На нейропочве: как научные достижения меняют российскую медицину
Одной из сфер, где научные достижения применяются наиболее активно, остается медицина. Именно там последние разработки российских ученых позволяют спасать жизни и дарят пациентам надежду на выздоровление даже в самых безнадежных ситуациях. Подробности о том, как научные достижения меняют российскую медицину, выясняли «Известия».
Важные открытия
Одна из главных трудностей для сегодняшней науки — большое количество накопленных знаний и скорость, с которой они приумножаются. Научное знание становится всё сложнее, и это ведет к уменьшению числа значительных открытий и радикальных исследований, говорит в беседе с «Известиями» директор Фонда поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга Сергей Салкуцан.
В конце прошлого века научная революция была связана с внедрением компьютерных технологий и появлением новых способов преобразования энергии. Активная цифровизация, рост вычислительной мощности оборудования, развитие технологий с использованием ИИ и машинного обучения — всё это расширяет возможности анализа данных и создает основания для скачка в развитии науки.
— Для медицины большим шагом стала демократизация технологии секвенирования ДНК. Если лет десять назад эта расшифровка занимала годы и стоила сотни миллионов долларов, то сегодня достаточно 24 часов и порядка $1 тыс., — отмечает Салкуцан.
В этом году в России было сделано важнейшее открытие — выявление механизма «молекулярной коммутации» ДНК. Более 70 лет считалось, что ДНК хранит и обрабатывает генетическую информацию за счет структуры двойной спирали — однозначно соответствующих друг другу (комплементарных) молекулярных цепей. Однако ученому Максиму Никитину удалось опровергнуть этот факт.
Руководитель направления «Нанобиомедицина» университета «Сириус», заведующий лабораторией МФТИ Никитин доказал, что для эффективной обработки информации ДНК необязательно образовывать двойную спираль. ДНК может хранить и передавать информацию за счет слабоаффинных взаимодействий, реализующихся в случае, когда молекулы имеют низкое сродство друг с другом. Более того, он показал, что короткая ДНК, даже максимально некомплементарная гену, может регулировать его работу. Это меняет все представление об одной из главных парадигм биологии.
Открытый феномен может стать ключом к познанию природы самых разнообразных процессов: от неразгаданных тайн генетики, сложных заболеваний, создания безопасных вакцин, мгновенной памяти и старения до вопросов возникновения жизни на Земле и ее эволюции.
Применение ИИ в медицине
По мнению Сергея Салкуцана, ИИ — многообещающая технология в медицине, открывающая самые разные возможности: повышение точности диагностики (особенно на ранних стадиях развития патологий, когда человеческий глаз может просто не заметить мельчайшее изменение), подбор оптимальных методов лечения в короткие сроки, создание новых лекарств и автоматизация работы врача.
В России в 2019 году была принята стратегия развития ИИ. Одним из ее ключевых направлений стало развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения.
— Наиболее распространенные направления использования ИИ сегодня — это анализ медицинских снимков, прогнозирование и диагностика заболеваний. Первое — наиболее перспективное направление в России, его смысл в том, что систему обучают определять различные патологии, и некоторые решения уже применяются в клинической практике (среди примеров — SberMed AI, «Цельс», Botkin.AI, CheckDerm), — говорит собеседник «Известий».
В 2022 году в качестве эксперимента Фонд поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга запустил конкурс прорывных научных проектов с применением ИИ — Blue Sky Research. Ученые из разных университетов формировали междисциплинарные команды и искали решения проблем на стыке химии и технологий ИИ.
Многие из этих проектов были связаны с медициной. К примеру, ученые из Сибирского федерального университета совместно с медиками Красноярского края создали интеллектуальную систему прогнозирования инфаркта миокарда. Этот алгоритм поможет врачам в несколько раз быстрее выбирать тактику лечения пациентов, чтобы снизить риск осложнений. В приемном отделении у врачей есть 30–40 минут — это максимально сжатый срок для принятия такого важного решения.
Система, придуманная учеными, анализирует около 40 параметров, определяющих состояние пациента (пол, возраст, пульс, давление и прочее). После этого на основе заложенных в нее алгоритмов, обученных на множестве данных, она подбирает лучший вариант лечения.
— Подобные исследования проводят разные научные группы, здесь задача — сделать эти результаты доступными для врачей, — отмечает доктор технических наук, заведующий лабораторией искусственного интеллекта Сибирского федерального университета Олеслав Антамошкин.
По его словам, в данном случае не стоит задача заменить врача искусственным интеллектом — он лишь помогает сделать технологии доступнее для медиков и помочь им находить неочевидные закономерности, которые помогут спасти пациента.
Еще один пример, приведенный Сергеем Салкуцаном, — проект Донского государственного технического университета. Команда ученых совместно с врачами проанализировали глиальные опухоли мозга. Согласно ВОЗ, любая такая опухоль в головном мозге — фатальное заболевание, лечения от которого не существует. Поэтому для пациентов важна точная диагностика, дающая самое драгоценное — время.
Нейросеть, обученная распознавать клетки с признаками опухоли, позволяет сделать процесс диагностики более автоматизированным.
— Это позволит, с одной стороны, быстрее узнавать диагноз, а с другой — уменьшить количество возможных ошибок из-за человеческого фактора, — поясняет доктор биологических наук, завкафедрой биоинженерии Донского государственного технического университета Евгения Кириченко.
Сейчас ученые тестируют свои идеи и получают результаты, с которыми они смогут привлекать финансирование, чтобы в дальнейшем выйти на рынок.
Проверено пандемией
Пока самой активной областью проникновения искусственного интеллекта в здравоохранении остается радиология, где ИИ уже зарекомендовали себя как важное подспорье при постановке диагнозов, определении зон интереса на снимках, расчета различных важных параметров по рентгену, маммографии, КТ и МРТ, говорит в беседе с «Известиями» директор по акселерации по направлению «Цифровая медицинаº кластера биомедицинских технологий фонда «Сколково» Сергей Воинов.
— Особенно важно внедрение таких систем при массовых скринингах, диспансеризации групп риска по ряду заболеваний, в масштабе регионов и страны в целом. Подобные системы оказали существенное влияние на скорость и качество обработки КТ-исследований в пиковые моменты пандемии COVID-19, — отмечает эксперт.
По его словам, сейчас ИИ может определять довольно большой круг патологий на различных видах исследований. Среди наиболее важных — выявление рака легкого по КТ-исследованию грудной клетки, рака молочной железы в рамках маммографических исследований, типизация и расчет объема поражения при инсульте по КТ головы и многое другое.
— Один из самых масштабных экспериментов по внедрению ИИ в радиологии проходит в Москве уже третий год. Впрочем, ИИ на практике уже опробовали и другие регионы страны, — рассказывает Воинов.
Внедрение технологий и поиск оптимальных путей применения искусственного интеллекта в рамках практического здравоохранения остается одной из ключевых задач фонда на федеральном уровне. Помимо подспорья врачу системы ИИ дают серьезный эффект в массовых диагностических процессах. И уже сейчас технологию можно считать апробированной и готовой к повсеместному использованию, заключает эксперт.
