Медицинские базы данных и биобанки. Обзор разработок российских университетов
Базы данных
Для развития профильного образования специалисты РЭУ им. Г.В. Плеханова создали базу данных компетенций и информсистему для оценки возможностей подготовки кадров для биоэкономики. В нее вошли сведения о 3,2 тысячи образовательных программ 68 вузов, 16,8 тысячи профессиональных компетенций и 28,3 тысячи их детализаций, а также данные об универсальных, общепрофессиональных и соответствующих профессиональных стандартах.
Для отбора образовательных программ и компетенций специалисты РЭУ разработали методологию разделения направлений подготовки на «ядерные» и «обеспечивающие» для биоэкономики. По замыслу разработчиков, собранный массив позволит сопоставлять содержание образовательных программ с требованиями рынка труда, выявлять региональную специализацию и определять возможности вузов по подготовке специалистов. Кроме того, систему предполагается использовать при формировании сетевых образовательных программ, целевого обучения и индивидуальных образовательных траекторий.
Другой массив данных для образовательных целей собрал Первый МГМУ им. И.М. Сеченова. Университет представил цифровой атлас медизображений, в котором собрано более 2 тысяч гистологических срезов, результатов электрокардиографии и кардиотокографии, фармацевтических микропрепаратов и изображений полости рта. Материалы снабжены аннотациями, клиническими описаниями, комментариями преподавателей и дополнительными материалами. При этом изображения можно изучать интерактивно, рассматривая отдельные участки. К платформе уже подключились более 8 тысяч пользователей из 93 вузов, а в 2027 году разработчики планируют дополнить ее ИИ-помощником для профориентации и сервисом для прохождения наставничества.
Еще одна база данных создается непосредственно для клинической практики. Ученые из ТПУ разрабатывают методику с программной реализацией, объединяющую две веб-системы для лучевой терапии. Первая – «База данных клинически значимых показателей эффективности лучевой терапии» – будет работать одновременно как литературная и клиническая база данных. Она должна обеспечивать ввод, поиск и структурирование информации, одновременную работу не менее 10 пользователей и содержать сведения как минимум из 100 источников. Вторая система – «Калькулятор TCP/NTCP 2.0» – предназначена для расчета вероятности контроля опухоли и осложнений со стороны нормальных тканей. Обе системы, по задумке авторов, будут интегрированы в онкологические центры и смогут использоваться при разработке клинических рекомендаций.
Отдельное направление – создание массивов, объединяющих клинические, лабораторные и инструментальные сведения о пациентах с конкретными заболеваниями или состояниями. В частности, Новосибирский госуниверситет зарегистрировал базу данных пациенток с гестационным сахарным диабетом и их новорожденных. В ней собираются клинико-анамнестические сведения, информация о проведенной терапии, результаты лабораторных и ультразвуковых исследований плода, а также показатели непрерывного мониторинга глюкозы. Такой массив может использоваться для анализа течения беременности при гестационном сахарном диабете, выявления ультразвуковых паттернов макросомии и прогнозирования риска фетопатии.
Собственную специализированную базу планируют сформировать и специалисты НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова. Проект «Молекулярная реконструкция эпидемии ВИЧ-инфекции в странах Союзного государства и прогнозирование эффективности новых антиретровирусных препаратов» получил в 2025 году поддержку РНФ в размере 21 млн рублей. В ходе проекта планируется собрать и проанализировать около 300–400 образцов от пациентов в России и аналогичное количество в Беларуси – как от людей, ранее не получавших антиретровирусную терапию, так и от пациентов, получающих ее. На основе сотрудничества с лабораториями центров СПИД в единую базу будут включаться сведения о генотипах ВИЧ-1 и нуклеотидные последовательности. Все данные будут обезличены, а полученные последовательности – загружены в международную базу GenBank. Завершить проект планируется до конца 2028 года.
Еще одна база ориентирована не на отдельное заболевание, а на этап подготовки к плановой операции. В России создан массив данных для анализа и купирования рисков анестезиологических пациентов. Он содержит систематизированные сведения о пациентском случае, полноте исходной информации, рисках анестезиологического периода, темах для обсуждения с врачом и ориентировочной структуре расходов.
Первым прикладным сценарием определено плановое эндопротезирование тазобедренного или коленного сустава. На основе базы может работать программный комплекс, который собирает и проверяет исходные сведения, формирует перечень тем для разговора с врачом, отображает риски анестезиологического периода и готовит отчет для специалиста или второго мнения.
Биобанки
Еще один тип специализированных массивов данных связан уже не только с цифровыми сведениями о пациенте, но и с физическими образцами биологического материала. По словам вице-президентов НАСБИО, руководителя лаборатории «Банк биологического материала» НМИЦ терапии и профилактической медицины Анны Борисовой и ведущего научного сотрудника лаборатории Марии Покровской, биобанки создают основу для развития персонализированной медицины и ранней диагностики. Хранящиеся в них образцы необходимы, например, для разработки тест-систем, позволяющих оценивать индивидуальные риски развития заболеваний. Без биобанков невозможно и развитие современных биотехнологий, поскольку для инновационных разработок требуется биоматериал в значительных объемах.
Так, Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева Депздрава Москвы по заказу АНО «Московский центр инновационных технологий в здравоохранении» планирует собрать аннотированные биоматериалы и результаты их исследований для 1,8 тысячи пациентов. Проект направлен на поиск объективных маркеров психических расстройств, связанных с нарушением когнитивного функционирования. Образцы плазмы крови будут собирать у пациентов с возраст-ассоциированными деменциями, эндогенными первично-психотическими расстройствами и посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР).
В Нижегородском госуниверситете им. Н.И. Лобачевского формируется биобанк для исследования старения и возраст-зависимых заболеваний в российской популяции. Работа ведется по мегагранту «Цифровая персонализированная медицина здорового старения», реализуемого с 2018 года. Исследователи изучают клеточные и молекулярные изменения, связанные с переходом от физиологического старения к клинически выраженным заболеваниям, включая болезнь Паркинсона и болезнь Альцгеймера. В перспективе полученные данные, по мнению специалистов, должны помочь определить маркеры ранней диагностики патологий по анализу крови.
Развитие биобанкинга требует не только накопления образцов, но и систем их учета. Для решения этой проблемы в Научном центре проблем здоровья семьи и репродукции человека разработали автоматизированную систему для регистрации и управления биообразцами. Программа позволяет присваивать образцам уникальные штрихкоды, учитывать научные направления исследований и визиты участников, иерархически управлять хранилищем, отслеживать сроки годности и движение образцов, а также разграничивать права доступа. Таким образом, система объединяет сведения непосредственно о биоматериалах с информацией об исследованиях и операциях с образцами.
По данным НАСБИО, одним из перспективных направлений в мировой практике становится объединение баз данных различных биобанков в единую сеть. В России этот вопрос обсуждается на уровне РАН и других научных организаций. Эксперты также работают над созданием проекта единой национальной информплатформы, которая должна объединить базы данных российских биобанков. «Объединение биобанков может стать дополнительным ресурсом для повышения эффективности и качества научно-медицинских исследований и биотехнологических разработок», – заключают специалисты.
