Медицинские инновации

Медицинские инновации: продолжение, начало от 19.09.20

Олег Фиговский и Валерий Гумаров

Медицина: достижения и успехи,
частный случай – коронавирус COVID-19

Но вернемся к основной теме – нынешним и будущим достижениям медицины, немаловажную роль в которых сыграл и сыграет искусственный интеллект (ИИ). Явно или неявно, но под видом машинных алгоритмов, глубокого обучения, нейронных сетей, генеративно-состязательных сетей, градиентного бустинга, медицинских роботов и прочих личин, искусственный интеллект присутствует практически во всех современных медицинских изысканиях и практических воплощениях медиков.
Следует отметить, что сильно подстегнул интерес к привлечению ИИ в медицину и вышеупомянутый COVID-19. Как говорится, нет худа без добра. Именно с работ, инициированных новой пандемией, и начнем. И стоит заметить, что технологии и изделия, созданные в рамках борьбы с коронавирусом, могут оказаться пригодными для использования и в других сферах человеческой деятельности, порой далеко за границами медицины. Если к ним креативно и с умом подойти.
Израильская компания MedCu разработала защитную маску, специально предназначенную для борьбы с коронавирусом. Включение в материал, из которого изготовлена маска, медных компонентов приводит к тому, что вирус COVID-19 гибнет в течение считанных минут. Дани Люстигер, генеральный директор компании, заявил: «Мы гордимся тем, что стали первыми в мире в разработке убийцы коронавируса, тем, что мы находимся на переднем крае войны с пандемией». Микробиолог доктор Гади Борохов, главный ученый MedCu, пояснил: «Окисленный минерал меди испускает ионы, известные как убийцы вирусов и бактерий. Наше исследование – во многих планах передовое. Нет никакой необходимости менять оборудование на фабриках для того, чтобы инкорпорировать в полимерные материалы медь. Это гарантирует, что производство будет быстро налажено. Это очень важно на фоне вспышки глобальной эпидемии».
Больница «Меир» в Кфар-Сабе (Израиль) совместно с особыми подразделениями полиции разработала защитную маску для медперсонала, оснащенную нагнетательным насосом, облегчающим дыхание. Речь идет об активном устройстве с нагнетательным насосом. При его ношении не надо прилагать усилия для дыхания, насос подает профильтрованный воздух, что помогает избегать ощущения удушья. Если при ношении маски N95 надо было каждые 2 часа выходить, чтобы отдышаться, то новое устройство можно носить часами, не снимая. Новая маска существенно улучшает условия работы и обеспечивает комфортную температуру воздуха в области лица.
Американская автомобилестроительная компания Ford объявила о разработке мощных воздухоочистительных респираторов в сотрудничестве с другой промышленной компанией 3M. Для их создания будет использоваться технология вентиляции сидений пикапов F-150. «Мы знали, что для того, чтобы сыграть свою роль в борьбе с коронавирусом, нам нужно будет объединяться с такими экспертами, как 3M, чтобы расширить производство крайне необходимого медицинского оборудования и дополнительных материалов», – заявил вице-президент Ford Джим Баумбик. Ford заявил, что новый респиратор, который пока не прошел процедуру сертификации соответствующих органов-регуляторов, будет включать в себя капюшон и защитную маску для головы и плеч, а высокоэффективная система фильтрации (HEPA) обеспечит подачу фильтрованного воздуха в течение восьми часов. В устройстве будет использоваться портативная система подачи воздуха, которую Ford обычно применяет для вентиляции сидений в пикапах F-150. «Около 90 работников Объединенного профсоюза автостроителей будут собирать респираторы на заводе Ford вблизи Флэт-Рок, Мичиган. Планируется сделать 100 тыс. таких устройств или больше, если понадобится», – заявили в компании. В Ford также заявили, что они сотрудничают с компанией Joyson Safety Systems, чтобы изготовить медицинские халаты многоразового использования из материалов, которые обычно используются для подушек безопасности автомобиля.
В больнице «Мааяней-Йешуа» в Бней-Браке (Израиль) установлено устройство, уничтожающее вирус даже в присутствии больных в помещении. Оно излучает ультрафиолетовый свет особой длины волны, который уничтожает вирус, но не является канцерогенным, так что им можно облучать поверхности в присутствии больных, в том числе легочных. В разработке участвовали предприниматель Эльдад Пери, группа медиков под руководством доктора Бориса Оркина и группа физиков. Во всем мире ультрафиолетовые лампы используют для дезинфекции операционных, но в 2009 году органы здравоохранения США предупредили, что некоторые виды способствуют образованию озона, опасного для легочных больных. Поэтому ими ранее не пользовались для борьбы с коронавирусом. Исследования показали, что существуют ультрафиолетовые излучатели, при работе которых не образуется озон, при этом они обладают сильным дезинфицирующим эффектом. Эти лампы также не опасны для глаз и кожи. Система может уничтожать вирус на период до получаса, не будучи опасной для человека. В отделении для лечения больных коронавирусом установлена система дезинфекции с ультрафиолетовыми лампами. Они излучают невидимый свет, не способствующий выработке озона, так что их можно применять даже в палатах, где лежат больные на ИВЛ. Установка уничтожает микробы и вирусы. Если ее включать на срок до получаса в каждой смене, то существенно снижается риск заражения персонала. Исследования показали, что она уничтожает коронавирус на облученных поверхностях, повышая безопасность работы в отделении.

Израильские исследователи научились выявлять бессимптомных носителей коронавируса. Исследования в Китае и Италии демонстрируют, что 30-50% носителей не проявляют никаких симптомов заболеваний и потому особенно опасны, так как могут заражать окружающих, сами того не зная. Группа израильских исследователей из больницы Ассута в Ашдоде и Luminati Networks разработала простой и быстрый способ выявления бессимптомных носителей, основанный на измерении уровня кислорода в крови. Опыт показывает, что более чем у 50% больных коронавирусом отмечается низкое, менее 90% содержание кислорода в крови. Также выяснилось, что значительную часть смартфонов может применять при проведении простых тестов на содержание кислорода в крови. Это та часть проекта, которой занималась Luminati Networks. Было выявилено 110 видов смартфонов и 165 видов смарт-часов, позволяющих делать такие проверки. Компания заявляет: «Измерение температуры на входе в офис – недостаточный индикатор. У многих израильтян есть подобные аппараты, и мы полагаем, что их применение поможет остановить распространение коронавируса».

Больница «Шаарей-Цедек» в Иерусалиме совместно с НИИ биологии проверяет новый метод выявления больных COVID-19 по выдыхаемому воздуху. Он напоминает известный всем полицейский тест для обнаружения алкоголя. Метод основан на выявлении молекул, указывающих на присутствие вируса. Образцы выдыхаемого воздуха подвергаются масс-спектрометрическому анализу, выявляющему их химический состав. Этот способ должен произвести переворот в диагностике заражения коронавирусом.

Американские вирусологи из Агентства по оборонным перспективным исследованиям Пентагона (DARPA) разработали новую методику тестирования на коронавирус COVID-19, позволяющую выявить его на самой ранней стадии инкубационного периода. Новая методика, основанная на анализе крови, позволит распознать коронавирус уже через 24 часа после заражения, то есть задолго до появления у человека первых симптомов COVID-19. По мнению ученых, в это время зараженный коронавирусом еще не представляет серьезной угрозы окружающим и в случае его своевременной изоляции не сможет стать разносчиком опасной инфекции. Имеющиеся сегодня в распоряжении медиков тесты позволяют с достаточной степенью достоверности определить наличие коронавируса лишь спустя пять суток после заражения. «Эта разработка заполняет пробел с диагностированием COVID-19 в мировом масштабе», – заявил глава лаборатории биотехнологий DARPA доктор Брэд Рингайзен. По его словам, разработанная американскими учеными методика является абсолютно инновационным решением.
Первый рабочий образец препарата от коронавируса получен в Израиле. Об этом 5 мая сообщили в Институте биологических исследований в Нес-Ционе. В совместном заявлении института и министерства обороны утверждается, что препарат работает и как вакцина, и как лекарство, подавляя коронавирус в организме больного человека. «Речь идет о новом средстве, которое целенаправленно действует против коронавируса, в отличие от других экспериментальных методов лечения, основанных на уже известных препаратах и методиках, применяющихся при инфекционных заболеваниях», – отмечается в заявлении. Моноклональные антитела (антитела, вырабатываемые иммунными клетками), положенные в основу препарата, были получены из плазмы крови животных и людей, переболевших коронавирусом. Клинические испытания показали высокую эффективность препарата. По словам источников в министерстве обороны, это первый в мире препарат направленного действия. Они добавили, что институт в Нес-Ционе под руководством проф. Шмуэля Шапира уже подал подал патентную заявку. На следующем этапе последует обращение к международным организациям для производства препарата. «Я горжусь достижением израильских ученых, – сказал в интервью «Едиот ахронот» министр обороны Нафтали Беннет. – Речь идет о гигантском прорыве, который имеет огромное значение для всего человечества».

17 августа Китай сообщил о регистрации своей первой вакцины от коронавируса. Патент на вакцину выдан Национальным управлением интеллектуальной собственности. Первый патент Китая на вакцину против COVID-19 был выдан Национальным управлением интеллектуальной собственности. Патент был подан совместно исследовательской группой с Академией военных наук и CanSino Biologics Inc., китайской высокотехнологической биофармацевтической компанией. Заявку на патент подали еще в марте, но одобрили только сейчас, потому что вакцина должна была пройти испытания. Вакцина содержит генетический материал коронавируса. Задача препарата – заставить организм человека вырабатывать антитела, которые способны распознавать спайк-белок коронавируса и бороться с ним. Исследования на первых двух этапах показали эффективность и безопасность образца. Теперь последует последняя фаза в виде массового тестирования. На последнем этапе тестирования вакцины предстоит выяснить продолжительность защиты, безопасную дозу для разных категорий людей.

Американские ученые из Института Гладстона в Сан-Франциско опубликовали достаточно тревожные выводы экспериментов о том, как новый коронавирус повреждает клетки сердца. Их результаты согласуются с фактическими изменениями в тканях сердца умерших от COVID-19 пациентов. Поэтому ученые вновь призывают относиться к коронавирусной инфекции не только, как к респираторному заболеванию.
«Момент, когда мы увидели разрушения микроволокон сердечных мышц коронавирусом, был окончательным, чтобы мы приняли решение выпустить препринт. И, если честно, я не спал всю ночь, пока мы его готовили», – заявил соавтор исследования Тодд Макдевит.

Ученые охарактеризовали увиденное «резней в клетках человека», которая не была похожа ни на что ранее увиденное при других заболеваниях.
Так, фрагменты волокон, известные как саркомеры, выглядели будто разрезанными хирургическим путем и не имели ничего общего с повреждениями, наблюдаемыми при приобретенных или наследственных заболеваниях сердечной мышцы. Кроме того, ученые наблюдали черные дыры на месте ДНК в ядрах этих клеток. Они работали с клетками в чашке Петри с большим увеличением, чтобы оценить происходящее в первые 48 часов после заражения.
Во втором этапе экспериментов ученые сравнили результаты с образцами ткани сердца умерших от COVID-19 пациентов и обнаружили похожие, хотя и не идентичные изменения. В целом, по их мнению, это позволяет объяснить сохраняющуюся одышку и слабость даже у тех, кто перенес COVID-19 в легкой форме.
«Это важная работа, помогающая определить механизмы, с помощью которых COVID-19 приводит к наблюдаемым повреждениям сердца и клиническим симптомам», – пояснил соавтор исследования Грег Фонаров. До сих пор остается открытым вопрос о том, может ли SARS-CoV-2 поражать непосредственно клетки сердечной мышцы и эксперименты подтверждают, по крайней мере, in vitro это возможно, добавил он.
Дальнейшие исследования необходимы, чтобы оценить вероятные последствия для человека в долгосрочной перспективе. Пока ученые не могут сказать, будут ли поврежденные саркомеры восстанавливаться в организме после выздоровления. Возможно, эти изменения будут повышать риски развития сердечной недостаточности у переболевших COVID-19 в будущем, предполагают они.

