развития отрасли.
Вы не можете повторять это с реальным пациентом, принимая несколько лекарств и их комбинаций, потому что каждый раз, когда вы пробуете новое лечение, это клинические испытания. Мы пытаемся найти решение, пока пациент еще жив, поэтому, если он вернется с рецидивом [рака], мы будем знать, как его лечить или в какое клиническое исследование его включить.
Профессор Тони Нг, King’s
Ожидается, что в следующем году начнутся контрольные испытания концепции.
На сегодняшний день ведутся и активные разработки цифровых близнецов для беременных, которые помогут в разработке лекарств от таких состояний, как плацентарная недостаточность или преэклампсия, а также в лучшем понимании физиологических процессов, лежащих в основе беременности и родов.
Это важный шаг для медицины, утверждает Мишель Ойен, директор Центра инженерного обеспечения женского здоровья в Вашингтонском университете в Сент- Луисе, так как проведение исследование на беременных женщинах просто невозможно, а в природе не существует животных, которые подходили бы под модель человеческой беременности.
Ойен самостоятельно занимается созданием цифровых моделей, собирая данные женщин со здоровой и осложнённой беременность, а также обучая алгоритм распознавать объекты и создавать цифровые копии тканей.
Наша цель — попытаться выяснить, что мы могли бы измерить на живом человеке, чтобы предсказать, у кого могут возникнуть проблемы с функцией плаценты во время беременности, и вмешаться, чтобы предотвратить такие явления как мертворождение.
Мишель Ойен, директор Центра инженерного обеспечения женского здоровья в Вашингтонском университете в Сент- Луисе
Ойен не одинока в этом деле, профессор Кристин Майерс из Колумбийского университета в Нью-Йорке конструирует модели шейки матки, матки и оболочек, окружающих плод. Их долгосрочная цель — объединить их всех в единую модель человека, которая могла бы предсказать, как может протекать беременность.
Я надеюсь, что мы сможем провести упрощенное ультразвуковое сканирование анатомии матери и сможем оценить, как эта матка будет расти и растягиваться, а также определить лучшее время, когда начнутся роды.
Кристин Майерс, Колумбийский университет в Нью-Йорке
По словам Майерс, совместные наработки с Ойен позволят предсказывать долгие или сложные роды, что поможет беременным женщинам принимать обоснованное решение о необходимости делать кесарево сечение.
Отслеживая цифровые подписи, которые создаются каждый раз, когда что-то происходит с пациентом – от того, когда рентген заказывается, выполняется и сообщается о рентгене, до того, когда пациент записывается на амбулаторный прием и посещает его – мы можем построить очень подробную, картину в реальном времени того, как пациенты с похожими заболеваниями проходят через систему.
Доктор Джейкоб Корис, хирург-травматолог и ортопед и руководитель цифровой программы «Getting It Right First Time», национальной программы, разработанной для улучшения лечения и ухода за пациентами.
Заключение
Использование цифровых двойников уже выходит за рамки пациентов, создаются копии целых больниц в цифровом пространстве. Это нужно для того, чтобы видеть историю пациента, каждое его обращение за медицинской помощью и из этого получать полную картину прохождения человека через систему здравоохранения. Всё это – информация, которая в 21 веке ценится выше всего. На основе этих данных можно не только понять поведение человека и его опыт с конкретной проблемой, но и работать над повышением уровня обслуживания, ведь пользовательский опыт так важен в нашей жизни.