Новосибирские учёные создали модель виртуального организма для ускорения подбора лекарств

По словам завлабораторией биоинформатики ИВТ СО РАН Федора Колпакова, виртуальный пациент – очень сложная задача, в мире ее еще никто не решил.

«Мы попытались решить ее на примере артериальной гипертонии – сложного мультифакторного заболевания, для лечения которого используются разные классы лекарственных препаратов, поэтому врач обычно пробует несколько схем их назначения, чтобы найти оптимальный вариант для конкретного пациента», – сказал Колпаков.

Главная цель модели виртуального организма – ускорить процедуру подбора лекарств. При лечении артериальной гипертензии врачи обычно последовательно пробуют несколько схем назначения медикаментов, чтобы найти наиболее оптимальный вариант для конкретного больного. Ученые решили упростить задачу и создали компьютерную программу для оптимизации лечения. На основе введенных врачом данных о пациенте, компьютер будет предоставлять информацию об эффективности назначенного препарата – это позволит подбирать медикаменты с меньшим количеством побочных реакций для больного.

 «Идеальная и самая простая ситуация такова: в клинику пришел больной, которого до этого не лечили, ему провели детальное обследование, после чего назначили лечение и через некоторое время вновь так же обследовали, чтобы оценить эффективность лечения».

Ученые уже построили детальную цифровую модель биохимии и физиологии человека с достаточной для гипертонической болезни детализацией, чтобы в дальнейшем адаптировать ее к конкретным клиническим случаям.

«Практическим результатом работы стала компьютерная программа для оптимизации лечения гипертонии. В нее вводятся имеющиеся данные больного, затем формируется множество виртуальных пациентов, для которых прогнозируются наиболее вероятные эффекты применения разных лекарств. Программа может также предложить провести дополнительные обследования, чтобы сделать более точный выбор», – добавили в институте.

Отмечается, что для внедрения этой программы в медицинскую практику нужно испытать ее на большом массиве пациентов и провести сертификацию.

По словам завлабораторией биоинформатики ИВТ СО РАН Федора Колпакова, виртуальный пациент – очень сложная задача, в мире ее еще никто не решил.

«Мы попытались решить ее на примере артериальной гипертонии – сложного мультифакторного заболевания, для лечения которого используются разные классы лекарственных препаратов, поэтому врач обычно пробует несколько схем их назначения, чтобы найти оптимальный вариант для конкретного пациента», – сказал Колпаков.

Главная цель модели виртуального организма – ускорить процедуру подбора лекарств. При лечении артериальной гипертензии врачи обычно последовательно пробуют несколько схем назначения медикаментов, чтобы найти наиболее оптимальный вариант для конкретного больного. Ученые решили упростить задачу и создали компьютерную программу для оптимизации лечения. На основе введенных врачом данных о пациенте, компьютер будет предоставлять информацию об эффективности назначенного препарата – это позволит подбирать медикаменты с меньшим количеством побочных реакций для больного.

 «Идеальная и самая простая ситуация такова: в клинику пришел больной, которого до этого не лечили, ему провели детальное обследование, после чего назначили лечение и через некоторое время вновь так же обследовали, чтобы оценить эффективность лечения».

Ученые уже построили детальную цифровую модель биохимии и физиологии человека с достаточной для гипертонической болезни детализацией, чтобы в дальнейшем адаптировать ее к конкретным клиническим случаям.

«Практическим результатом работы стала компьютерная программа для оптимизации лечения гипертонии. В нее вводятся имеющиеся данные больного, затем формируется множество виртуальных пациентов, для которых прогнозируются наиболее вероятные эффекты применения разных лекарств. Программа может также предложить провести дополнительные обследования, чтобы сделать более точный выбор», – добавили в институте.

Отмечается, что для внедрения этой программы в медицинскую практику нужно испытать ее на большом массиве пациентов и провести сертификацию.