В то время как основное внимание проекта сосредоточено на COVID-19, долгосрочная миссия лаборатории заключается в том, чтобы «использовать большие данные и ИИ для скрининга, профилактики и контроля, а также предупреждения о вспышках, респираторных заболеваниях и заболеваниях органов грудной клетки».
Израильская больница «Рамбам» совместно с оборонной компанией Elbit разработала систему контроля палат с большим числом больных COVID-19, подключенных к аппаратам искусственной вентиляции легких (ИВЛ). Она аналогична системам связи и контроля, применяемым в армейской пехоте, а теперь ее адаптировали к нуждам больниц. Система позволяет точно определить местонахождение каждого медработника и поддерживать голосовую связь с ним, несмотря на помехи со стороны средств защиты. Это позволяет совмещать устройства связи со средствами защиты и эффективно руководить работой отделения. Когда персонал облачен в защитные костюмы, маски, очки и капюшоны, становится трудно разговаривать, а для управления работой общение необходимо. Устройство, напоминающее телефон, позволяет включать связь нажатием кнопки под средствами защиты, и проблема коммуникации решается.
В Израиле больница «Сорока» в Беэр-Шеве совместно с концерном авиапромышленности разработала систему Cockpit, напоминающую кабину пилота самолета. Система предназначена для контроля и концентрации информации о находящихся в стационаре больных коронавирусом. Она помогает получить полную картину течения болезни при минимальном контакте персонала с заразными больными. Одна из основных задач при эпидемии — сокращение физических контактов персонала с больными и внедрение средств дистанционного лечения. Цифровые устройства позволяют поддерживать максимальное дистанцирование персонала от больных и наилучшую защиту от заражения. Новая установка стала результатом адаптации систем, применяемых в авиации, к потребностям лечения больных в экстремальной ситуации. Установка позволяет мониторить параметры организма больного, а также управлять работой отделения и приборов без необходимости непосредственного контакта с больным. Главное преимущество системы то, что она имитирует ситуацию, при которой врач входит в палату, обследует больного и снимает показания с подключенной аппаратуры. Эта система имеет большой потенциал применения и после эпидемии. Она сможет предупреждать медиков об ухудшении состояния больных, давая возможность своевременно реагировать на ситуацию.
Исследователи одного из ведущих университетов Китая разработали робота, который, по их словам, может помочь спасти жизни людей на переднем крае во время вспышки коронавируса. Аппарат состоит из роботизированной руки на колесах, которая может выполнять УЗИ, делать мазки изо рта и слушать звуки, издаваемые органами пациента, с помощью стетоскопа. Такие задачи обычно выполняются врачами лично. Но с этим роботом, который оснащен камерами, медицинский персонал не обязательно должен находиться в одной комнате с пациентом и даже может находиться в другом городе. «Врачи очень смелые, – сказал профессор университета Цинхуа Чжэн Ганти, главный конструктор робота. – Но этот вирус слишком заразный … Мы можем использовать роботов для выполнения самых опасных задач».
Идея пришла к Чжэнгу в преддверии лунного Нового года, когда в Ухане только ввели карантин, а число случаев и смертей быстро росло с каждым днем. Как инженер, Чжэн хотел сделать что-то, чтобы внести свой вклад в борьбу с коронавирусом. В первый день лунного Нового года он услышал от своего друга Донга Цзяхуна, исполнительного президента Пекинской больницы Цинхуа Чангунг, что самая большая проблема заключалась в заражении передовых работников. Собрав команду Чжэн принялся за создание двух механизированных манипуляторов по той же технологии, что и на космических станциях и лунных исследователях. По словам Чжэна, роботы были почти полностью автоматизированы и могли даже дезинфицировать себя после выполнения действий, связанных с контактом. «Но отзывы врачей заключались в том, что было бы лучше, если бы было меньше автоматизации, поскольку личное присутствие врача успокоит пациента», – сказал он.
Немецкая больница Саудовской Аравии, один из крупнейших поставщиков медицинских услуг в ОАЭ, автоматизирует свои комплексные бизнес-процессы с помощью программных ботов на базе AI, чтобы помочь улучшить обслуживание пациентов и сократить время ожидания пациентов во время COVID-19. Программные боты предоставляются Automation Anywhere и развертываются Advansys ESC.
Automation Anywhere и Advansys ESC работали совместно с саудовской немецкой больницей в ОАЭ, чтобы определить возможности автоматизации в ее отделах страхования и финансов. Именно на эти отделы обычно уходит много человеческих ресурсов. Например, право на получение страховки, предварительная авторизация и регистрация пациентов.
«Возможности автоматизации позволят нам повысить ценность и поддержать тех, кто ухаживает за больными в процессе лечения, предоставляя более глубокое понимание конкретного состояния пациента, образа жизни и поведения пациента в режиме реального времени», – доктор Рим Осман, генеральный директор группы Saudi German Hospitals UAE.
Вливание когнитивных технологий и технологий искусственного интеллекта расширит возможности «Интеллектуальной платформы пациентов» для расширения компетенций и достижения лучших результатов. Интеллектуальная автоматизация позволяет медицинским организациям выполнять более трудоемкие ручные задачи, освобождая персонал для лечения большего числа пациентов за счет повышения эффективности больниц.
Медицинские системы, затронутые глобальной пандемией, обратили внимание, как технология автоматизации может оказать огромное влияние на прогресс пациента. Внедрение ботов для таких процессов, как упрощение планирования встреч с пациентами, оптимизация расчетов по счетам и управление рабочими процессами в здравоохранении поможет сэкономить время и направить его на уход за пациентом.
В завершение краткого обзора создания средств и препаратов для предотвращения губительных последствий пришествия в наш мир COVID-19 – Нассим Талеб, американский писатель, успешный трейдер, автор бестселлера «Черный Лебедь», который нещадно цитируется, потому как еще в 2007 году помянул в своем труде вирус, который охватит всю планету.
Нассим Талеб: «Я написал в «Черном лебеде», что вирус охватит планету. Теперь многие утверждают, что пандемия — это «черный лебедь», нечто совершенно неожиданное, и значит, наша неподготовленность к ней – оправданна. Но если бы эти люди прочитали книгу, они бы знали, что глобальная пандемия – именно «белый лебедь» – событие, которое должно было наступить с очень высокой вероятностью».
Согласно Талебу, «черные лебеди» – это события, которые возникают непредсказуемо, как торнадо, и оказывают огромное воздействие на рынки, глобальную политику и жизни людей. Тем не менее он считает, что что пандемия коронавируса была предсказуема, поэтому ее нельзя поставить в один ряд с терактом 11 сентября и считать «черным лебедем».
Талеб подчеркивает: «Мы выпускали предупреждение о том, что коронавирус нужно убивать в зародыше, если это возможно, и действовать очень быстро. Меня так раздражают те, кто говорит, что это «черный лебедь». Настоящий «черный лебедь» – это события 11 сентября».
По словам писателя, пандемия была предсказуема, а значит, речь идет о «белом лебеде». Этот термин ввел в употребление экономист Нуриэль Рубини. По его словам, «белые лебеди» – это финансовые кризисы, которые случаются не стихийно, а закономерно.
Как заявил автор «Черного лебедя», поскольку пандемия была предсказуема, у бизнеса и правительств во всем мире «нет оправданий» такому низкому уровню подготовки к распространению вируса: «Они не захотели потратить на борьбу с коронавирусом ни пенни в январе, а теперь тратят миллиарды».
По мнению трейдера, дальнейший ход развития событий непредсказуем, поэтому компании не должны торопиться и возвращать своих сотрудников на работу, даже если власти им прикажут. Он подчеркнул, что в нынешней ситуации решать судьбу сотрудников должны главы компаний, а не стран.
Также Талеб выступил с критикой предпринимателей, которые оказались не готовы к пандемии. Он объяснил, что правительство сейчас спасает от банкротства только те компании и инвесторов, у которых не было подушки безопасности, и добавил, что теперь все расплачиваются за их ошибки. Талеб подчеркнул: «У бизнеса должна быть стратегия выживания в кризис, даже если в данный момент угроз нет».
Что тут можно сказать… По факту – все правильно, а по сути – классика жанра, ловля рыбы в мутной воде. А отделение зерен от плевел… Тут Нассим Талеб прав: «Чтобы предотвратить масштабную эпидемию, достаточно было прислушиваться к тому, что думают и чувствуют люди. Дело в том, что каждый человек по природе своей параноик: он боится всего нового и подозрительного. А паранойя – удачная эволюционная черта: она помогает людям выживать. Но так повелось, что в США стратегии формируются университетскими отделениями психологии. Эти психологи вкладывают в головы чиновникам неверные подходы, призывая поступать рационально, то есть не прислушиваться к инстинктам. Но если вы сравните представления этого класса псевдоэкспертов о реальности с тем, что думает о ней ваша бабушка, которая, скорее всего, не располагает никакими статистическими выкладками, вы увидите, что проблемы она оценивает намного более здраво».
И напоследок про скоропалительность выхода на рынок с препаратами от нагрянувших напастей. Тот же Нассим Талеб с его богатым опытом проб и ошибок: «Эпидемиологические модели, которые используются для борьбы с вирусом, очень примитивны и уязвимы. Они разработаны для того, чтобы показать нам, каким будет результат определенной последовательности действий. Но они не отвечают на вопрос, что нам делать и как. Разработчики таких моделей делают выводы на основе гипотез и предположений, которые не всегда проверяются. Для академических работ это хорошо – ошибочные теории могут спровоцировать дискуссию. Но если мы основываем наши действия в связи с пандемией на некорректных академических моделях, люди умирают»руководителей научно-медицинской компании BioViva, которая и проводит этот смелый эксперимент.
Чтобы понять суть искусственных изменений, необходимо немного осветить проблему старения с точки зрения генетики. Сам процесс старения заложен в нашей ДНК, а начинается он с процесса уменьшения концевых отростков хромосом, так называемых теломер. Чем старше биологический возраст человека, тем короче его теломеры. В процессе роста клеток происходит деление ДНК, что сопровождается укорачиванием теломер и в конечном итоге приводит к старению и гибели клетки.
В конце 2015 года Элизабет Пэрриш ввели генетический материал, который, проникнув внутрь ядра каждой клетки ее организма, должен был запустить изменения, и способствовать увеличению длины теломер. Таким образом, по предположению ученых, будет остановлен процесс старения и произойдет общее омоложение организма.
Принимая во внимание то, что результаты такого эксперимента могут быть самыми непредсказуемыми, вплоть до летального исхода, Элизабет даже записала обращение, в котором подтверждала свое согласие на инъекцию и озвучила понимание серьезности генетического вмешательства. Для введения генетического материала ей даже пришлось ехать в Колумбию, так как на территории Соединенных Штатов подобные опыты с людьми запрещены законодательно.
И вот ученые уже обнародовали первые результаты эксперимента. Пока все выглядит более чем оптимистично: биологический возраст женщины уменьшился примерно на 20 лет. Это выражается в состоянии лейкоцитов ее крови, а также в теломерах хромосом, которые удлинились, вместо того, чтобы дальше разрушаться. Во внешности 45 летней женщины также произошли некоторые изменения. Ее кожа стала более упругой и улучшилось состояние волос.
Ученые надеются, что подобная технология поможет миру в борьбе с возрастными заболеваниями, а также с некоторыми генетическими отклонениями.
Американские ученые Стэнфордского университета впервые в истории смогли остановить старение человеческих клеток. Материал усваивал питательные вещества и избавлялся от клеточного мусора.
Специально запущенный специалистами механизм определенное время позволял синтезировать отдельные белки. В результате клетка начала производить особые белки, которые играют важную роль при развитии эмбриона.
Ученым удалось задуманное – клеточный мусор с ДНК был удален, но при этом опытный материал не трансформировался в плюрипотентную стволовую клетку. В результате эксперимента было обнаружено, что некоторые факторы старения, характерные клеточному организму, начали откатываться назад. Отмечается, что по одному из признаков обработанные клетки были на 1,5-3,5 года моложе своих ровесников.
Эксперты утверждают, что их эксперимент имеет большое значение для изучения процесса старения.
Коллаборация ученых, в которую вошли специалисты из МФТИ, разработала новый неинвазивный метод наблюдения за наночастицами в кровотоке, обладающий высоким временным разрешением. Метод позволил установить основные закономерности, которые влияют на жизнь частиц в кровотоке и представляются перспективными для разработки более эффективных наноагентов для биомедицинских применений.
Клинические применения любых наночастиц требуют точного анализа их поведения в организме, особенно — времени нахождения наночастиц в кровотоке. Именно этот параметр определяет, успеют ли наночастицы распространиться по организму, достигнуть свою терапевтическую мишень (например, опухоль) и связаться с ней. Кроме того, излишне длинное время циркуляции может быть вредно, так как может привести к накоплению частиц в здоровых тканях и, соответственно, повысить их побочную токсичность.
Циркуляция наночастиц в кровотоке сегодня изучается главным образом с помощью различных методов забора образцов крови и анализа содержания в ней наноагентов.
«Проблема таких методов в том, что часто частицы выводятся из кровотока очень быстро, иногда даже за несколько минут, и исследователь успевает взять только 2–3 образца крови, что недостаточно для полноценного анализа», – комментирует Максим Никитин, соавтор статьи, заведующий лабораторией нанобиотехнологий МФТИ.
Кроме того, сама процедура последовательного взятия крови приносит стресс организму и может опосредованно повлиять на циркуляцию наночастиц. Новые неинвазивные методы отслеживания судьбы наночастиц в организме крайне востребованы для развития наномедицины.
Авторы работы – ученые из МФТИ, Института биоорганической химии РАН, Института общей физики имени А. М. Прохорова РАН, МИФИ и Университета «Сириус» – применили разработанный ими ранее индукционный метод детекции магнитных частиц (MPQ – Magnetic Particle Quantification) для неинвазивного измерения динамики частиц в крови.
Для этого они помещали хвост животных, мышей или кроликов, в магнитную катушку прибора, затем вводили частицы в кровь и наблюдали за их концентрацией в хвостовых венах и артериях в реальном времени. Подобные измерения могут проводиться и на человеке, например, измерением магнитной катушкой частиц в руке или на кончиках пальцев.
Исследования показали, что используемый метод дает возможность неинвазивно регистрировать уникальные по информативности кинетики частиц в кровотоке, причем гораздо проще, чем классические подходы. Это позволило подробно изучить, что может повлиять на поведение частиц в кровотоке животных. Исследователи изучили три группы факторов: свойства частиц, особенности их введения, а также состояние организма животного.
Дольше пребывали в кровотоке маленькие отрицательно-заряженные наночастицы, вводимые в высоких дозах. Кроме того, было обнаружено, что если вводить в кровь частицы несколько раз подряд, то циркуляция последующих доз частиц значительно продлевается.
«Подобные ситуации могут встречаться в клинической практике, когда человеку сначала вводятся наноагенты, увеличивающие МРТ-контраст (магнитные частицы), а потом – терапевтические наночастицы, например, липосомы с лекарством. Мы показали, что частицы могут влиять друг на друга, и это может быть важно при терапии», – комментирует Иван Зелепукин, первый автор статьи и младший научный сотрудник Института биоорганической химии РАН и МФТИ.
Крайне важным аспектом оказалось состояние организма, в который вводятся частицы. Так, циркуляция у мышей разных генетических линий могла отличаться в несколько раз, причем различие наблюдалось только для маленьких 50-нм частиц, а не для более крупных наноагентов. Кроме того, если животное имело развитую опухоль, наночастицы начинали быстрее выводиться из крови, причем тем скорее, чем больше объем раковой опухоли.
Эти факты в работе связываются с динамическими изменениями иммунной системы и ее большей способностью к распознаванию инородных веществ при развитии патологии. Обычно подобная информация о состоянии организма игнорировалась ранее в экспериментах, поэтому своими результатами авторы привлекают внимание к необходимости открыть этот ящик Пандоры для оптимального дизайна нанолекарств.
Междисциплинарная исследовательская группа БФУ им. И. Канта открыла новые особенности влияния формы наночастиц на клетки в злокачественных образованиях.
«В ходе экспериментов было установлено, что пути активации процессов клеточной смерти отличаются в зависимости от формы наночастиц. Изучив детали этого процесса, мы приблизились к разработке противоракового терапевтического инструмента на основе наночастиц», — рассказал аспирант БФУ им. И. Канта Станислав Пшеничников.
Исследователи БФУ им. И. Канта изучают, как особенности формы магнитных наночастиц влияют на активацию механизмов клеточной смерти раковых опухолей.
Как известно, из-за малых размеров магнитные наночастицы способны поглощаться раковыми клетками человека, что в последующем можно использовать для терапии раковых заболеваний, например, используя локальный нагрев опухоли при воздействии переменного магнитного поля (магнитная гипертермия), целевой доставки лекарств или собственной избирательной цитотоксичности. Благодаря своим уникальным магнитным свойствам, наночастицы могут использоваться в тераностическом подходе (диагностика и персонифицированное лечение) и быть эффективным контрастным агентом в МРТ или визуализации магнитных наночастиц (MPI – magnetic particles imaging).
Благодаря последним достижениям в области синтеза наночастиц, становится возможным изготавливать наночастицы желаемых форм и размеров (как, например, кубические частицы в данном исследовании), однако многие особенности поведения таких наночастиц остаются слабо изученными, что делает сложным использования всего арсенала возможностей магнитных наночастиц для лечения и диагностики раковых заболеваний.
Исследователи уже давно смогли создать комфортные условия для существования и размножения раковых клеток «в пробирке» в лабораторных условиях. Конечно, искусственно создаваемые параметры не являются полностью естественными для раковых клеток. Однако благодаря современному оборудованию, можно частично имитировать условия человеческого тела – жидкую среду, которая обеспечивает рост и функционирование раковых клеток продолжительное время.
Ученым удалось изучить не только внешнее строение клеток, но детально познакомиться с особенностями внутриклеточных процессов. Таким образом, используя различные методики, можно получить упрощенную, но рабочую модель рака человека в пробирке. Воздействуя различными факторами на клеточную культуру (в зависимости от цели эксперимента), исследователи могут одновременно отслеживать все происходящие изменения в клетках.
Добавляя наночастицы различных форм в питательную среду к клеткам, экспериментаторы из Лаборатории новых магнитных материалов проверяли степень и характер произошедших изменений.
Такие малые объекты, как наночастицы могут быть легко «съедены» клетками, но происходит это не всегда – в некоторых случаях наночастицы способны повредить структуру клетки и проникнуть «внутрь силой». Во время этого процесса образуются отверстия в мембранах клеток и/или отдельных органелл (происходит пермеабилизация), что может привести к клеточной гибели. Поведение раковых клеток зависит от концентрации наночастиц в растворе и, что очень важно, от вида рака. Дело в том, что различные клетки неодинаково отвечают на воздействие одних и тех же частиц. Этот факт дает возможность создать инструмент на основе наночастиц, избирательно подавляющий раковые клетки и не повреждающий здоровые.
В то же время, взаимодействие наноматериалов и биологических структур, является сложным и многостадийным процессом. Поэтому в исследовании ученые сфокусировались на изучении влияния именно формы наночастиц на характер взаимодействия с раковыми клетками. Всесторонне было изучено влияние наночастиц, отличающихся по форме, на раковые клетки печени человека. В ходе экспериментов было установлено, что пути активации процессов клеточной смерти, отличаются в зависимости от формы наночастиц. Изучив детали этого процесса, мы приблизились к разработке противоракового терапевтического инструмента на основе наночастиц, рассказал аспирант БФУ им. И. Канта Станислав Пшеничников.
Новые биоматериалы, разработанные в Байройтском университете (Германия), устраняют риск заражения бактериями и грибками, но в то же время активно способствуют регенерации тканей человека. Эти материалы основаны на протеинах паучьего шелка. Они идеально подходят для имплантатов, перевязочных материалов, протезов, контактных линз и других средств повседневного использования.
Микробы, оседающие на поверхности предметов, постепенно образуют плотную, часто невидимую биопленку, которую нелегко удалить даже чистящими средствами и которая часто устойчива к антибиотикам и антимикотикам (противогрибковым средствам). Затем бактерии и грибки могут мигрировать в прилегающие ткани организма. В результате они не только мешают различным процессам заживления, но даже могут вызывать опасные для жизни инфекции.
Используя новый исследовательский подход, ученые из Байройтского университета нашли решение этой проблемы. Используя биотехнологические белки шелка пауков, они разработали материал, предотвращающий адгезию патогенных микробов. Даже стрептококки, устойчивые ко многим антибактериальным агентам (MRSA), не имеют шансов осесть на поверхности материала. Поэтому биопленки, растущие на медицинских инструментах, спортивном инвентаре, контактных линзах, протезах и других повседневных предметах, могут вскоре остаться в прошлом.
Новые материалы могут не только «отталкивать» болезнетворные микробы, но и ускорять заживление ран на коже человека. Поэтому их можно использовать, например, в качестве повязок на раны, заменителей кожи или имплантатов – они активно поддерживают регенерацию поврежденной или утраченной ткани. В отличие от других материалов, которые ранее использовались для регенерации тканей, риск инфицирования полностью исключен. Таким образом, в ближайшем будущем появятся устойчивые к микробам покрытия для различных биомедицинских и технических применений.
Ученые из Итальянского технологического института (Генуя) разработали революционный жидкий протез сетчатки. Протез поможет бороться с такими заболеваниями, как пигментный ретинит (наследственное, дегенеративное заболевание глаз, которое вызывает сильное ухудшение зрения и зачастую приводит к слепоте) и возрастная дегенерация желтого пятна.
Искусственная сетчатка в жидкой форме имитирует свойства биоматериала и обладает высоким пространственным разрешением. Она состоит из водного компонента с фотоактивными полимерными наночастицами (их размер не превышает 350 нанометров), которые, по словам ученых, ведут себя как «крошечные фотоэлектрические элементы» на основе углерода и водорода. Именно эти наночастицы призваны заменить поврежденные фоторецепторы (светочувствительные сенсорные нейроны сетчатки глаза).
Авторы работы провели эксперимент (пока что на доклинической стадии, на грызунах), в результате которых выяснилось, что естественная световая стимуляция наночастиц вызывает активацию нейронов сетчатки, избавленных от дегенерации, и имитирует то, как работают здоровые фоторецепторы. В итоге благодаря жидкому протезу грызунам вернули функциональное зрение.
По сравнению с другими существующими методиками и разработками, новый жидкий протез представляет быстрый, эффективный и менее опасный метод проведения операций: он подразумевает микроинъекции массы наночастиц непосредственно под сетчатку, где они заменяют старые фоторецепторы. В то же время сохраняются преимущества полимерных протезов, которые обладают естественной чувствительностью к свету и не требуют ношения очков или другой защиты.
«Наши результаты подчеркивают потенциальную значимость наноматериалов в разработке протезов сетчатки второго поколения для лечения дегенеративной слепоты и представляют собой важный шаг вперед, – отметил Фабио Бенфенати, один из авторов исследования. – Создание жидкого искусственного имплантата сетчатки имеет большой потенциал. Включение фотоактивных полимеров в частицы, которые меньше, чем фоторецепторы, повышает взаимодействие с нейронами сетчатки и позволяет легко охватить всю поверхность сетчатки и масштабировать фотоактивацию на уровне одного фоторецептора».
Ученым из Гонконга удалось изготовить первый в мире трехмерный искусственный глаз, который не только превосходит аналоги, но и в потенциале может оказаться лучше настоящего – у него есть большой ресурс по улучшению четкости изображение, а еще он сможет переходить в режим ночного видения.
Бионические глаза, которые разрабатывают лидеры в своей области, компании Bionic Vision или Second Sight, устроены примерно одинаково – это очки с камерой. Данные поступают на вживленный в организм процессор, который связан с имплантом в сетчатке глаза пользователя. Оттуда сигнал передается в отделы мозга, отвечающие за обработку визуальной информации. Технология работает, хотя картинка не слишком четкая и не успевает за быстрыми движениями.
Устройство, разработанное в Гонконгском университете науки и технологии, может стать настоящим прорывом. Этот электромеханический глаз (EC-Eye) вместо датчика изображений, какие бывают в камерах, оснащен искусственной сетчаткой. Ее поверхность покрыта массой крошечных светочувствительных датчиков, имитирующих фоторецепторы. Они соединены с проводами из жидкого металла, действующими наподобие оптического нерва.
Испытания EC-Eye показали, что бионический глаз уже в состоянии передавать относительно четкие изображения. Когда его поместили перед монитором, на котором были достаточно крупные буквы, он смог отобразить их в читаемом виде.
Хотя по сравнению с существующими бионическими глазами EC-Eye действительно лучше, он все еще не дотягивает до настоящего глаза. Однако ученые убеждены, что это можно исправить. Технология в состоянии даже превзойти природу, если использовать больше датчиков света и соединять каждый с отдельным нанопроводом – четкость картинки будет не хуже, чем у человеческого глаза, или даже лучше. А если разработчики повысят чувствительность датчиков к инфракрасному спектру, то глаз с искусственной сетчаткой сможет переключаться в режим ночного видения.
Создана методика регенерации новых хрящей в человеческих суставах. От постоянных нагрузок хрящи в суставах истираются и перестают выполнять свою защитную функцию, но естественным образом регенерировать не могут. Американские ученые придумали, как вырастить новые хрящи с такими же механическими свойствами и уже испытали технологию на мышах.
Суставной хрящ – мягкая амортизирующая ткань, выстилающая кости и на 75% состоящая из воды. Она снижает нагрузку на суставы, но с возрастом или в результате серьезных нагрузок хрящи разрушаются, возникают воспаления и боли, а затем развивается артрит и другие заболевания. В зрелом возрасте человек почти не способен восстановить поврежденный хрящ естественным образом, однако ученые из Университета Стэнфорда придумали, как вырастить суставной хрящ заново.
Для этого они изучили, что происходит в результате применения метода микротрещин. Эта операция по высверливанию крошечных отверстий в поверхности сустава, которая, как выяснилось, стимулирует рост новых тканей, похожих на хрящевые. По словам ученых, они больше напоминают шрамы, чем хрящи.
«Они покрывают кость, и это лучше, чем ничего, но у них нет мягкости и эластичности природного хряща, и они относительно быстро распадаются», – пояснил Чарльз Чань, один из руководителей научной группы.
Однако механизм микротрещин ученым показался любопытным, поскольку он стимулирует стволовые клетки скелета выращивать новые ткани – просто это были не те ткани, которые нужны пациенту. Поэтому они решили модифицировать этот метод с помощью молекулы костного морфогенетического белка 2 (BMP2), который запускает процесс формирования новых костей.
В ходе развития костной ткани она проходит стадию хряща, так что ученым нужно было только остановить процесс в нужное время, заблокировав сигнальный белок фактор роста эндотелия сосудов. Это сработало. В итоге ученые получили суставные хрящи, механические свойства которых были сравнимы со свойствами натуральных хрящей. Больные остеоартритом мыши, на которых проводились опыты, восстановили подвижность и избавились от болей.
Тот же процесс оказался действенным и для мышей с человеческими тканями. Это значит, что операция по регенерации хрящей поможет и людям. Сначала исследователи планируют провести клинические испытания на суставах пальцев, а потом перейти к более крупным – локтям и коленям.
Исследователи из Университета Миннесоты при поддержке компании Medtronic разработали новый процесс многоматериальной 3D-печати реалистичных моделей аортального клапана сердца и окружающих его структур, имитирующих точный облик настоящего клапана.
Эти модели включают в себя интегрированные в структуру мягкие сенсорные матрицы, их изготовили с помощью специальных красок и индивидуального процесса 3D-печати. Такие модели можно использованы при минимально инвазивных процедурах для улучшения состояния тысяч пациентов по всему миру.
«Наша модель поможет снизить риски из-за медицинских операций и осложнений. Мы можем предоставить врачам специальные инструменты, которые помогают внедрить искусственную анатомическую структуру, которая полностью повторяет механические свойства сердца конкретного пациента. Кроме того, врачи могут протестировать имплантаты перед самой процедурой, а пациенты — лучше понять свою анатомию», – пресс-релиз Университета Миннесоты
Эта модель органа разработана, чтобы помочь врачам в процедуре под названием транскатетерная замена аортального клапана (TAVR), при которой новый клапан помещается внутрь своего аортального клапана пациента. Процедура используется для лечения стеноза аорты, который возникает, когда клапан аорты сердца сужается и препятствует полному открытию клапана – это уменьшает или блокирует приток крови из сердца в главную артерию. Стеноз аорты является одним из наиболее распространенных сердечно-сосудистых заболеваний у пожилых людей и поражает около 2,7 млн взрослых в возрасте старше 75 лет в США. Процедура TAVR менее инвазивна и опасна, чем операция на открытом сердце.
Модели корней аорты изготавливаются с помощью компьютерной томографии пациента в соответствии с его точной формой. Затем они печатаются в 3-D формате с использованием специальных чернил на силиконовой основе, которые механически соответствуют ощущениям реальной ткани сердца.
На 3D-принтере напечатали анатомически точный искусственный палец. Американские и японские инженеры создали искусственный аналог пальца, относительно точно повторяющий его строение, в том числе кольцевые связки и сухожилия-сгибатели.
Особенность этой разработки заключается в том, что она была напечатана за одну операцию с помощью 3D-принтера, работающего с разными материалами.
Роботы с похожей на человеческое тело конструкцией используются как сами по себе, так и в качестве протезов рук или ног. В роборуках кисти часто внешне и по функциям повторяют работу настоящих кистей, но изнутри устроены иначе: часто в них между каждой парой фаланг расположены электромоторы. У человека пальцы сгибаются иным образом. В них на фалангах или между ними располагаются кольцевые связки, через которые проходят сухожилия-сгибатели. Выше, в области предплечья, эти сухожилия переходят в мышцы – глубокие и поверхностные сгибатели пальцев. Существуют роборуки, в которых этот механизм повторяется с помощью тросов, проходящих сквозь пальцы, но по конструкции они все равно не полностью аналогичны настоящей кисти.
Группа инженеров под руководством Синити Хираи (Shinichi Hirai) из Университета Рицумейкан создали с помощью 3D-принтера более анатомически верный искусственный палец. Он состоит из трех фаланг, трех сухожилий, а также нескольких соединительных элементов, имитирующих хрящевые и прочие ткани. Авторы создали модели этих элементов на основе данных о строении реальных пальцев.
Одна из особенностей пальца заключается в том, что он, хотя и состоит из разных функциональных элементов с разными механическими свойствам, на самом деле представляет собой единую монолитную деталь. Добиться этого позволил 3D-принтер, способный за один подход печатать сразу двумя материалами. Кости фаланг инженеры напечатали твердым и жестким пластиком, хрящи сделали из мягкого и эластичного полимера, а остальные элементы были напечатаны смесью с определенным соотношением двух материалов, позволяющих добиться максимально близких к реальным тканям свойствам.
В результате они получили палец, сгибаемый с помощью полимерных аналогов сухожилий, проходящих через аналоги кольцевых связок. Разработчики подсоединили к концам сухожилий по одному актуатору, который может двигаться вниз или вверх, меняя натяжение сухожилия. Инженеры также провели симуляцию и выяснили, что поведение реального пальца достаточно точно описывается моделью. Они предположили, что разработанный ими метод в будущем позволит создавать более доступные, но при этом и более близкие по свойствам искусственные кисти для протезов или роботов.
Биоинженеры создали гибридные микрочастицы, свойства которых идентичны настоящим эритроцитам: они одинаковы по размеру, форме, способности деформироваться и переносить кислород. Для создания частиц из живых эритроцитов ученые сделали кремниевую форму, которую покрыли слоем полимера и клеточной мембраной, а затем растворили. Микрочастицы оставались в кровотоке мышей и эмбрионов курицы и не были токсичными. В искусственные эритроциты удалось поместить ряд препаратов: гемоглобин, контрастирующие агенты для МРТ, противоопухолевый препарат, оксид железа для управления частицами с помощью магнитного поля и флуоресцентный сенсор АТФ для чувствительности к токсинам.
Эритроциты, или красные кровяные тельца, относительно простые системы (у них нет ядра и многих других органелл), при этом у них есть целый ряд приспособлений для выполнения различных функций. Эритроциты имеют дисковидную двояковогнутую форму, которая обеспечивает максимальное соотношение площади поверхности к объему и позволяет красным кровяным тельцам изгибаться и сплющиваться, чтобы протиснуться через узкие капилляры. Основная функция эритроцитов – перенос кислорода и углекислого газа, для этого в них быстро формируются и превращаются друг в друга различные комплексы гемоглобина с газами. А на мембране красных кровяных телец находятся биомаркеры, по которым макрофаги узнают в них «своих» и не фагоцитируют.
Ученые предпринимали целый ряд попыток имитировать отдельные свойства эритроцитов в синтетических частицах: создали полимерные везикулы с гемоглобином, гибкие двояковогнутые диски из гидрогеля, покрытые мембранами настоящих эритроцитов частицы, управляемые магнитным полем микромоторы.
Эти работы вдохновили группу исследователей из Китая и США под руководством Джеффри Бринкера (Jeffrey Brinker) из Университета Нью-Мексико на создание искусственных эритроцитов, которые повторяли бы все свойства красных кровных телец, могли бы переносить груз и выполнять ряд дополнительных функций.
Искусственные частицы создавали в четыре этапа. Чтобы точно скопировать форму эритроцитов, живые клетки покрывали 10-нанометровым слоем аморфного оксида кремния: фиксированные в формальдегиде красные кровяные тельца помещали в раствор кремниевой кислоты на 24 часа, а затем осаждали кислоту с помощью ферментов. Полученные частицы использовали как форму для послойного осаждения самособирающихся биосовместимых полимеров: положительно заряженные молекулы хитозана и отрицательно – альгината – поочередно осаждались на поверхность оксида кремния. Затем из частиц вытравливали оксид кремния плавиковой кислотой, а полимерный остов (его толщина составила около 90 нанометров) покрывали мембраной, которую выделили из эритроцитов.
Ученые создали трехмерную реконструкцию внутрисердечной нервной системы крысы, на которой отразили анатомическое положение и молекулярный фенотип нейронов. Для создания атласа совместили два метода: сканирующую микроскопию с бриллиантовым лезвием для анатомической реконструкции и лазерную захватывающую микродиссекцию для анализа экспрессии генов в отдельных клетках.
Авторы работы отмечают, что разработанную ими методику можно использовать на других органах и животных.
В последние годы появляется все больше атласов мозга млекопитающих: трехмерных, интерактивных, с разрешением до отельных клеток и указанием молекулярных фенотипов нейронов. Однако собственный нервный аппарат есть и у других органов, например, у кишечника или сердца, и для них столь подробных реконструкций не существует.
У сердца есть собственная автономная проводящая система, которая задает сердечный ритм и координирует сокращение разных отделов. Кроме того, сердце получает сигналы от центральной нервной системы, а локально работу этого органа регулирует внутрисердечная нервная система. Функциональная организация последней изучена слабо; точное рас-положение нейронов различных фенотипов не картировано.

