Редакция сайта ТАСС
Эта статья выходит в рамках спецпроекта "Образ будущего" — он посвящен технологиям, которые есть уже сейчас и продолжат активно развиваться в ближайшие 10–15 лет, меняя жизни людей. Эксклюзивно для ТАСС команда ученых Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ отобрала главные тренды: среди них нейроимпланты, цифровые двойники органов и даже самовосстанавливающиеся материалы. Для этого система интеллектуального анализа больших данных iFORA проанализировала более 50 млн документов: отчеты крупных компаний, мнения экспертов и научные исследования, опубликованные с 2015 по 2025 год. ТАСС обсудил данные ИИ вместе с экспертами и выделил главные тренды в разных областях — от индустрии развлечений до медицины.
Революция в медицине и фармацевтике
Медицина постепенно трансформируется под влиянием технологий: искусственный интеллект уже "работает" помощником врача — например, помогает вести документацию и составлять заметки во время приема пациентов. Так, каждый третий врач Подмосковья уже ИИ — чаще всего для анализа документов, интерпретации результатов исследований, поиска информации в медицинской литературе и не только
Модернизируются и методы медицинских исследований: если раньше эксперименты проводили или в пробирках — in vitro, или на живых организмах (насекомых, животных или людях) — in vivo, то в 1989 году появилась новая среда — in silico, "в кремнии". Так называют эксперименты в компьютерной симуляции. Обладая достаточной информацией о биологическом или химическом процессе в организме человека, ученые могут воспроизвести его с помощью специальных программ и сложных математических моделей.
Так, российские исследователи университета "Сириус" разработали систему для лечения гипертонии. Для этого они создали "копии" сразу двух систем, которые влияют на регуляцию артериального давления в организме: сердечно-сосудистой и почечной.
С помощью программы можно просчитать, как на реального пациента подействуют разные препараты, и на основе этого подобрать лучший вариант терапии. Специалисты разрабатывают и многоуровневую систему мозга для борьбы с эпилепсией.
Цифровые двойники на страже здоровья
Подобные виртуальные копии пока тестируют, но в будущем они смогут стать основой персонализированной медицины. Чтобы сделать для человека цифровой двойник его органа или системы, достаточно будет загрузить в программу историю болезни, данные анализов и индивидуальные особенности больного. Конечно, узнать о пациенте абсолютно все и создать исключительно точную модель невозможно: в организме много разных параметров, которые влияют на течение болезни.
Представьте себя на месте врача: у больного гипертония. Мы знаем рост и вес пациента, но какой-то информации недостает — например, данных об эластичности его сосудов. Чтобы подобрать лечение, врач тестирует препарат не на одном виртуальном пациенте, а на целой группе цифровых двойников — до 500 штук: у всех них будут одинаковые рост и вес, а эластичность сосудов — разная. В итоге врач выберет лекарство, которое показало лучший результат в симуляции и подействовало на всех.
При этом у доктора будет подробная информация: на сколько препарат снизил давление, стоит ли опасаться побочных эффектов и так далее. Порой для лечения используется несколько препаратов — такое сложное действие на организм тоже можно будет смоделировать. Реально спрогнозировать и будущие изменения внутри организма. "Виртуальные пациенты позволят посмотреть, как будут меняться отдельные показатели, например артериальное давление, с возрастом — через 5, 10 и даже 20 лет", — объясняет Федор Колпаков, научный руководитель направления "Вычислительная биология" Научного центра генетики и наук о жизни университета "Сириус".
В основе подобных моделей цифровых двойников лежат сложные математические уравнения — с их помощью и описывают процессы в организме. При этом разные модели можно объединять друг с другом, объясняет Колпаков. Одна группа ученых создает цифровой двойник сердца, вторая — почек, третья — желудка, и их, как детали лего, можно совмещать друг с другом, чтобы в итоге конструировать все более сложные системы.
В чем сложность
На создание каждого цифрового двойника определенного органа или системы уходят годы разработки. Но даже так смоделировать абсолютно все процессы в организме человека практически нереально — настолько сложно он устроен. Кроме того, на это бы не хватило вычислительных мощностей, по крайней мере сейчас. Именно поэтому специалисты не работают над созданием целого цифрового пациента, а моделируют определенные системы органов для лечения конкретных болезней.
Другие тренды медицины
Как отмечает директор Центра ИИ-разработки новых лекарственных препаратов AIDD Института AIRI Артур Кадурин, искусственный интеллект уже используют при создании дизайна структуры лекарства, для предсказания его физико-химических и биологических свойств и при выборе лекарственной мишени — структуры в организме, на которую нацелено действие препарата. В ближайшем будущем лекарства, разработанные с помощью ИИ, смогут принимать люди. "Наиболее успешные молекулы, созданные таким образом, уже дошли до третьей фазы клинических испытаний, а значит, скоро дойдут и до пациентов", — объясняет специалист. Кроме того, использование ИИ позволяет сократить стоимость доклинических этапов исследований и "ускорить создание препарата на два-три года по сравнению с традиционным подходом", отмечает Кадурин.
Среди перспективных трендов медицины эксперты обращают внимание и на доставку лекарств внутри организма человека — технологии, с помощью которых препараты могут напрямую попадать в пораженные клетки или ткани. Так как зачастую лекарства не обладают избирательностью, а действуют на организм системно, помимо лечебного действия они вызывают и нежелательные эффекты. Подобные технологии уже используются, например при терапии онкологических заболеваний. По мнению заведующего лабораторией структурно-функциональных исследований инновационных противоопухолевых средств МФТИ Филиппа Максимова, в ближайшем будущем совершенствоваться будут разные способы таргетной доставки: от специальных антител, которые воздействуют только на специфичные клетки, например раковые, до наночастиц, в которые можно "упаковать" лекарство, чтобы оно медленнее выводилось из организма. "Для разных заболеваний разные технологии адресной доставки работают лучше, так что вероятно, одновременно будут использоваться различные способы", — объясняет специалист. Как отмечает Максимов, механизмы адресной доставки лекарств можно использовать и для диагностики — это направление активно исследуется. Например, специальные антитела уже помогают врачам выявлять рецидивирующие опухоли после лечения рака.
Дарья Щербакова
Комментарии