Если верить медицинскому разделу стратегического плана развития Екатеринбурга, планку уровня смертности в нашем городе тянут вверх три беды: травмы, онкологические заболевания и болезни сердца. С последними двумя, по словам врачей, эффективнее всего бороться посредством профилактики и диспансеризации: чем раньше обнаружат признаки будущего заболевания, тем выше шансы человека спасти и продлить его жизнь.
Доктор физико-математических наук Ольга Соловьева занята решением именно этой задачи: вместе с коллегами она уже много лет разрабатывает математическую модель, которая поможет врачам прогнозировать проблемы с сердцем и устранять их еще до того, как они, собственно говоря, станут проблемами.
Идея проста: оцифровать человеческое сердце, описать его формулами и уравнениями, вносить в них персональные данные каждого человека и выстраивать максимально точный прогноз: что и когда в его сердце сломается. А дальше, грубо говоря, лечить больного таблетками, не дожидаясь, пока проблема проявит себя и дело дойдет до хирургического вмешательства.
Но воплотить идею в жизнь совсем не так просто. О том, каких успехов в этом направлении уже достигли наши ученые, и о том, что им еще предстоит сделать, Ольга Эдуардовна рассказала журналистам 66.ru. Приводим избранные цитаты из этой беседы.
 |
|---|
«Формула сердца» — это, конечно, очень красивое, емкое определение. Но оно неверно. Описать живой орган одной формулой невозможно. Тем более сердце. Это очень сложная структура. И мы ее рассматриваем на разных уровнях организации — начиная с клеточного. Мы можем описывать процессы, которые происходят в отдельных клетках, в ткани, и в конечном итоге можем смоделировать работу всего органа. Все это реализовано в виде соответствующих формул и уравнений, которые рассчитываются на суперкомпьютерах. В совокупности весь этот комплекс сложных математических объектов и есть «формула сердца».
Почти все поломки, которые происходят в сердце, начинаются на молекулярном уровне. Если мы знаем «мишени» таких поломок, понимаем, какие клеточные механизмы могут страдать при той или иной патологии, мы можем дальше раскрутить сценарий: спрогнозировать, к чему это может привести. И сейчас математические модели сердца достигли такого уровня развития, что многие всерьез предлагают использовать их в клиниках. По персонифицированным данным, полученным в клинике, строить модель и предсказывать сценарии возможных нарушений функции сердца. Это позволит заранее обнаруживать слабые места, на ранних стадиях выявлять проблему и решать ее еще до того, как человеку стало плохо.
Пока математические модели сердца в повседневной медицине не применяют. Чтобы модель реализовать, чтобы она надежно воспроизводила имеющуюся персонифицированную информацию, нам еще предстоит пройти длинный путь.
Реально модели сердца применяют пока только в фармакологических компаниях. Их используют для того, чтобы минимизировать риски клинических испытаний новых препаратов. То есть перед тем как дать лекарство людям, его действие «тестируют» на суперкомпьютере.
Я этой темой занимаюсь давно, даже страшно сказать, с восьмидесятых годов. Это очень длительный процесс. Во-первых, необходимо было получить надежные экспериментальные данные, на основании которых строятся модели. Во-вторых, нужна была компьютерная техника. Она должна была достичь определенного уровня развития, чтобы проводить необходимые нам сложные расчеты.
По сути работа над созданием применимой на практике математической модели сердца — это борьба за прорыв в науке, медицине и фармакологии. У нас много конкурентов, есть очень сильные группы в разных странах. Но это не значит, что мы таимся друг от друга, прячем все свои наработки и рвемся стать первыми и единственными. В науке так не бывает. Результат важнее. Научная мысль так устроена, что разные специалисты из разных стран параллельно работают над одним и тем де проектом, но берут на себя разные блоки, разные задачи. Мы друг другу не мешаем. Мы делимся опытом. Увеличиваем сумму знаний и ускоряем таким образом процесс. Чужой опыт — это открытая информация, он содержится в научных публикациях.
Все иначе в бизнесе. Производители медицинского оборудования и фармакологические компании тоже используют математические модели сердца. Но они, в отличие от нас, ученых, своими наработками так активно не делятся. Хотя представители их исследовательских отделов на всех профильных конференциях присутствуют.
Нами корпорации как-то не особенно интересуются. Во-первых, видимо, потому что сама фармакологическая отрасль в России несколько отстает от других стран. Потому и понимание значимости математического моделирования физиологических процессов к собственникам таких компаний еще не пришло. Во-вторых, чтобы наши исследования довести до практического использования, нужно решить огромное количество технических проблем. Это требует такого штата программистов, стольких материальных затрат, что просто не находится пока инвестора, готового вложиться в подобный проект.
Математическое моделирование живых органов — это целое направление в науке. Особенно больших достижений добились в моделировании костей. Уже сейчас умеют прогнозировать хирургические вмешательства.
 |
|---|
| «Описать живой орган одной формулой невозможно. Тем более сердце. Это очень сложная структура. И мы ее рассматриваем на разных уровнях организации — начиная с клеточного». |
Модели мозга тоже создают. Визуализируют сосуды, просчитывают давление крови, находят места сужений, которые могут приводить к ишемическим проблемам. Но мысль, разум оцифровать никто не пробовал. И вряд ли когда-то сможет.
Большой проект, назовем его «Создание математической модели сердца», мы разбиваем на множество мелких этапов. Это нужно для того, чтобы поддерживать нашу работу материально. Правила, по которым работают программы Российской академии наук и фондов, готовых поддержать нас, устроены таким образом, что исследование должно длиться не дольше трех лет, пять — максимум. Конечно, в такие сроки создать готовую, применимую на практике модель просто невозможно.
Мы работаем только и исключительно за счет бюджетного финансирования: средства выделяют Российская академия наук, Уральский федеральный университет, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ), недавно созданный Российский научный фонд (РНФ). Например, РНФ ощутимо поддержал наш проект по разработке персонифицированных моделей в кардиологии. Но результаты нашей работы доступны всему миру. Мы публикуем их. Нам никто не запрещает это делать. Во всяком случае пока.
Конечно, работающая математическая модель сердца интересна частным компаниям. Но я не знаю, станет ли ученый, запатентовавший ее, сказочно богатым человеком. Хотелось бы в это верить. Впрочем, во-первых, в ближайшем будущем этого не случится. А во-вторых, мы и так небедные.
Разработкой модели сердца я начала заниматься случайно. Это нормально. В жизни вообще многое происходит по чистой случайности.
В научной сфере главное — любовь. Ученый просто не сможет работать, если искренне не любит объект своих исследований. Приходить на работу и восемь часов в день проводить расчеты не получится. С такой мотивацией научных открытий не будет никогда. Открытие подразумевает полную погруженность: когда твой разум постоянно занят одним вопросом. Он не покидает тебя, когда ты уходить с работы домой, он будит тебя по ночам, он постоянно заставляет тебя искать ответы. И каждый найденный ответ порождает еще с десяток вопросов. Это наука. Она так устроена. Иначе никак.
В науке есть популярные, модные темы и направления. Под них проще всего найти финансирование. Нам повезло: математическое моделирование физиологии — одна из самых популярных тем в мировой науке.
Фото: 66.ru