Ученые из США под руководством Джеймса Швабера (James Schwaber) из Университета Томаса Джефферсона объединили два подхода для создания трехмерного атласа внутрисердечной нервной системы крыс.
Реконструкцию 3D-структуры сердца на клеточном (нейрон-ном) уровне выполнили с помощью сканирующей микроскопии с использованием бриллиантового ножа. Эта технология позволяет получать изображения свежих срезов прямо с лезвия, затем двумерные картинки можно объединять в объемную схему.
На втором этапе исследователи получали замороженные срезы сердца, окрашивали нервную ткань по Нисслю и выделяли отельные клетки методом лазерной захватывающей микродиссекции (он позволяет изолировать клетки, не повреждая их). Фотографии срезов объединяли в трехмерное изображение, а в выделенных нейронах анализировали экспрессию генов по количеству их матричной РНК. Информацию о молекулярном фенотипе нейронов объединяли с 3D-реконструкцией сердца.
Основная часть нейронов внутрисердечной нервной системы крысы располагается в компактной области на задней стороне предсердий, которая напоминает по форме запятую.
Для второго этапа анализа извлекли 151 нейрон, в каждом из них определили уровень экспрессии 154 генов, которые связаны с функционированием нервных клеток. Ученые обратили внимание, что активность некоторых генов распределялась в пространстве по градиенту вдоль вертикальной оси сердца. По молекулярным фенотипам нейроны разделили на четыре группы, их положение в сердце соответствовало пространственным областям, выделенным по градиенту экспрессии генов. Эти группы не были описаны ранее, и авторы работы предполагают, что нарушения в пространственном или функциональном распределении нейронов могут лежать в основе патологий сердечно-сосудистой системы и разной реакции пациентов на лечение.
Метод, который разработали в этой работе, применим и к другим органам с внутренней нервной системой, с его помощью можно определять фенотипы отдельных нейронов и соотносить их с трехмерной структурой органа. Ученые планируют продолжить работу и создать атлас внутрисердечной нервной системы свиньи — анатомия сердца этих животных ближе к человеку.

