О перспективах, которые открывают технологии ИИ в медицине
Технологии искусственного интеллекта серьезно меняют сферу медицины и исследований в этой области. Благодаря возможности в короткие сроки анализировать огромные массивы данных, можно более эффективно и на ранних стадиях диагностировать опасные заболевания, считающиеся либо неизлечимыми, либо лидирующими среди причин смертности во всем мире.
О революционных изменениях в области медицины и диагностики заболеваний в интервью IQ Media рассказала Мария Попцова.
Мария Попцова
Заведующая Международной лабораторией биоинформатики Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, доцент департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель образовательной программы «Анализ данных в биологии и медицине»
– Вы руководите Международной лабораторией биоинформатики, чьи исследования направлены на разработку лекарств, в том числе против рака. Насколько далеко вы продвинулись в данном направлении? Против каких видов онкологических заболеваний и на каких стадиях могут помогать предлагаемые вами потенциальные лекарства?
– Практическое применение исследований направлено на разработку лекарств, управляющих работой флипонов – вторичных структур ДНК, регулирующих работу генома. В частности было предложено потенциальное лекарство против рака, регулирующее работу генома посредством включения одного из флипонов – Z-ДНК.
Z-ДНК запускает программу некроптоза - клеточной гибели с массивным сигналом SOS для привлечения большего числа клеток иммунной системы. Можно индуцировать массивное образование Z-ДНК веществом кураксин, тем самым, вызвав гибель раковых клеток одновременно с иммунным ответом. В настоящее время кураксин, в качестве противоопухолевого препарата, проходит клинические испытания за рубежом.
Мы также занимаемся исследованиями клеток опухоли и ее микроокружения по данным одноклеточного секвенирования, в том числе пространственного. Мы пытаемся ответить на вопрос, почему опухоль избегает иммунного ответа и определить основные пути клеточной гибели, запускаемые в клетках опухоли, клетках иммунной системы, клетках плазмы крови.
– Как Вы думаете, с учетом того, насколько сегодня развиты технологии в области анализа данных и искусственного интеллекта, реально ли в обозримом будущем изобретение лекарства или некой медицинской технологии, полностью решающей проблему онкологических заболеваний?
– Рак должен быть побежден в 21 веке. На борьбу с ним брошены и самые современные экспериментальные методы, и методы искусственного интеллекта.
Во-первых, понятно, как атаковать рак на уровне клеток, какими белками самих же клеток иммунной системы. Пока не умеем локально воздействовать только на очаги опухоли. Во-вторых, разработкой лекарств занимается теперь генеративный ИИ (тот самый, что генерирует картины), в том числе разработкой новых коротких белков (пептидов), которые станут лекарствами нового поколения. В третьих, ИИ служит инструментом биохакеров в хорошем смысле слова — помогает понять, какие маленькие подпрограммы в клетке надо запустить, чтобы удалить зловредные клетки.
Если говорить о ближайших перспективах, то они лежат в области более эффективной диагностики и выявления онкологических заболеваний. С учетом развития современных технологий и достижений науки, можно рассчитывать на создание в самые ближайшие годы системы ранней диагностики, прогнозирования возникновения рака и примерно через 10 лет может появиться возможность перепрограммирования собственных иммунных клеток для точечного (поклеточного) удаления опухоли. Сейчас уже используется похожий подход - CAR-T, но он очень дорогой и очень специфичный. Я же говорю о разработке метода, который может быть реализуемым практически для всех, как, например, РНК-вакцины, которые массовы были пущены в производство во время пандемии коронавируса и спасли жизни миллионам людей. За разработку РНК-вакцин в прошлом году дали Нобелевскую премию.
– Другое направление работы вашей лаборатории – исследования в области кардиогенетики, сфокусированные на создание каталога мутаций пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Расскажите, пожалуйста, об этом подробнее? Чем занимается кардиогенетика? Для чего нужно создавать каталог мутаций пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, и как в этом помогает искусственный интеллект?
– Кардиогенетическим исследованиям уже лет 20 как минимум, но все-таки это достаточно новое направление в науке, поскольку традиционно уделялось первоочередное внимание генетическим исследованиям, связанным с онкологией. Известно, что генетический фактор, помимо образа жизни, вносит свой весомый вклад в развитие сердечно-сосудистых заболеваний. Например, в феномене внезапной сердечной смерти большую роль играет генетическая составляющая, которая семье может быть неизвестна. Генетическая составляющая, помимо образа жизни, может вносить свой вклад и в процесс «забивания» сосудов изнутри, который, как известно, способен приводить к ранним инфарктам и инсультам. Важно вовремя диагностировать изменения в генах, которые могут приводить к подобным событиям. Кардиогенетика занимается накоплением данных о пациентах с широким спектром заболеваний. Как только накопится критический объем, можно привлекать к анализу ИИ для поиска закономерностей.
– Вы с коллегами занимаетесь разработкой кардиогенетического теста. Расскажите, пожалуйста, подробнее, на каком этапе данный проект? Какую практическую значимость он будет иметь?
– Мы уже разработали данный тест и сейчас тестируем на реальных пациентах с разными заболеваниями - легочной гипертензией, кардиомиопатией, дислипидемией, разными формами аритмий. Врачам в настоящий момент информация о генетических мутациях помогает уточнить диагноз, определить подтип уже поставленного диагноза, а от него напрямую зависит назначение препаратов. Это уже персонализированная медицина. Без генетического тестирования, всем пациентом бы назначали одинаковое лечение, но одной группе оно бы помогало, а другой нет.
