24-26 июля в Академгородке Новосибирска прошла Всероссийская международная конференция «Биотехнологии – медицине будущего». Свои проекты в области технологий персонализированной медицины представил и младший научный сотрудник лаборатории инструментальной диагностики научного отдела инструментальных методов исследования Кардиоцентра, молодой ученый, аспирант Тюменского государственного университета Сергей Дьячков.
Специалист представил исследования, над которыми работал совместно с кардиологами, врачами ультразвуковой и функциональной диагностики.
«Исследование «Клиническая система поддержки принятия решений кардиологического профиля» посвящено решению проблемы внедрения в повседневную практику врача запатентованных методик диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний, - рассказал С. Дьячков. – Зная особенности применения на практике математической статистики и методов машинного обучения, мы предложили схему использования персонифицированного подхода, которая позволит повысить качество диагностирования заболеваний, в том числе на ранней стадии, и, конечно, качество лечения».
В простом понимании разработанная программа представляет веб-сервис, который может выполнять запросы врачей по вычислению факторов риска наличия заболеваний и патологий с помощью запатентованных моделей. Достаточно будет заносить данные пациентов в программу, чтобы увидеть риски в соответствии с предложенными комплексной системой способами.
Выступая с устным докладом «Алгоритм анализа ЭКГ, основанный на непрерывном вейвлет-преобразовании с использованием графических процессоров», Сергей рассказал коллегам о способах обработки цифровых ЭКГ-сигналов для решения задач медицинской диагностики. Как пояснил молодой ученый, в качестве первой экспериментальной задачи была выбрана задача прогнозирования ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию (СРТ – высокотехнологичный метод лечения хронической сердечной недостаточности, который предполагает установку электрокардиостимулятора, электроды которого контролируют работу сердца и помогают его камерам сокращаться синхронно). Алгоритм предназначен для анализа ЭКГ пациентов и заключается в переводе ЭКГ-сигнала в «изображение», с последующим построением моделей диагностики (частотно-временному спектру), позволяющих выявлять фундаментальные различия между группами «больных» и «здоровых» пациентов. В случае прогнозирования ответа на СРТ система определит, для каких пациентов такая терапия будет эффективна, а для каких - нет. Это поможет снизить количество рисков, связанных с оперативным вмешательством, если оно не требуется или не даст должного результата, а также улучшить отбор пациентов на выполнение такого вида оперативного лечения.
Использование таких подходов становится возможным и экономически оправданным благодаря развитию методов машинного обучения в том числе (искусственных нейронных сетей) и инфраструктуры для их повсеместного применения, что помогает реализовывать концепцию персонифицированной и телемедицинской диагностики.
По итогам сессии молодых ученых Сергей Дьячков занял второе место за представленные исследования. «Сейчас все наши усилия направлены на продолжение исследований, проведения новых экспериментов с целью построения моделей для прогнозирования и диагностирования различных болезней и патологий, способных помочь врачам, ускорить процесс обследования, способствовать развитию медицинской науки, - делится планами ученый. - Очень хорошо, что в Кардиоцентре налажена работа с врачами. Отмечу также, что в рамках встречи было представлено много докладов о связи генетических различий с работой иммунной системы, их роли в развитии заболеваний и диагностики, фармакологии. Эти исследования относятся к «завтрашнему дню», ими занимаются крупнейшие российские центры в рамках программ сотрудничества. Ни одно из исследований в области генетики не может быть выполнено без взаимодействия между научными группами медиков-клиницистов, представляющих предметную область, генетиков, фундаменталистов, математиков-программистов. Так, например, Томский НИИ медицинской генетики совместно с Научно-исследовательским институтом комплексных проблем ССЗ г. Кемерово и Института экологии человека ФИЦ УУХ СО РАН отметили эффективность использования персонализированного подхода, основанного на оценке генетических рисков при прогнозе развития осложнений у пациентов с острым коронарным синдромом и инфарктом миокарда (эффективность прогнозирования возрастает до 25%). Практически все результаты, представленные на конференции, были поддержаны грантами различных фондов, в том числе РФФИ и РНФ».
На конференции, которая объединила около 230 специалистов из четырнадцати городов России и пяти зарубежных стран, также обсуждались вопросы, связанные с конструированием интеллектуальных материалов для медицины – биологических молекул, молекулярных устройств, модифицированных микроорганизмов и клеток, разработка новых подходов персонализированной и регенеративной медицины.
Подробнее о конференции на официальном сайте -
http://conf.ict.nsc.ru/MM2017/ru
