В Академгородке Новосибирска на Всероссийской международной конференции «Биотехнологии – медицине будущего» представил свои проекты в области технологий персонализированной медицины младший научный сотрудник лаборатории инструментальной диагностики научного отдела инструментальных методов исследования Кардиоцентра, молодой ученый, аспирант Тюменского государственного университета Сергей Дьячков.

Специалист представил исследования, над которыми работал совместно с кардиологами, врачами ультразвуковой и функциональной диагностики.
«Исследование «Клиническая система поддержки принятия решений кардиологического профиля» посвящено решению проблемы внедрения в повседневную практику врача запатентованных методик диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний, - рассказал С. Дьячков. – Зная особенности применения на практике математической статистики и методов машинного обучения, мы предложили схему использования персонифицированного подхода, которая позволит повысить качество диагностирования заболеваний, в том числе на ранней стадии, и, конечно, качество лечения».

В простом понимании разработанная программа представляет веб-сервис, который может выполнять запросы врачей по вычислению факторов риска наличия заболеваний и патологий с помощью запатентованных моделей. Достаточно будет заносить данные пациентов в программу, чтобы увидеть риски в соответствии с предложенными комплексной системой способами.

Выступая с устным докладом «Алгоритм анализа ЭКГ, основанный на непрерывном вейвлет-преобразовании с использованием графических процессоров», Сергей рассказал коллегам о способах обработки цифровых ЭКГ-сигналов для решения задач медицинской диагностики. Как пояснил молодой ученый, в качестве первой экспериментальной задачи была выбрана задача прогнозирования ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию (СРТ – высокотехнологичный метод лечения хронической сердечной недостаточности, который предполагает установку электрокардиостимулятора, электроды которого контролируют работу сердца и помогают его камерам сокращаться синхронно). Алгоритм предназначен для анализа ЭКГ пациентов и заключается в переводе ЭКГ-сигнала в «изображение», с последующим построением моделей диагностики (частотно-временному спектру), позволяющих выявлять фундаментальные различия между группами «больных» и «здоровых» пациентов. В случае прогнозирования ответа на СРТ система определит, для каких пациентов такая терапия будет эффективна, а для каких - нет.  Это поможет снизить количество рисков, связанных с оперативным вмешательством, если оно не требуется или не даст должного результата, а также улучшить отбор пациентов на выполнение такого вида оперативного лечения.

Использование таких подходов становится возможным и экономически оправданным благодаря развитию методов машинного обучения в том числе (искусственных нейронных сетей) и инфраструктуры для их повсеместного применения, что помогает реализовывать концепцию персонифицированной и телемедицинской диагностики.

По итогам сессии молодых ученых Сергей Дьячков занял второе место за представленные исследования. «Сейчас все наши усилия направлены на продолжение исследований, проведения новых экспериментов с целью построения моделей для прогнозирования и диагностирования различных болезней и патологий, способных помочь врачам, ускорить процесс обследования, способствовать развитию медицинской науки, - делится планами ученый. - Очень хорошо, что в Кардиоцентре налажена работа с врачами. Отмечу также, что в рамках встречи было представлено много докладов о связи генетических различий с работой иммунной системы, их роли в развитии заболеваний и диагностики, фармакологии. Эти исследования относятся к «завтрашнему дню», ими занимаются крупнейшие российские центры в рамках программ сотрудничества. Ни одно из исследований в области генетики не может быть выполнено без взаимодействия между научными группами медиков-клиницистов, представляющих предметную область, генетиков, фундаменталистов, математиков-программистов. Так, например, Томский НИИ медицинской генетики совместно с Научно-исследовательским институтом комплексных проблем ССЗ г. Кемерово и Института экологии человека ФИЦ УУХ СО РАН отметили эффективность использования персонализированного подхода, основанного на оценке генетических рисков при прогнозе развития осложнений у пациентов с острым коронарным синдромом и инфарктом миокарда (эффективность прогнозирования возрастает до 25%). Практически все результаты, представленные на конференции, были поддержаны грантами различных фондов, в том числе РФФИ и РНФ».

На конференции, которая объединила около 230 специалистов из четырнадцати городов России и пяти зарубежных стран, также обсуждались вопросы, связанные с конструированием интеллектуальных материалов для медицины – биологических молекул, молекулярных устройств, модифицированных микроорганизмов и клеток, разработка новых подходов персонализированной и регенеративной медицины.