На создание атласа авторов этой работы вдохновили создатели самого известного атласа мозга, Allen Brain Atlas.
Ученые из США и Швейцарии создали приклеиваемое на кожу руки устройство, способное измерять уровень витамина C в поту, что коррелирует с уровнем в крови.
Концентрацию веществ в теле обычно определяют по анализу крови. Это качественный метод, но он инвазивный, поэтому его неудобно применять для регулярных измерений уровня веществ и обычно это делают только с пациентами, для которых это действительно необходимо (например, при диабете). Но уровень многих веществ в крови коррелирует с уровнем в других жидкостях, в том числе слезе и поту. В последние несколько лет из-за развития материалов и технологий ученые стали создавать прототипы носимых датчиков веществ-биомаркеров в этих жидкостях, например, датчик глюкозы, встроенный в контактную линзу, или датчик для отслеживания концентрации кортизола в поту.
Американо-швейцарская группа ученых под руководством Джозефа Вана (Joseph Wang) из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовала этот подход в датчике концентрации витамина C. Датчик позволяет без анализа крови отслеживать уровень этого вещества и поддерживать его в нормальных пределах.
Ученые выбрали одну из стандартных схем для таких устройств, при которой датчик содержит фермент, способствующий окислению искомого вещества (витамина C в этом исследовании), и измеряет изменения тока, происходящие из-за этой реакции. В данном случае они поместили на один из электродов датчика фермент аксорбатоксидазу. Она выступает катализатором, благодаря которому попадающие на датчик молекулы витамина C вступают в реакцию с кислородом. Датчик измеряет концентрацию витамина C не напрямую, а отслеживая изменение тока восстановления кислорода. Оно возникает из-за того, что при повышении концентрации молекул витамина часть кислорода расходуется на их окисление.
Помимо датчика на гибкой и прозрачной полимерной подложке закреплено два больших гидрогелевых электрода. В гидрогеле анода содержится пилокарпин, вызывающий сильное потоотделение. При подаче тока на электроды молекулы пилокарпина из-за электростатического отталкивания двигаются от электрода к коже и попадают на нее. В результате под датчиком возникает зона усиленного потоотделения, чего достаточно для его работы.

