В Сеченовском Университете создадут первые элементы «цифрового двойника» кардиологических и онкологических заболеваний
12 мая 2022
К концу года в Сеченовском Университете создадут первые элементы «цифрового двойника» человека. Концепция компьютерной программы основана на возможностях точных математических моделей процессов возникновения кардиологических и онкологических заболеваний. Система будет учитывать индивидуальные характеристики пациента и поможет врачу подобрать полностью индивидуальный, оптимальный для конкретного пациента курс лечения.
Ученые Сеченовского Университета работают над созданием «цифровых двойников» социально значимых заболеваний в области кардиологии и онкологии. Исследования ведутся в рамках реализации научного проекта «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» федеральной программы «Приоритет 2030» Минобрнауки России. В работе используются элементы искусственного интеллекта для объединённого анализа лабораторных, функциональных и молекулярно-генетических данных.
Алгоритм, над созданием которого ведется работа в Сеченовском Университете, сможет сделать процесс определения риска метастазирования значительно более быстрым и точным. Внедрение «цифровых двойников» позволит снизить нагрузку на узких специалистов и освободит врачей от рутинных трудоемких операций. В университете уже собрано более пяти тысяч образцов крови, плазмы, сыворотки, а также других биологических образцов пациентов с новообразованиями легких, молочной железы, кишечника и других органов.
«Эти образцы помогут нам в разработке компьютерной программы для анализа форм, текстуры и цвета клеток на скан-изображениях гистологических препаратов. Например, для определения риска метастазирования рака за пределами хирургически удаленного органа нужно провести нефрэктомию. Для этого готовят серию гистологических препаратов, которые необходимо внимательно изучить при большом увеличении, чтобы обнаружить наиболее злокачественные клетки – с крупными неровными ядрами и заметными ядрышками», – рассказал директор Научно-технологического парка биомедицины Сеченовского Университета Петр Тимашев.
Сегодня процесс сбора, подготовки, оцифровки и распознавания изображений занимает достаточно продолжительное время, во много раз больше, чем, например, диагностика светлоклеточного почечно-клеточного рака. Но именно эти данные являются определяющими для дальнейшей тактики лечения больного.
Ожидается, что новые возможности сделают лечение рака более эффективным. Первые результаты апробации алгоритма планируется получить к концу 2022 года.
Источник: scientificrussia.ru.
