Cостоялось заседание семинара "Математические модели информационных технологий" по теме "Направления исследований раковых заболеваний в НИУ ВШЭ"

Сотрудники лаборатории, студенты ФКН и сотрудники ФНКЦ ДГОИ им. Д. Рогачёва совместно занимаются разработкой математических моделей появления, развития и лечения раковых заболеваний.

Семинар проводился под руководством д.ф.-м.н. С.О. Кузнецова, ординарного профессора НИУ ВШЭ и был посвящён современным проблемам и достижениям в области медицинской информатике. Присутствовали эксперты:

1. А.И. Карачунский, заместитель генерального директора ФНКЦ ДГОИ им. Д. Рогачёва, директор института онкологии, радиологии и ядерной  медицины, д.м.н., профессор;
2. О.Ю. Реброва, профессор Кафедры медицинской кибернетики и информатики РНИМУ им. Н.И. Пирогова, вице-президент МОО «Общество специалистов доказательной медицины», д.м.н., с.н.с.;
3. А.А. Незнанов, старший научный сотрудник МНУЛ ИССА НИУ ВШЭ, к.т.н., доцент.

Были представлены следующие доклады студентов ФКН НИУ ВШЭ и сотрудников МНУЛ интеллектуальных систем и структурного анализа.

1. «Выбор терапии острого лимфобластного лейкоза (ОЛЛ) в подгруппах по данным протокола МВ2008», Наталья Корепанова, магистрант НИУ ВШЭ.
2. «Прогнозирование краткосрочной эффективности лечения ОЛЛ по данным протокола МВ2008», Марина Атоянц, студентка НИУ ВШЭ.
3. «Методы машинного обучения в задачах выбора терапии ОЛЛ», Анна Лукутина, студентка НИУ ВШЭ.
4. «Прогнозирование развития раковых заболеваний: объединённая математическая модель роста опухолей при раке молочной железы» Элла Тюрюмина, студентка НИУ ВШЭ.

А.А. Незнанов сделал краткое сообщение «Об использовании открытых данных проекта The Cancer Genom Atlas при оптимизации лечения раковых заболеваний», исполнитель Ольга Мухоморова, магистрант НИУ ВШЭ.

Приглашённые эксперты высоко оценили уровень докладов и участвовали в плодотворной дискуссии. Основной темой стала оптимизация лечения лейкемии (включая ОЛЛ) у детей и подростков:

• клинический смысл результатов машинного обучения на данных рандомизированных клинических исследований;
• построение гипотез с использованием алгоритма случайного леса, позволяющих  оптимизировать выбор блоков протокола лечения на основе персональных данных пациента;
• интерпретация подгрупп различного риска и различного ответа на терапию, полученных с помощью методов анализа формальных понятий.

Также обсуждались новая математическая модель естественной истории развития опухолевого процесса при раке молочной железы и выбор наиболее подходящих ядер и шкалирования признаков при анализе сходства пациентов.

Ожидается, что сотрудничество медиков и математиков принесёт новые результаты в оптимизации лечения раковых заболеваний.