Ученые проверили работоспособность датчика, присоединив к нему плату для подачи тока и считывания показаний. Во время экспериментов участники с закрепленным на руке датчиком принимали таблетки с определенной дозой витамина C (250 или 1000 миллиграммов), или от 0,5 до двух стаканов апельсинового или мультифркутового сока, причем в некоторых экспериментах доза увеличивалась постепенно. Кроме того, была и контрольная группа, которая не принимала витамин в виде таблеток или сока. Эксперименты показали, что изменения показаний датчика достаточно хорошо коррелируют с приемом витамина C в той или иной форме, причем отслеживать можно не только сам прием, но и примерную дозу.
Ученые из Университета Джорджа Вашингтона и Северо-Западного университета создали новый класс медицинских инструментов, оснащенных системой мягкой электроники, он улучшает диагностические и терапевтические вмешательства при минимально инвазивных операциях.
Во многих малоинвазивных хирургических вмешательствах используются катетеры, вводимые в тело через небольшие разрезы для проведения диагностических измерений и терапевтических вмешательств. Врачи, например, используют этот подход на основе катетера для картирования и лечения нерегулярных сердечных сокращений или аритмий, часто путем обнаружения и уничтожения или удаления области сердечной ткани, которая вызывает аритмии.

Несмотря на широкое применение в хирургии, нынешний катетерный подход имеет ряд недостатков. Жесткость современных катетерных устройств приводит к тому, что они плохо прилегают к мягким биологическим тканям. В конечном итоге это влияет на высокоточное отображение электрофизиологических сигналов органа. Современные устройства контактируют только с небольшой частью органа за один раз, поэтому необходимо постоянно перемещать зонд, что удлиняет медицинские процедуры. Кроме того, существующие катетерные системы также ограничены по количеству функций, которые они могут выполнять, что требует от врачей использования нескольких катетеров в одной процедуре абляции.
Стоит учитывать, что длительные процедуры, например, для определения местоположения и удаления тканей, вызывающих аритмию, рискуют подвергнуть и пациента, и врача потенциально опасному рентгеновскому излучению, поскольку врачи полагаются на рентгеновские изображения во время операции для направления своих катетеров.
Все эти сложности вдохновили разработчиков на создание нового класса медицинских инструментов, оснащенных передовой системой мягкой электроники, которая может значительно улучшить диагностику и лечение ряда сердечных заболеваний и состояний.
Разработчики применили растягивающиеся и гибкие матрицы электродных датчиков и исполнительных механизмов, а также датчиков температуры и давления к баллонному катетеру. Эта система часто используется при минимально инвазивных операциях или абляции для лечения таких состояний, как сердечная аритмия.
Новая система, которая лучше приспосабливается к мягким тканям тела, чем существующие устройства, может выполнять множество функций. Речь идет об одновременном измерении in vivo температуры, силы контакта и электрофизиологических параметров; возможность настройки диагностических и терапевтических функций; обратная связь в реальном времени. Новая система также может значительно сократить продолжительность инвазивных процедур абляции и облучение пациентов и врачей рентгеновским излучением.

Революция в медицине Израиля: врачам вместо стетоскопов раздадут мобильный прибор УЗИ. Устройство легко подключается к смартфону или планшету и позволяет быстро провести обследование в больнице или на дому.
Стетоскоп был изобретен 204 года назад, и этот инструмент на шее стал отличительным признаком врача. Но его эпоха подходит к концу. Стетоскоп вытесняет быстро распространяющийся в мире портативный прибор УЗИ. Врачи уже изучают его для диагностики болезней и травм, выслушивания сердца и легких и даже поиска вен для инъекций.
Прибор УЗИ – это дальний родственник стетоскопа, изобретенного в 1816 году доктором Рене Лаэннеком. Прототипом была свернутая в трубочку газета, которую Лаэннек приставлял к животу беременных, затем ее сменила полая деревянная трубка. В 1960 году гарвардский профессор Дэвид Литтманн разработал современную модель стетоскопа, помогающую диагностировать многие болезни.
Использование звука для диагностики лежит также в основе УЗИ. Это обследование было изобретено в 1950-е годы. Сейчас разработана сотовая версия прибора. Его можно брать с собой в любое место, подключать к смартфону и обследовать больного дома или на местности.
«Портативный прибор УЗИ уже используется при обучении студентов-медиков в США и в университете имени Бен-Гуриона в Израиле, – говорит доктор Лиор Фукс из отделения интенсивной терапии больницы «Сорока». – С 2019 года студентов стали учить им пользоваться. Став врачами, они смогут диагностировать многие проблемы при помощи небольшого устройства, помещающегося в кармане. Это станет обычным обследованием в больнице, поликлинике или на дому».
При помощи портативного прибора УЗИ, который легко подключается к смартфону или планшету врача, можно видеть сосуды, что поможет выбрать вены для инъекции, а не искать их методом проб и ошибок. Устройство хорошо отображает сердце и его сокращения и позволяет сделать приблизительную диагностику сердечно-сосудистых заболеваний, тромбоэмболии легочной артерии, травмы, водянки, кровотечения и миокардита.
Прибор УЗИ полезен для диагностики гиповолемического шока, при котором резко падает объем циркулирующей крови вследствие кровотечения или обезвоживания. Он может обнаружить признаки плеврита и пневмонии, а также симптомы отека легких, что позволяет быстро принять решение о госпитализации и экстренном лечении.
Прибор УЗИ сыграет важную роль при первичной диагностике травм: он позволяет распознать кровотечение в брюшной полости и в полости таза, в плевральной полости и в перикарде намного лучше, чем рентгенография. Скорая помощь Израиля уже оснастила этим устройством вертолеты экстренной эвакуации и часть машин интенсивной терапии.
«Ряд исследований уже показал, что УЗИ – более точное средство диагностики, чем стетоскоп, – говорит д-р Фукс. – Студенты могут с его помощью ставить диагноз на уровне опытных врачей во время обходов».
В ходе ежегодного собрания Американского химического общества, команда из Университета Делавэра представила многообещающий новый полимер на основе полистиролсульфоната (PEDOT), который эффективно взаимодействует с электронными компонентами, предотвращает образование рубцов и может быть использован в медицинских имплантатах, в том числе для соединения мозга человека с компьютером. По словам ученых, открытие решает главную проблему подключения электроники к человеческому телу. Если традиционные материалы для микроэлектроники, такие как кремний и золото, вызывают образование рубцов во время имплантации, что приводит к нарушению потока электрических сигналов и последующим сбоям системы, то новый полимер способен стабильно работать в течение длительного срока эксплуатации.
«Когда у нас возникла идея этого проекта, мы попытались связать жесткие неорганические микроэлектроды с мозгом. Однако мозг состоит из органических и живых материалов. Это решение не сработало, поэтому мы решили, что должен быть и лучший способ», – рассказал о зарождении проекта руководитель исследования Дэвид Мартин.
Химики перебрали множество материалов в последующей серии испытаний и перешли на органические электронные компоненты, используемые в небиологических устройствах. Лучшим решением оказался химически стабильный образец, который продавался в обычном магазине электроники как антистатическое покрытие для электронных дисплеев. Тестирование подтвердило, что полимер обладает свойствами, необходимыми для взаимодействия аппаратного обеспечения и тканей человека. Открытие привело к новой серии экспериментов с функциональными группами органических соединений. Ученым удалось интегрировать карбоновую кислоту, альдегид и малеимид к мономеру этилендиокситиофена (EDOT) и получить универсальные свойства для создания полимеров с множеством функций. Последний, малеимид, оказался наиболее эффективным, поскольку может быть использован для объединения электронных материалов с пептидами, антителами или ДНК.
«Назовите свою любимую биомолекулу, и мы сможем сделать оболочку PEDOT, содержащую любую биофункциональную группу, которая может вас заинтересовать», – заявляет Мартин.
Последним достижением команды Мартина стало создание оболочки PEDOT с прикрепленными антителами к фактору роста эндотелия сосудов (VEGF). VEGF стимулирует рост кровеносных сосудов после травмы, а опухоли захватывают этот белок, чтобы улучшить кровообращение. Система может действовать в качестве датчика для обнаружения сверхэкспрессии VEGF и, следовательно, диагностировать заболевание на самых ранних стадиях.
В конечном счете ученые планируют использовать открытие в медицине следующего поколения и для интеграции электронных устройств в живые организмы, а, в будущем, и для объединения человека с искусственным интеллектом.

Медицина + ИИ

А ИИ на месте не стоит. Тому примеров множество.
Но для начала про то, как ИИ пришел в медицину и что ждать от ИИ в медицине в ближайшем будущем (по материалам российского облачного провайдера, поставщика IaaS/SaaS-решений и сервисов, работающий на рынках России, восточной Европы, центральной Азии, Америки, Индии и Юго-Восточной Азии, партнера Microsoft Cloud4Y).
Идея использования искусственного интеллекта в меди-цине восходит к 1972 году, когда заработал MYCIN Стэнфорд-ского университета. Это была программа-прототип ИИ, используемая для изучения вопроса заражения крови.
Ранние исследования ИИ продолжались в основном в американских учреждениях (совместно работали MIT-Tufts, активно развивали технологию в Стэнфорде и Ратгерском университете. В 1980-х годах Стэнфордский университет продолжил свою работу в области искусственного интеллекта в рамках проекта «Медицинский экспериментальный компьютерно-искусственный интеллект в медицине» ( SUMEX-AIM).
Благодаря росту вычислительной мощности и появлению новых технологий искусственного интеллекта, работа в этом направлении стала намного более активной. Регулярно появляются новости об очередном научном открытии, сделанном с помощью нейросетей и машинного обучения. Что интересного можно рассказать о возможностях и перспективах ИИ в медицине на сегодняшний день.

ИИ в радиологии

Многочисленные данные медицинской визуализации в изобилии хранятся в небольших локальных системах. Но что, если использовать глубокое обучение, загрузив данные в облако и «скормив» их ИИ? Машины и алгоритмы могут эффективно интерпретировать данные визуализации, выявляя закономерности и аномалии.
Самый очевидный вариант использования: ассистент радиолога/рентгенолога, занимающийся выявлением и локализацией подозрительных образований на коже, повреждений, опухолей, внутренних кровоизлияний, образований на мозге и т.д. Компьютер работает быстрее и точнее, а потому способен выдать конкретные данные о заболевании спустя несколько секунд после обработки информации. Человек так не может.
Есть и другой момент. Высококвалифицированные специалисты стоят дорого, и на них колоссальный спрос. Они испытывают нешуточное давление, буквально увязая в потоках данных, которые сыплются на них со всех сторон. Такой специалист должен выдавать диагноз каждые 3-4 секунды. Машинный интеллект может повысить квалификацию обычного специалиста, помогая ему разобраться в сложных ситуациях. Тем самым уменьшая количество ложных диагнозов и спасая жизни людей.
Выявление редких или трудно диагностируемых заболеваний часто зависит от опыта врача, а также степени запущенности болезни. Проще говоря, пока болячка не полезет наружу, её могут и не распознать. Обучив компьютер на больших наборах данных, содержащих необработанные изображения и множество форм патологий, сопутствующих тем или иным заболеваниям, можно повысить качество постановки диагнозов и количество выявленных заболеваний.
ИИ способны повысить качество работы медучреждений, автоматизировав трудоёмкую и ответственную часть работы врачей. С помощью компьютерных алгоритмов можно также контролировать эффективность лечения и качество выполненной операции, прогнозировать скорость восстановления организма. Хорошим примером такой технологии является проект Microsoft InnerEye. Он предлагает использовать методы ML для сегментации и идентификации опухолей с использованием 3D-рентгеновских снимков. Это может помочь в точном планировании операции, навигации и эффективном формировании контуров опухоли для планирования лучевой терапии.
Также нужно заметить, что МРТ и другие современные системы визуализации, используемые для раннего выявления рака, работают с ML. Алгоритмы помогают проводить расширенный анализ изображений. Например, выполнить сегментацию предстательной железы или совместить несколько разных снимков (например, УЗИ, КТ и МРТ) для получения более точной картины. Машинный интеллект также способен распознать онкологию во время плановых медицинских процедур и даже при хирургическом вмешательстве (часто бывает, что во время операции остаётся незамеченным ещё одно злокачественное образование).

