Британские врачи и IT-специалисты под руководством доктора медицинских наук Узмы Асгар, онколога-консультанта Королевской больницы Марсдена (Лондон), в очередной раз попытались сделать сказку былью. На основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) ученые разработали модель цифрового двойника онкологического пациента, при помощи которой можно было бы подбирать больному оптимальную комбинацию лекарств и делать прогнозы продолжительности его жизни.

Утверждается, что в клинических исследованиях программе удавалось предсказать с точностью до 90 % результаты химио- и любой другой терапии больного со злокачественным новообразованием (ЗНО), а ее разработчики готовы приступить к виртуальному лечению цифрового двойника пациента. Реальность это ближайшего будущего, или, может, научная фантастика? Вот в чем вопрос!

ТРЕВОЖНЫЙ ДИАГНОЗ

Диагноз ЗНО остается самым тревожным в современном мире. Онкологические больные порой тратят все свои сбережения на лекарства, которые становятся все более дорогими. Огромный поток инвестиций со стороны фармкомпаний в создание новых онкологических препаратов и фундаментальные исследования ЗНО является рекордным по сравнению с другими областями медицины. В результате этих исследований расширяются наши знания о мутациях, вызывающих развитие опухолей, появляются новые методы выявления таких генетических поломок и направленные против них препараты. И тут вдруг приходит новость из Лондона в стиле общеизвестных фейков «британские ученые установили»... Причем на этот раз они превзошли самих себя, создав программу, которая может заменить консилиум специалистов экспертного уровня, в том числе консультацию самой руководительницы данного амбициозного проекта — доктора медицинских наук Узмы Асгар. Узма как раз и занимается тем, что консультирует самых сложных онкологических больных в Королевской больнице Марсдена в Лондоне. А теперь, получается, в ее мнении нет необходимости: разработанная ею вместе с коллегами компьютерная модель на основе ИИ поможет рядовым онкологам за несколько минут сделать наитруднейший выбор, который пока под силу только специалистам экспертного уровня. Заявка, конечно, сделана серьезная, но вот как это будет работать на практике? Поживем — увидим.

В ЧЕМ ТУТ ИДЕЯ?

В основе компьютерной модели доктора Асгар и ее коллег лежат две составляющие. Во-первых, система машинного обучения, которая, в соответствии со своим названием, обучает ИИ диагностировать и лечить ЗНО на основе анализа огромных массивов данных. Это информация об индивидуальных особенностях пациента и его опухоли, типе ассоциированной с ней мутации, доступных возможностях диагностики и терапии, потенциальных побочных эффектах, алгоритмах прогнозирования исходов и многом другом. И вот что очень важно. Впитывая регулярно загружаемую информацию о новых открытиях в онкологии,метаанализах, результатах клинических исследований и историях болезни отдельных пациентов, электронный разум постоянно совершенствуется в виртуальной борьбе со ЗНО. Во-вторых, алгоритм создания компьютерной модели цифрового двойника пациента с использованием всех известных данных о нем в динамике развития болезни. Это, по замыслу авторов, должно позволить моделировать дальнейшее течение ЗНО в ответ на разные виды лечения. В этом главное отличие тестирования методов предполагаемой терапии на цифровом двойнике от ведения электронной истории болезни, в которой врач просто фиксирует текущие данные.

Программа использования цифрового двойника уже апробирована командой Узмы Асгард при участии более чем 9000 пациентов с 23 разными онкологическими диагнозами и 30 комбинациями применяемых лекарств. Доктор Асгард утверждает, что еще ни один медицинский ИИ не пытался настолько глубоко осмыслить столь сложную проблему и что точность прогнозов результата лечения в среднем составила 80–90 %. Исследователи планируют в ближайшее время приступить к проверке способности программы выбирать оптимальную терапию. Ну, а мы будем следить за тем, что у них получится.

ВЫПУСКНОЙ ЭКЗАМЕН

Прежде чем технология цифрового двойника станет широко доступной для врачей, она должна проявить себя в клинических исследованиях. Чтобы решить, как лечитьбольного, врачи опытной группы будут использовать данную модель, а онкологи контрольной группы — действовать по старинке, то есть собирать консилиум. Если результаты терапии в опытной группе окажутся лучше, чем в контрольной, программа выдержит экзамен и получит путевку в жизнь.

«Цифровой двойник, — поясняет кандидат медицинских наук Александр ВалерьевичСултанбаев, заведующий отделом противоопухолевой лекарственной терапии ГАУЗ “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Башкортостан (Уфа), — это виртуальная репрезентация физического объекта, которая адекватно отражает его структурные и функциональные характеристики, включая модель данных, поведение и взаимодействие с другими физическими компонентами».

Пока, конечно, идея цифровых двойников — это скорее мечта, чем реальность. До ее внедрения в практику еще далеко. Предполагается, что цифровые двойники будут жить и развиваться как точные копии своих физически представленных аналогов, то есть пациентов. Это позволит в будущем осуществлять мониторинг и анализ состояния больного с практически мгновенным отображением в реальном времени, без необходимости его физического присутствия. Сейчас даже представить нечто подобное трудно, но когда-нибудь, наверное, и не такое станет возможным. До недавних пор исследования были сосредоточены на интеграции современного подобия этих цифровых существ в практику эндокринологов (системы непрерывного мониторинга глюкозы крови и ее самоконтроля с цифровыми приложениями), неврологов, травматологов и нейрохирургов. Сообщение Узмы Асгар и ее сотрудников о возможности применения цифровых двойников в онкологии дает надежду на использование этой технологии и в борьбе со ЗНО когда-нибудь в будущем. Различные типы моделей цифровых двойников, основанные на алгоритмах машинного обучения на соответствующей базе данных и гибридных стратегиях моделирования, рано или поздно позволят медицине перейти на более высокий уровень развития. В том, что так будет, можно не сомневаться, вопрос лишь в том, когда именно это произойдет.

Александру Валерьевичу Султанбаеву как практикующему врачу в применении цифровых двойников видятся отличные возможности продвинуться вперед в борьбе со ЗНО по целому ряду направлений:

• в выборе лекарств для лечения онкологических пациентов с учетом молекулярно-генетических характеристик опухоли, степени ее метастазирования и локализации;

• в назначении терапии онкологическому больному с учетом сопутствующих заболеваний, физического состояния и данных анализов;

• в оценке возможности сочетания тех или иных противоопухолевых препаратов и эффективности таких комбинаций.

«Мне бы очень хотелось, — подытожил А.В. Султанбаев, — чтобы это замечательное направление начало развиваться и в нашей стране. Российские пациенты очень выиграли бы в результате».

                                                                                                                                                                                                            Вадим Кириллов, к.м.н.