ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ ИМИТАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА : 3D-моделирование открывает новые пути исследований в медицине

Все чаще медики пользуются продвинутыми программными средствами имитации и моделирования для сопоставления и удачного использования объемных хранилищ биологических данных и получения новейших сведений о сложных системах и физиологических взаимодействиях в теле человека. Моделирование костной ткани и мышц, имитация работы сердца и мозга – не за горами принципиально новые подходы к лечению.

На сегодняшний день передовые методики имитационного моделирования позволяют исследователям в области медицины создавать «вычислительные» модели даже самых сложных человеческих органов, включая сердце и мозг. Используя математические алгоритмы, данные о пациентах и прогнозные методики расчетов, ученые способны смоделировать, предсказать и понять принцип действия самых замысловатых подсистем в составе человеческих органов, в связи чем появляются перспективы открытия улучшенных лечебных средств.

ПОКОРЕНИЕ НЕДОСТИЖИМОГО

Среди тех, кто оказался наиболее впечатлен этими достижениями, д-р Юлиус Гуччионе, профессор и кардиохирург, работающий на кафедре медицины в Калифорнийском университете, Сан-Франциско, который изначально был уверен в невозможности воссоздания наиболее сложных систем в теле человека в виде моделей. Однако имитационное моделирование и биомеханика уже повсеместно применяются в ортопедической хирургии для лечения коленных и замещения тазобедренных суставов, причем кости выступают в роли несущих элементов и подобны привычным для проектировщиков механическим конструкциям. Он же полагал, что человеческие органы – совсем иное дело.

«Моделирование активно и успешно применяется при проектировании автомобилей и летательных аппаратов, однако мы полагали, что по своей сложности сердце на несколько порядков превосходит любые инженерные конструкции, с которыми приходится иметь дело проектировщикам», - говорит Гуччионе. «Увидев же воочию, каков уровень сложности математических моделей, используемых в остальных отраслях, я изменил свое мнение. Степень детализации и размах моделей, да и само время вычислений очень, очень впечатляют».

“МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕРДЦА ОКАЗЫВАЕТСЯ ПРОЩЕ, ЧЕМ МЫ ПОЛАГАЛИ. СТЕПЕНЬ ДЕТАЛИЗАЦИИ ОЧЕНЬ ВПЕЧАТЛЯЕТ”.

ЮЛИУС ГУЧЧИОНЕ ПРОФЕССОР И КАРДИОХИРУРГ, КАЛИФОРНИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МЕДИЦИНЫ, САН-ФРАНЦИСКО

Волокна сердечной мышцы подвергаются очень сильным деформациям, во время сердечного цикла удлинению и сжатию примерно на 20%,» - говорит Гуччионе. «Этот процесс максимально нелинеен, в отличие от моделирования костей скелета, где деформации порой даже сложно отследить. Невероятно, чтобы твердое тело обладало такими экстраординарными физическими свойствами».

И вот теперь Гуччионе вместе с коллегами задействует математические модели и средства имитационного построения для проверки безопасности и эффективности биополимерных гелевых вставок, задачей которых является упрочнение и стабилизация сердца у людей, страдающих сердечной недостаточностью. С помощью новых методик удается понять механику работы сердца у отдельных пациентов, после чего скорректировать объем геля и место его внедрения для достижения наиболее благоприятного результата.

ЗАРУЧИТЬСЯ ДОВЕРИЕМ

Еще один знаковый барьер, который предстоит преодолеть для активного использования технологий моделирования человеческих органов, заключается в получении одобрения от регулирующих органов. Дон Бардот, старший руководитель программы моделирования в Консорциуме инновационных медицинских устройств (MDIC), государственно-частном партнерстве, задачей которого стала разработка регламентов для индустрии медицинских приборов, сказал, что производители медицинского оборудования привлекают средства моделирования, чтобы разобраться с конкурентными решениями и изучить неполадки в ходе эксплуатации. Однако у них нет соответствующего разрешения от регулирующих органов, позволяющего выдавать заключения о безопасности и эффективности.

По мнению MDIC, для того чтобы соблюсти нормативные требования, средства имитационного моделирования и разработки должны выйти на иной уровень, а это требует новых подходов и совокупных усилий, оценки комплексных вводных данных, среди которых свойства материалов, человеческая анатомия, физиологические условия и состояние здоровья. Параллельно с этим ученые, среди которых группа Гуччионе, делают упор на создание моделей на уровне систем.

«Пока у нас нет хорошей карты вариативности в теле человека с точки зрения анатомии, физиологии или свойств материалов», - говорит Бардот. «Но как только у нас появятся модели системного уровня, мы сможем отказаться от стендовых испытаний, в ходе которых делается попытка воспроизвести некие процессы в человеке, ликвидируем испытания на животных и сократим количество клинических испытаний и число задействованных в них пациентов».

РАННИЕ НАДЕЖДЫ

«Ученые, в числе которых Гуччионе с коллегами, вплотную подошли к новой границе понимания биологических процессов и систем, которые соединяют и приводят в движение многочисленные компоненты человеческого тела», - говорит д-р Алан Луи, директор по НИОКР в IDC Health Insights из Фрамингема, Массачусетс (США). «Мы только начинаем распутывать клубок взаимодействий между различными биологическими процессами, системами и органами в теле человека, а они кардинально отличаются от физических систем, включая кости и мышцы скелета», - говорит Луи. «Но уже сейчас мы способны имитировать некоторые из этих моделей».

Исследования все еще находятся на начальной стадии. «Преобразование модели в вычисляемую систему во многом связано с «линейным» мышлением, вот только некоторые и этих сложных систем невозможно описать линейно», - говорит Луи. «Сложнее всего собрать из имеющихся кусочков правильную головоломку».

Появляются все новые и новые инструменты, раскрывающие новые потенциальные возможности в этой области. Одним из известнейших примеров считается построенный компанией IBM суперкомпьютер Ватсон, сумевший прославится после победы над лучшим из соперников-людей в популярном американском интеллектуальном шоу «Jeopardy» (в России – «Своя игра»). «Ватсон перелопачивает тонны знаний, использует их в качестве отправных точек для принятия решений, накладывая на имеющиеся вводные», - говорит Луи.

Ватсон помогает ученым сопоставлять данные о здоровье, учитывать электронные карты больных, геномные открытия, данные популяционной биологии, проявления социальных медиа, выводя сведения о сравнительной эффективности лекарств и прочую относящуюся к медицине информацию из самых разных источников. Далее посредством фильтров Ватсон отбирает из полученных сведений те, в которых встречается нечто общее.

«Вскоре нас ждет моделирование внутренних систем человека», - говорит Луи. «Мы сможем объединять огромные массивы разноплановых и разветвленных данных, включать нелинейное мышление и ухватывать самую суть сложнейших процессов, причем одним из мощнейших факторов успеха станет возможность визуализации каждого из этапов взаимодействия». ◆

автор статьи Лиза Райвард Вернуться к началу страницы
автор статьи Лиза Райвард