ИИ в патологии

Патологическая диагностика включает исследование среза ткани под микроскопом. Использование Deep Learning для обучения алгоритма распознавания изображений в сочетании с человеческим опытом обеспечит более точную диагностику. Анализ цифровых снимков на уровне пикселей может помочь в обнаружении патологических изменений, которые человеческий глаз легко может пропустить. И это обеспечит более эффективную диагностику.
Такую технологию разрабатывает, к примеру, медицинская школа Гарварда. Алгоритм использует технологию распознавания речи и изображений для распознавания снимков с патологиями и обучает компьютеры различать раковые и не раковые образования. Сочетание этого алгоритма с работой человека привело к точности 99,5%.

Машинное обучение и медицинская наука

В медицинских учреждениях генерируются петабайты данных. Эти данные обычно являются беспорядочно разбросанными и неструктурированными. Это ни в коем случае не упрёк в сторону врачей. Им приходится не столько лечить, сколько отчитываться о лечении. Однако хаос здорово мешает в планировании и глобальном наблюдении за здоровьем отдельно взятой страны или мира в целом.
Дополнительная сложность заключается в том, что в отличие от стандартных бизнес-данных, данные пациентов не слишком-то хорошо поддаются простому статистическому моделированию и аналитике. Мощная облачная платформа с поддержкой ИИ, имеющая доступ к медицинским БД, способна эффективно анализировать смешанную информацию (например, патологию крови, генетические особенности, рентгеновские снимки, историю болезни). Она же способна анализировать входные данные и выявлять скрытые закономерности, которых не видно из-за чересчур большого объёма медицинской информации.
Интерпретируемые модели ИИ и распределённые системы машинного обучения отлично подходят для этих задач. Они позволят не только эффективно развивать медицинскую науку, находя новые закономерности и расовые, половые, возрастные особенности людей, но формировать более точные данные о состоянии здоровья населения в конкретных регионах.

Хирургические роботы-ассистенты

Уже сейчас многие операции проводятся с помощью компьютерного зрения и манипуляторов, которыми управляет хирург. Это значимая часть развития медицинских технологий, нивелирующая фактор человеческой усталости и повышающая эффективность процедур. Роботы с ИИ способны помочь обычным хирургам. Например:
— контролировать работу врача, выполняя роль страховки на случай невнимательности;
— улучшать видимость для хирурга, напоминать ему о последовательности действий во время процедуры;
— создавать точные, минимально инвазивные разрезы тканей;
— снижать уровень боли для пациента за счёт подбора оптимальной геометрии разреза и накладываемого шва.
Но для успешной реализации такого проекта необходимо накопить опыт. Разработать ПО для взаимодействия робота и хирурга. Собрать массив информации, основанной на реально проведённых операциях (как с участием только людей, так и связки человек + робот).
Хорошим вариантом может стать генерация компьютером пространства виртуальной реальности для управления действиями хирурга в режиме реального времени. Также можно использовать телемедицину и удалённую хирургию для про-ведения относительно несложных операций.

Медицина + ИИ. Достижения и успехи

ИИ ставит диагнозы по МРТ так же точно, как и врачи. Но в 4 раза быстрее. Эксперты-рентгенологи доказали, что искусственный интеллект может оценивать результаты МРТ, ставить диагнозы и рекомендовать лечение. При этом ИИ делает это так же хорошо, как и обычные врачи. При слепом сравнении специалисты не смогли отличить выводы ИИ от заключения врачей. Система работает в четыре раза быстрее, чем живой специалист, поэтому может сократить время ожидания и затраты на дополнительные обследования.

Команда FastMRI строила свою модель на основании того, что некоторые из собранных данных в МРТ избыточны и не нужны для выводов. Это значит, что хорошо обученная система машинного обучения может сама делать выводы о том, какие данные важны для дальнейшего заключения, а какие нет. После этого ученые тренировали модель на большом количестве данных, так как снимки МРТ очень упорядочены и предсказуемы.
Исследование показало, что существенных различий в оценках специалистов и ИИ не было. Они обнаружили одни и те же отклонения и патологию независимо от того, кто делал эти выводы. Все исследователи оценили выводы, полученные с помощью ИИ, как более качественные, чем традиционные. Пять из шести рентгенологов не смогли правильно определить, какие изображения обработаны с помощью ИИ.
Инженеры отмечают, что между выводами ИИ и специалистов могут быть различия только в случае, если в исходных данных есть излишние данные или «шум». В этом случае верные выводы может сделать только радиолог, поэтому пока выводы модели проверяет живой специалист.

ИИ удалось создать искусственные белки. Белки необходимы для жизни клеток, выполняя сложные задачи и катализируя химические реакции. Ученые и инженеры долгое время стремились использовать эту мощь, создавая искусственные белки, которые могут выполнять новые задачи. Но многие процессы, предназначенные для создания таких белков, медленны и сложны. В рамках прорыва, который может иметь последствия для секторов здравоохранения, сельского хозяйства и энергетики, команда ученых разработала процесс под управлением ИИ, который использует большие данные для разработки новых белков.
Разрабатывая модели машинного обучения, которые могут просматривать информацию о белках, собранную из баз данных генома, ученые нашли относительно простые правила проектирования для создания искусственных заменителей. Когда команда сконструировала искусственные белки в лаборатории, они обнаружили, что соперничали с теми, которые встречаются в природе.
«Мы все задались вопросом, как простой процесс, такой как эволюция, может привести к такому высокопроизводительному материалу, как белок. Мы обнаружили, что данные генома содержат огромное количество информации об основных правилах структуры и функционирования белка, и теперь мы смогли создать правила природы, чтобы самим создавать белки», – Рама Ранганатан, профессор на кафедре биохимии и молекулярной биологии Притцкеровской школы молекулярной инженерии при Чикагском университете.

Белки состоят из сотен или тысяч аминокислот, и эти аминокислотные последовательности определяют структуру и функцию белка. Но понять, как создать эти последовательности для создания новых белков, было непросто. Прошлая работа привела к методам, которые могут определять структуру, но функция была более неуловимой.
За последние 15 лет Ранганатан и его сотрудники осознали, что базы данных генома, которые растут в геометрической прогрессии, содержат огромное количество информации об основных правилах структуры и функционирования белка. Его группа разработала математические модели на основе этих данных, а затем начала использовать методы машинного обучения, чтобы раскрыть новую информацию об основных правилах проектирования белков.
Для этого исследования они изучили семейство метаболических ферментов хоризмат-мутазы, тип белка, который важен для жизни многих бактерий, грибов и растений. Используя модели машинного обучения, исследователи смогли выявить простые правила проектирования этих белков. Модель показывает, что только сохранения в положениях аминокислот и корреляции в эволюции пар аминокислот достаточно для предсказания новых искусственных последовательностей, которые будут обладать свойствами семейства белков.
Рама Ранганатан: «Обычно мы предполагаем, что для того, чтобы что-то построить, нужно сначала глубоко понять, как это работает. Но если у вас достаточно примеров данных, вы можете использовать методы глубокого обучения, чтобы выучить правила проектирования, даже если вы не понимаете, как это работает или почему построено таким образом».
Сотрудники кафедры биохимии и молекулярной биологии Притцкеровской школы молекулярной инженерии при Чикагском университете под руководством Рамы Ранганатана создали синтетические гены для кодирования белков, клонировали их в бактерии и наблюдали, как бактерии затем производили синтетические белки, используя свои обычные клеточные механизмы. Они обнаружили, что искусственные белки имеют ту же каталитическую функцию, что и природные белки хоризмат-мутазы. Поскольку правила проектирования просты, количество искусственных белков, которые потенциально могут создать исследователи, чрезвычайно велико.
Хотя искусственный интеллект раскрыл правила проектирования белков, Ранганатан и его сотрудники все еще не до конца понимают, почему модели работают. Ученые будут работать, чтобы понять, как ИИ пришел к такому решению.

Ученые из Сколтеха и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М.П.Чумакова решили узнать, могут ли системы искусственного интеллекта, помогающие покупателям в выборе товара, порекомендовать новые соединения для лечения вирусных заболеваний. Исследователи установили, что широко используемые алгоритмы способны не только рекомендовать пользователям подходящую музыку или фильмы в интернет-магазинах, но и эффективно отбирать соединения, обладающие противовирусной активностью.
Пользователям интернет-магазинов знакомы рекомендации товара в дополнение к уже купленному. Специальные алгоритмы анализируют большие объемы данных о предпочтениях покупателей и рекомендуют им новый товар, музыку или фильм. Рекомендательные системы, основанные на этих алгоритмах и известные на примере контекстной рекламы, уже прочно вошли в жизнь интернет пользователей.
Возможно ли использовать эти алгоритмы для того, чтобы «порекомендовать» новый противовирусный препарат, с оглядкой на те, что уже были исследованы? Или же «рекомендовать» уже известное и внедренное в клиническую практику лекарство для лечения новой болезни?

Мультидисциплинарная группа исследователей из Центра научных и инженерных вычислительных технологий для задач с большими массивами данных Сколтеха CDISE и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М.П. Чумакова решила ответить на эти вопросы. Ученые провели вычислительные эксперименты и сравнили результаты применения различных рекомендательных систем для отбора малых молекул, обладающих противовирусной активностью. Они показали, что рекомендательные системы способны определить, обладают ли соединения противовирусной активностью и отобрать наиболее перспективные кандидаты в лекарства.
Одним из ключей к успеху было использование больших данных. Специалисты работали с базой ViralCHEMBL, содержащей информацию о противовирусной активности около 250 тысяч малых молекул против 158 видов вирусов. Как выяснили исследователи, рекомендательные системы эффективно выявляют закономерности в больших химико-биологических данных.
«Несмотря на то, что математические алгоритмы, лежащие в основе рекомендательных систем, обладают универсальностью, требуется глубокое понимание предметной области: медицинской химии, биологии и машинного обучения, чтобы создать эффективную рекомендательную систему для отбора перспективных противовирусных соединений. Наша работа была начата задолго до эпидемии коронавируса, и мы надеемся, что результаты ее помогут научному со-обществу в поиске новых молекул, подавляющих активность SARS-CoV-2», — говорит о своей работе первый автор статьи, аспирант Сколтеха Екатерина Соснина. В прошлом году Екатерина выиграла персональный грант «Аспиранты» от Российского фонда фундаментальных исследований на разработку математических алгоритмов поиска новых лекарственных препаратов.
Ученые надеются, что их исследование поможет ускорить поиск новых противовирусных препаратов, а также даст возможность экстренного перепрофилирования уже известных лекарств: как для борьбы с SARS-CoV-2, так и в случае вспышек новых вирусных заболеваний.
Ученые из MIT разработали набор алгоритмов, который самостоятельно анализирует рентгеновские снимки грудной клетки, диагностирует некоторые заболевания, включая коллапс легкого и кардиомегалию, а затем решает, достаточно у него информации для самостоятельной постановки окончательного диагноза или стоит пригласить для этого конкретного специалиста-человека.

Проект был разработан в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Ученые не стали сразу тестировать систему на реальных экспертах, а разработали серию «синтетических специалистов», чтобы настроить точные параметры и натренировать алгоритмы. Первичные результаты исследования показали, что искусственный интеллект на 8% чаще достигает успешных результатов в диагностике мегалии, по сравнению с экспертами-людьми.
Однако, в MIT не собираются автоматизировать все медицинские задачи, а наоборот, работают над объединением человека и машины. Подобный подход к коллаборации кажется ученым наиболее эффективным.
Авторы не раскрывают все детали технологии, но объясняют, что система условно делится на два сегмента: «классификатор» и «отклонитель». Первый отвечает за диагностику и анализ болезни, а второй решает, в какой момент к решению задачи должен присоединиться человек. Кроме того, главное преимущество нового ИИ – гибкость, позволяющая тонко настроить алгоритмы принятия решений, будь то точность прогноза, затраты по времени или усилия, которые потребуются от специалиста.
«Существует множество препятствий, которые не позволяют автоматизировать работу в клинических условиях. Во многом, это вопрос доверия и подотчетности. Мы надеемся, что наш метод вдохновит разработчиков машинного обучения стать более творческими и интегрировать человеческий опыт в свои алгоритмы», – рассказывает один из авторов исследования Дэвид Сонтаг.
Сейчас ученые собираются протестировать обновленную версию системы, которая работает сразу с несколькими экс-пертами. ИИ будет одновременно работать с опытными рентгенологами и разными группами пациентов.
Кроме того, в MIT сообщили, что технология может быть использована не только в медицине, но и при модерации контента в интернете. Алгоритмы способны быстро обнаружить оскорбительные сообщения и изображения, неприемлемого содержания. Последняя разработка может заинтересовать Facebook, которая также работает над ИИ для модерации своих соцсетей.