– Расскажите, пожалуйста, еще об одном проекте, который реализует ваша лаборатория совместно с коллегами из Медицинского института ХМАО – прогностической модели для пациентов с инфарктом миокарда. Какие возможности для врачей и пациентов откроет реализация данного проекта?
– Этот проект у нас возник из научного сотрудничества в рамках кардиогенетического консорциума. Мы узнали, что в ХМАО самая низкая смертность от сердечно-сосудистых заболеваний и что в округе с 2009 года ведется электронная запись о пациентах. Мы решили обработать все данные о пациентах, попавших в реанимацию окружного кардиоцентра с инфарктом миокарда с целью определить факторы риска возникновения вторичного неблагоприятного события - инфаркта, инсульта, кровотечений и даже смерти. Мы планируем на этих данных обучить прогностическую модель ИИ и поставить ее в приемное отделение сургутского кардиоцентра. В результате пациенты при поступлении и выписке из госпиталя будут определяться как высокорисковые, со средним или низким риском. Людям с высоким риском будет уделено больше внимания в период после выписки. Врачи лишний раз позвонят, напомнят про необходимость обследоваться, скорректировать лечение. Мы надеемся, что такое телемедицинское решение поможет увеличить продолжительность и качество жизни кардиопациентов.
– Что такое персонализированная медицина? На сайте вашей лаборатории указано, что одно из направлений деятельности лаборатории – создание систем ИИ для прогнозирования диагностики и течения заболеваний на основе клинических данных пациентов. Относится ли данное направление деятельности к персонализированной медицине, и о каких системах идет речь?
– Персонализированная медицина — это назначение метода лечения, в основном препаратов, в связи с индивидуальными особенностями пациента, в частности на основе генетического профиля пациента. Разные препараты действуют по-разному, если в белке, на ингибирование которого они направлены, есть мутации. Уже созданы целые базы данных по эффективности препаратов, особенно в онкологии, в зависимости от мутаций в данном белке.
Системы искусственного интеллекта способны предсказывать неэффективность лечения, побочные эффекты от лечения. Эти системы для обучения используют не только генетическую информацию, но также лабораторные и клинические данные о пациенте.
С развитием и удешевлением технологий секвенирования, данные о пациенте будут дополняться, так называемыми омиксными данными (совокупность молекул определенного уровня, отражающая состояние организма или его части), включение которых в предсказательные системы ИИ сильно повысит точность прогностических моделей ИИ.
– Также есть информация о том, что вашей лабораторией созданы первые системы для прогнозирования побочных эффектов антикоагулянтов, антидепрессантов и антипсихотиков? Что это за системы? Как они работают на практике?
– Это был совместный проект с Дмитрием Алексеевичем Сычевым, ректором РМАНПО. Мы обучили системы машинного обучения на данных пациентов, для которых была доступна, как клиническая, так и генетическая информация. Это был пилотный проект, которой пока не может быть внедрен, из-за малой выборки. Но уже на небольшой выборке можно было определить значимые факторы, которые следует учитывать при назначении препаратов, чтобы минимизировать побочные эффекты.
– Проекты, которыми вы с коллегами занимаетесь предполагают необходимость в специалистах, которые разбираются и в компьютерных технологиях, и в медицине. И магистерская программа «Анализ данных в биологии и медицине» направлена на решение этой проблемы. Возвращаясь к тому, с чего мы начали разговор, сегодня рынку, медицинским компаниям хватает профессионалов в данном направлении, или они пока «на вес золота»?
– Специалисты, которые умеют разрабатывать модели искусственного интеллекта и понимают молекулярную биологию или генетику, действительно, на вес золота. Рынок биотехнологий не насыщен и, наоборот, только растет. Студенты, поступающие на нашу программу, знают об этом. Многие уже работают в биотехнологических компаниях и параллельно идут к нам на программу поднимать свой профессиональный уровень. Другие нацелены на занятие наукой — ученые в данной сфере очень хорошо востребованы на мировом рынке. Наши выпускники знают, что после окончания магистратуры и стажировки в хорошей научной лаборатории могут продолжить обучение в аспирантуре у нас во ВШЭ, в Сколтехе, МГУ, Физтехе, а также в ведущих мировых университетах, включая Оксфорд и Беркли. Также увеличивается востребованность биоинформатиков в генетических лабораториях при медицинских центрах для анализа данных реальных пациентов.
– Мария Сергеевна, расскажите, пожалуйста, о магистерской программе НИУ ВШЭ «Анализ данных в биологии и медицине»? В чем ее особенности?
– На эту программу могут прийти учиться как специалисты в области компьютерных наук, так и молекулярной биологии. Мы выравниваем знания, учим биологов алгоритмам, а компьютерщиков – молекулярной биологии. Окончив программу наши выпускники могут работать и в академии, и в индустрии: заниматься фундаментальными исследованиями в области молекулярной биологии (системной биологии) или же работать над прикладными задачами в области персонализированной медицины и фармакологии.
Сегодня выпускники программы работают в ведущих академических лабораториях по всему миру, в биоинформатических лабораториях при крупных медицинских центрах, в коммерческих компаниях, ориентированных на генетические исследования в области медицины, а также – аналитиками медицинских пациентских данных.
Ссылка на оригинальную новость.
Попцова Мария Сергеевна
Международная лаборатория биоинформатики: Заведующий лабораторией