Исследователи из Великобритании разработали алгоритм искусственного интеллекта, который использует компьютерное зрение для анализа образцов опухолевых тканей. Алгоритм может определять 167 различных вариантов мутаций ДНК и тысячи моделей изменения РНК в опухолях. Также он прогнозирует выживаемость пациентов для 28 типов рака.

Алгоритмы компьютерного зрения – это форма искусственного интеллекта, которая может распознавать определенные функции на изображениях. Авторы данной работы переделали такой алгоритм, разработанный Google, который первоначально использовался для классификации предметов быта. Получилась программа, которая отличает типы рака от здоровых тканей, прогнозирует выживаемость пациентов, больных раком, и определяет модели изменения ДНК и РНК по изображениям опухолевой ткани.
ИИ ученые обучили по 17355 изображениям, на которых представлены 28 типов рака. Изображения были собраны для Атласа генома рака. В итоге новый алгоритм способен обнаруживать модели 167 различных мутаций и тысячи изменений активности генов. Эти результаты подробно показывают, как генетические мутации изменяют внешний вид опухолевых клеток и тканей.

«Что примечательно, так это то, что наш алгоритм может автоматически связывать гистологическое появление практически любой опухоли с очень широким набором молекулярных характеристик и с выживаемостью пациента», – объясняет Мориц Герстунг (Moritz Gerstung), руководитель исследовательской группы в Европейской молекулярно-биологической лаборатории.
Исследователи Университета Орегона (США), используя искусственный интеллект и автоматизированный мониторинг, разработали метод, который помогает людям, страдающим сахарным диабетом первого типа. Он автоматически контролирует уровень глюкозы в крови.
«Дизайн нашей системы уникален, – заявил ведущий автор Николь Тайлер. – Мы разработали алгоритм ИИ с помощью математического симулятора. Когда мы проверяли его на реальных данных пациентов с сахарным диабетом первого типа, он генерировал рекомендации, которые были очень похожи на рекомендации эндокринологов».

Он объяснил, что это важно, так как им нужно посещать специалистов каждые три-шесть месяцев. За это время они могут столкнуться с опасными осложнениями, которые связаны с высоким или низким уровнем глюкозы.
Люди с сахарным диабетом первого типа не вырабатывают инсулин, поэтому они должны принимать его непрерывно в течение дня с помощью инсулинового насоса или посредством многократных ежедневных инъекций. Алгоритм же использует данные, собранные с монитора глюкозы.

В сочетании с приложением для смартфона под названием DailyDose, рекомендации алгоритма совпадали с мнением врачей в 87,9% случаев. Новое исследование включало мониторинг 16 человек с сахарным диабетом первого типа в течение четырех недель, показав, что модель может помочь уменьшить низкий уровень глюкозы. Если не получать такие рекомендации, это может привести к коме или смерти.
«В мире есть аналогичные алгоритмы, но очень мало клинических испытаний на этот счет, – отметили ученые. – Очень немногие из них показали статистически релевантный результат – большинство исследователей не сравнивают рекомендации алгоритмов с рекомендациями врача. Помимо улучшения контроля над глюкозой, наш алгоритм генерировал рекомендации, которые имели очень высокую корреляцию с рекомендациями врачей».
Российские ученые создали обширную базу данных свойств двухкомпонентных молекулярных кристаллов (сокристаллов) и разработали алгоритм, позволяющий предсказывать их стабильность при разных температурах.
Около десяти лет химики изучали создание многокомпонентных молекулярных кристаллов, в которых ячейку кристаллической решетки составляют несколько типов молекул. Сокристаллы играют большую роль при создании лекарственных препаратов: для них подбирают плохо растворимое действующее вещество, добавляя к нему хорошо растворимое вещество-коформер, чтобы настраивать растворимость и другие свойства препаратов.

Другие сферы использования сокристаллов — электроника и оптика. Но получать такие кристаллы дорого, а сам процесс сложен и непредсказуем. Ученые из лаборатории физической химии лекарственных соединений Института химии растворов имени Г. А. Крестова РАН разработали теоретический подход, позволяющий предсказывать возможность образования двухкомпонентных молекулярных кристаллов.

Авторы работы создали две взаимодополняющие базы данных о многокомпонентных кристаллах, опираясь на научные публикации за последнее столетие. В первую вошла ин-формация о температурах и энтальпии (энергии взаимодействия между молекулами) плавления сокристаллов и входящих в них соединений, а вторая посвящена температурам и особенностям перехода кристаллов из твердого состояния в газообразное. Также исследователи создали алгоритм, пред-сказывающий характеристики такого перехода на основе знаний о структурно похожих соединениях.
С его помощью они впервые рассчитали значения энергий Гиббса (изменения энергии в ходе реакции) для 269 веществ и определили термодинамические характеристики образования 509 двухкомпонентных кристаллов. Для 70,8% этих сокристаллов образование определяется энтальпией, а для остальных процесс больше контролируются энтропийным фактором, то есть степенью упорядоченности молекул.
«Наш подход поможет сократить время отбора веществ, которые возможно было бы использовать при производстве лекарств. Благодаря этому расходы фармацевтических компаний на разработку новых инновационных препаратов и время вывода их на рынок могут существенно сократиться», – считает руководитель проекта Герман Перлович, доктор химических наук, заведующий лабораторией физической химии лекарственных соединений Института химии растворов имени Г. А. Крестова Российской академии наук (Иваново).

Медицина и робототехника

Инженеры из Softbank Robotics разработали гуманоидных роботов «Pepper» для общения и психологической поддержки пациентов и совместно с учеными из Университета Бедфордшира протестировали изобретение в одном из домов престарелых под руководством компании Advinia Healthcare. Эксперимент показал, что пожилые люди, которые общались с роботами по 18 часов в течение двух недель чаще были в хорошем настроении, показывали высокие результаты в тестах на психическое здоровье, а также реже чувствовали себя одинокими.

Роботы Pepper не были созданы для замены медработников, осуществляющих уход за пожилыми людьми, и не могут оказать физическую поддержку в домах престарелых – гуманоиды автономно передвигаются на колесах, а верхние манипуляторы играют только визуальную роль. Однако, по словам представителей Softbank Robotics, Pepper способны решить не менее важную задачу – роботы помогают пережить периоды одиночества, когда у постояльца нет посетителей, а сиделки заняты.

Новое поколение роботов разработано с учетом «культурной компетенции» и способно поддержать простой диалог, распознать основные эмоции человека, включить любимую музыку, помочь в освоении нового языка и напомнить о планах на день или графике приема лекарств. Более того, в течение диалога роботы могут поинтересоваться биографией человека и продемонстрировать «живую» реакцию.
Участники эксперимента заявили, что у роботов были и недостатки – разговоры казались слишком поверхностными и лишенными человеческой индивидуальности, а навязчивые жесты слишком отвлекали от общения. Инженеры Softbank собираются исправить недочеты в следующих обновлениях. В то же время сотрудники Advinia Healthcare, которые предоставили место для испытаний, сообщили о планах по масштабированию проекта.
«Это единственный ИИ, который способен обеспечить открытую связь между роботами и пожилыми людьми. Сейчас мы работаем над тем, чтобы начать использовать роботов в повседневной жизни, чтобы он мог реально помочь пожилыми людям и их семьям», – заявила председатель Advinia Healthcare Санджив Канория.
Инициатива Sofbank Robotics, Advinia Healthcare и Университета Бедфордшира оказалась особенно актуальна во время пандемии коронавируса. Дома престарелых были вынуждены установить новые правила для посетителей из-за мер по социальному дистанцированию и практически полностью отрезали постояльцев от внешнего мира.
Ранее аналогичные эксперименты проходили на территории Японии и США. В первом случае роботы отправились в 5000 домов престарелых и оказывали моральную и физическую поддержку пациентам, а во втором, ученые из Университета штата Вашингтон разработали роботизированную систему для выполнения бытовых задач.
В Стэнфорде создают умный экзоскелет, предотвращающий падения у пожилых. Алгоритм, научившийся распознавать признаки потери равновесия, дополненный экзоскелетом на бедрах, сможет предотвращать потерю равновесия пожилыми людьми и падения, каждое из которых с возрастом может оказаться со смертельным исходом. В опасной ситуации умный робот поможет человеку изменить положение тела так, чтобы сохранить устойчивость.
Последствия случайного падения могут быть серьезными, с какой стороны ни посмотри, особенно для пожилых людей. Ежегодные медицинские расходы на лечение травм, вызванных падениями, оценивается в $50 млрд только в США. Кроме того, один такой инцидент в прошлом увеличивает шансы на повторение в будущем.
Специалисты Стэнфордского университета изучили проблему и предложили решение – систему искусственного интеллекта, которая предвидит и предотвращает падения, совмещенную с носимым роботом, который не дает человеку упасть.
Прежде всего, для разработки такого ИИ ученым нужно было определить условия, предвещающие падение, чтобы создать алгоритм, который научит понимать это ИИ. Поэтому они создали модель, которая научилась имитировать человека, в частности, то, как он теряет и восстанавливает равновесие. Это быстрее и дешевле, чем записывать движения настоящих людей.
Роботизированная система, состоящая из приводов, по замыслу авторов будет надеваться на бедра, как частично жесткий экзоскелет, и обеспечивать дополнительный контроль и силу мышцам в этой зоне тела. Компьютер будет определять положение тела, скорость и прочие факторы. Если риск падения окажется выше определенного уровня, система активирует протокол восстановления.
«Она поможет пользователю сделать следующий шаг несколько быстрее, или длиннее, или короче», — пояснила Карен Лю, руководитель проекта.
Также инженеры собираются дополнить систему камерами, чтобы распознавать препятствия на пути вроде неровного тротуара, и помогать человеку их обходить. В любом случае, основная задача умного экзоскелета – предотвращать падения.
Американские инженеры разработали новый алгоритм управления для активных протезов ноги выше колена, позволяющий носящему переступать через препятствия. Алгоритм отслеживает движения культи и при каждом шаге корректирует траекторию протеза, в том числе сильнее сжимает ногу, если в этом есть потребность.
Существует два основных типа ампутации ноги, и от них сильно зависит то, насколько удобно человеку будет носить протез. Если нога ампутирована ниже колена, то человек может управлять движениями, сгибая колено и протезу остается только контролировать угол сгиба голеностопного сустава. Если же ампутацию провели выше колена, то необходим гораздо более сложный протез и алгоритм управления им: ему необходимо руководить углами на двух суставах и отвечать за большую часть ноги. Обычно люди с ногой, ампутированной выше колена, используют полуактивные протезы, которые не могут полноценно восполнять функцию колена и в частности не дают легко переступать через препятствия.
Томмазо Ленци (Tommaso Lenzi) и его коллеги из Университета Юты создали алгоритм для активных протезов выше колена, позволяющий им распознавать, что человек хочет поднять ногу, чтобы переступить через препятствие. Инженеры использовали протез, разработанный ими ранее в предыдущей работе, и сосредоточились на алгоритме управления его работой.
Разработчики решили по сути переложить часть управления протезом на человека. Когда человек сталкивается с препятствием, через которое может переступить, он сильнее прижимает бедро и голень друг к другу во время шага и дальше выносит бедро вперед. Соответственно, измеряя движение бедра, протез может распознать угол наклона, превышающий пороговое значение, и понять, что мотор в колене должен сильнее прижать голенную часть к бедренной.
Инженеры разработали простой алгоритм, который динамически, во время каждого шага, собирает от акселерометра параметры движения ноги, в том числе положение, ускорение и скорость, по ним обновляет планируемую траекторию движения протеза и выдает мотору в колене низкоуровневые команды. Тесты протеза на трех добровольцах показали, что они способны произвольно управлять движением протеза и перешагивать через препятствия разной высоты вплоть до 20 сантиметров. Авторы отмечают, что продолжат работу: они планируют провести испытания на большей выборке, а также напрямую сравнить эффективность нового алгоритма с пассивными протезами и активными, работающими под управлением других алгоритмов.

Проблемы продвижения искусственного
интеллекта в медицинскую практику

Одной из важнейших проблем применения искусственного интеллекта в медицине можно назвать риск ошибочной постановки диагноза. Учёные предупреждают, что использование методов реконструкции и анализа медицинских снимков с помощью искусственного интеллекта для постановки диагноза и определения лечения может нанести вред пациентам. Даже мелкие погрешности «на входе» могут привести к принципиально разным диагнозам «на выходе». И кому отвечать? Опытный врач, посмотрев на снимок, сможет отличить дефект изображения от какого-нибудь образования. Или попросит сделать диагностику ещё раз. ИИ так не умеет. Он использует имеющуюся информацию и поставит диагноз. Тем самым, возможно, сильно повлияв на дальнейшую процедуру лечения.
Близкая по смыслу к первой, но довольно оправданная претензия в адрес разработчиков «умных» систем распознавания медицинской информации – недостаточная точность распознавания. Немедицинский пример, но проблему высвечивает: системы распознавания кошек до сих пор работают некорректно, достаточно добавить парочку деталей, и ИИ подумает, что перед ним не кошка, а собака. В медицине при распознавании изображений некоторые детали (например, опухоль) могут быть пропущены или наоборот, добавлены. Проблема может возникнуть как на этапе обучения ИИ, так и при его эксплуатации медучреждением. Малейшее искажение на снимке, которое может быть вызвано простым движением пациента, сильно ухудшает результаты распознавания изображений.
Еше одно препятствие на пути ИИ в медицину – опасения со стороны медучреждений. Общество всегда ратует за использование новых технологий в нашей жизни. Но рисковать и первым внедрять их в своих рабочих процессах готовы не все. В медицине особенно. Мало кто готов взять на себя ответственность задействовать новые инструменты, которые ещё недостаточно изучены и неизвестно, насколько эффективны они будут. Больницы и чиновники боятся как рисков, вызванных использованием новых устройств, так и критики со стороны пациентов, которые не хотят становиться «подопытными кроликами» и просят, чтобы их лечили по старинке. Получается замкнутый круг. Чтобы внедрять технологию, нужны кейсы, а чтобы были кейсы, нужны уже внедрённые технологии.
Типичная проблема работы с ИИ, которая возникает и у медиков – «чёрный ящик»: нейросети не дают ответ на вопрос, почему был получен такой-то результат. Логика, лежащая в основе сделанных выводов, непонятна. И это приводит к неуверенности в корректности достигнутого результата. То, каким образом ИИ пришёл к тому или иному выводу, является существенной информацией, важной для составления плана лечения. И если этого не понимать, будет сохраняться скепсис по отношению к машинной логике и её достижениям.
Конфиденциальность данных – тоже общая проблема вхождения в нашу жизнь систем искусственного интеллекта, но в медицине она особенно актуальна. Данные о состоянии здоровья пациентов – это персональные данные, крайне чувствительная информация, для их защиты необходимо создать надлежащие механизмы. Как у нас заботятся о защите и сохранности баз данных, рассказывать, пожалуй, нет смысла. Немногие компании относятся к этому вопросу со всей серьёзностью, утечки информации – явление обыденное. Для внедрения ИИ в медицинскую систему необходимо иметь надежные системы защиты информации. Отчасти может помочь обезличивание данных, но это не всегда гарантирует анонимность. Да и вообще, собрать в одну базу истории болезни, снимки с приборов визуализации, другую медицинскую документацию – это чрезвычайно сложная задача, а сама база данных пациентов будет весьма лакомым кусочком для мошенников и криминала.
Конфликт с заинтересованными сторонами. В медицине крутятся огромные деньги, и делить вкусный пирог ещё на одного участника организации, работающие в сфере здравоохранения, вряд ли захотят. Фармацевты, страховщики, чиновники от медицины – у всех свои интересы. И для их защиты будут предприниматься определённые шаги. Сопротивление технологии на любом уровне приведет к проблемам с включением ИИ в медицинские процессы.
Соответствие законодательству. Сбор данных о пациентах регулируется рядом законов. Обмен информацией между различными базами данных для анализа с помощью алгоритмов ИИ представляет собой проблему с точки зрения соответствия требованиям действующего законодательства. Учитывая, что значительная часть законопроектов пишется в стиле «запретить» и «не пущать», легализовать такие технологии будет весьма сложно.
Геополитические угрозы. Может статься, что государство (да и общество) углядит угрозу в объединении медицинских баз данных. А вдруг ИИ найдёт какую-то особенность у определённой категории людей, и можно будет разработать точечное действующее биологическое оружие? Вдруг иностранное государство, используя наши базы данных, сумеет навредить нам? Вдруг сделает какие-то важные выводы по специфике заболеваний в отдельных регионах? Подобные опасения возникают уже сейчас, когда про ИИ в медицине ещё мало что слышно. Можно только догадываться, что произойдёт, когда начнётся реальное внедрение технологии. Не пойдут ли протестующие жечь ЦОДы и громить системы интеграции ИИ?
Потребность в новых технологиях. Использование моделей глубокого обучения для развития и успешной интеграции искусственного интеллекта в сфере здравоохранения почти всегда включает в себя объёмные задачи, такие как обучение моделей сканированию и анализу больших объемов данных медицинской визуализации. Для нормальной работы требуется мощная ИТ-инфраструктура. В частности, высокопроизводительные графические процессоры (GPU). Соответственно, будут активнее использоваться облачные платформы. Они способны дать необходимую вычислительную мощность при надлежащей защите данных. Но сами эти технологии испытывают значительные трудности не столько технического, сколько социального характера. Тут и консерватизм мышления сидящих на принятии решения об их практическом применении и самих пользователей, и техническая неготовность персонала работать с новыми инструментами.
Человеческий фактор. Новая технология требует новых знаний. Как быстро освоит новый инструмент врач, лет 30-40 лечивший традиционным способом? А как скоро технология доберётся до районных больниц, где и компьютеры-то не у каждого врача есть? Всё может получиться так, как это часто бывает: в столичном регионе технология заработает, а там, где она как раз-таки нужна, появится со значительным опозданием. Если вообще появится.

Болезнь современной медицины

В статье «Медицина не может быть платной, это ведёт к ее деградации» председатель Московского общества терапевтов Павел Воробьёв отмечает: «Как я писал в самом начале всех событий (имеется в виду пандемия COVID-19) – огромную роль в распространении коронавируса играет внутрибольничная инфекция и недостаточное качество медицинской помощи. Среди причин последней – превалирование задач зарабатывать деньги, а не оказывать помощь. Медицина не может быть платной, платность в медицине ведёт к ее деградации. Коррупция, мздоимство и воровство – вот что характеризует платную медицину с ее атрибутами. Так называемая «страховая медицина», уродский вариант который есть и у нас, хотя, по счастью, не до конца разрушивший инфраструктуру и технологии, клинико-статистические группы (DRG) для оплаты, подушевое финансирование (оплата за эрзацы медицинской помощи), клинические рекомендации как основа терапии, созданные без применения оценки медицинских технологий, но с торчащими ушами производителей всего и вся (лекарств, аппаратов ИВЛ, масок, дезсредств и так далее). Агонию этой медицины мы наблюдаем практически во всех странах, за редким исключением. Эта агония тянет на тот свет людей, которым можно было бы помочь, будь система здравоохранения там иной. Впрочем, я и в нашей системе уже не уверен: за 30 лет измывательства над ней, она потеряла большинство своих позитивных свойств».
Прибыль дороже здоровья. Гонка за деньгами от медицины, наплевав на клятву Гиппократа…

Россия. Оклад медсестры-уборщицы в операционной платной клиники – 90000 рублей, плюс доплаты 60000 рублей, итого 150000 рублей. Оно не удивительно, когда операции стоят миллионы рублей. Хватает всем, с лихвой. На фоне зарплаты литейшицы в цехе производства пластмассовых изделий, которая за 20000 рублей приобретает кучу профессиональных заболеваний – жизнь удалась. А уж, как и за чей счет, значения не имеет. Главное – платят, и платят больше, чем хорошо.
Это не попрек медработникам, они свое дело делают, дай бог им здоровья. Это констатация того факта, что платная медицина не лечит – она зарабатывает деньги. Се ля ви, никакого альтруизма, чисто бизнес. Не будет больных – не будет денег.
Профилактика заболеваний, здоровье людей уходит на задний план. Если, конечно, на профилактике не заработать больше, чем на лечении. Но пока хирурги опережают по доходам и терапевтов, и адептов здорового образа жизни. Хотя и терапия недешева, но тут далеко до операционки. Когда прижмет, и дело доходит до операционного стола – люди отдают все, даже последнее, лишь бы выжить или спасти ближнего.
ди – и на кон ставится здоровье миллионов… Это за рамками этики медицины. Это переходит в статьи Уголовного кодекса. По крайней мере – причинение вреда без злого умысла. В фашистской Германии до такого не доходило, здоровье нации – прежде всего, а медицинские эксперименты – это на людях второго сорта. Мы пошли дальше, в России решили экспериментировать на своих.

Семь раз отмерь – один отрежь. В медицине: сто раз проверь – один примени. Аферы иногда проходят, но «русский авось» уже не раз оборачивался многочисленными жертвами. «Если надо – повторим» что ли? И ни одно из светил российской медицины не скажет публично во всеуслышание: «Господа, товарищи, граждане, ребята, мужики, пацаны, одумайтесь! Спешка нужна при ловле блох. В медицине повсеместное введение в практику не прошедших все стадии методов лечения – это сродни массовому убийству». То, что здоровый мужик через месяц после насильственного внедрения в его организм инородных тел кони не двинул, вовсе не значит, что по прошествии определенного времени с ним будет все в порядке. Требуется длительное наблюдение за результатами неапробированной вакцинации. Про людей с кучей своих болячек с особенностями их иммунной системы понтеры, аферисты и барыги российской вакцины от COVID-19 не думают. То побочный эффект, не заслуживающий внимания, когда на кону деньги. Большие деньги одних и крутые понты других.
Еще один отголосок платной медицины в нашей жизни – высокая стоимость вывода на рынок новых препаратов привела к тому, что фармацевтические компании часто делают выбор в пользу рыночных «хитов» вместо исследования лекарств для серьезных, но редких заболеваний.

ИИ нам поможет

А что касается стоимости лечения… Фармацевтические компании и их подрядчики любят повторять об огромных затратах на вывод нового препарата на рынок. Эти затраты в значительной степени обусловлены тем, что многие лекарственные препараты долго изучаются и тестируются, прежде чем войти в медицинскую практику. Затраты на разработку нового лекарственного препарата могут достигать $2,5 млрд. или более.
И тут на помощь медикам может прийти, да и приходит уже, искусственный интеллект, ускоряющий поиск новых лекарств. Аналитик по маркетингу компании Exxact Corporation Кевин Ву в статье «Насколько глубокое обучение ускоряет открытие лекарств в фармацевтике» пишет: «То, что еще несколько лет назад считалось передовыми фундаментальными исследованиями в области машинного обучения, теперь часто называют «просто наукой о данных» (или даже аналитикой) – и она производит настоящую революцию в фармацевтической промышленности. Есть солидный шанс, что применение глубокого обучения для открытия лекарств серьезно изменит наши жизни к лучшему… Модели компьютерного зрения и глубокого обучения постепенно совершенствуются. Приложения вышли за пределы классификации. Сегодня они научились сегментировать изображения, оценивать глубину и автоматически реконструировать 3D-сцены по нескольким 2D-изображениям. И это далеко не полный список их возможностей. Глубокое обучение для анализа биомедицинских изображений стало горячей областью исследований… Это подводит нас к теме открытия новых лекарств – отрасли, которую ожидает хорошая встряска».

В завершение своей статьи Кевин Ву предрекает: «Можно ожидать, что подход глубокого обучения и компьютерного зрения для разработки лекарственных средств окажет значительное влияние на крупные фармацевтические компании и здравоохранение в целом. Вскоре мы увидим, как это отразится на разработке новых методов лечения распространенных заболеваний (включая сердечно-сосудистые заболевания и диабет), а также редких недугов, которые до сегодняшнего дня оставались вне поля зрения».

То же самое можно сказать и про другие методы и приемы ИИ в проекции на медицину – их внедрение в теорию и практику научного поиска и лечения болезней приведет глубокому преобразованию здравоохранения и медицинской промышленности. ИИ поможет нам победить многие болезни, как чисто человеческие, так и социальные, поражающие в том числе и саму медицину, как составную часть общественного организма.

Иллюстрация: medicaltourisrael.com