Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

На момент написания предпринимаются многочисленные усилия по изучению медицины in silico: Институт VPH в Бельгии; Национальный ресурс моделирования Physiome в Вашингтонском университете в США; Институт медицины Insigneo при Шеффилдском университете, Великобритания; Межведомственная группа моделирования и анализа (IMAG), которая координирует исследования правительства США; и Глобальный центр медицинской инженерии и информатики при Осакском университете в Японии.

Моделирование помогло разобраться в бесконечных проблемах сердечной медицины. В проекте одной американско-южноафриканской группы использовалась многомасштабная модель сердечной недостаточности, чтобы связать снижение насосной функции с количеством саркомеров и длиной миоцитов – мышечных клеток[434]. Другая группа изучала, почему абляция не всегда является успешным способом лечения постоянной фибрилляции предсердий – самого распространенного нарушения сердечного ритма, повышающего риск инсульта. При лечении врачи используют абляцию для изоляции легочной вены в части левой верхней камеры сердца. С помощью компьютерной модели Эдвард Вигмонд и его коллеги из Института электрофизиологии и моделирования сердца Университета Бордо придумали, как определить вероятность успеха для конкретного пациента[435].

Рисунок 35. Проект «Живое сердце» (воспроизведено с разрешения Dassault Systèmes)

Рисунок 36. Использование иммерсивных методов для изучения модели «Живое сердце» (воспроизведено с разрешения Dassault Systèmes)

Тем временем в Университете Джонса Хопкинса в США команда под руководством Натальи Траяновой также создает персонализированные цифровые копии верхних камер сердца на основе данных изображений для руководства лечением с помощью тщательного целенаправленного разрушения тканей посредством абляции пациентов, страдающих постоянными нарушениями сердечного ритма[436]. Комбинация изображений и моделирования МРТ сердца уже использовалась Траяновой и ее коллегами для оценки риска аритмии у пациентов, перенесших сердечные приступы[437]. Эти модели могут помочь решить, следует ли имплантировать пациенту дефибриллятор в случае развития опасного сердечного ритма.

Однако для создания высококачественного цифрового сердца требуется нечто большее, чем просто анатомическая персонализация. Чтобы разобраться в данных, необходимо понять неопределенность и чувствительность модели, определить «физиологическую оболочку» человека, все проверить и утвердить, чтобы укрепить доверие к прогнозам, и постоянно обновлять эти модели данными по мере того, как человек идет по жизни[438].

Одним из практических факторов, ограничивающих создание цифровых близнецов сердца, является мощность компьютера. Моделирование сердечной динамики в реальном времени требует суперкомпьютеров для решения миллиардов дифференциальных уравнений, отражающих сложную электрофизиологию взаимосвязанных клеток, каждая из которых описывается сотней дифференциальных уравнений. Однако Флавио Фентон и его коллеги из Технологического института Джорджии использовали графические процессоры и программное обеспечение, работающее в стандартных веб-браузерах, чтобы перенести высокопроизводительное моделирование сердечной динамики на менее дорогие компьютеры и даже на смартфоны высокого класса[439]. Они показали, как современный графический процессор потребительского уровня посредством распараллеливания может решать до 40 000 000 000 обыкновенных дифференциальных уравнений в секунду. Это достижение может позволить врачам использовать данные 3D-моделирования для разработки конкретных методов лечения или стратегий профилактики для пациентов, а также помочь ученым изучить влияние конкретного препарата на сердечные аритмии.

Стивен Нидерер поражен прогрессом, достигнутым с момента его первой неудачной симуляции крысиного сердца во время работы над докторской диссертацией в Оксфорде. Сегодня, работая в Королевском колледже Лондона, Нидерер использует модели сердца на основе изображений, чтобы указать, где устанавливать кардиостимуляторы, и создает виртуальные когорты сердец и предсердий пациентов in silico для тестирования методов лечения и имплантов[440]. Проблеск силы этого подхода уже можно увидеть в проекте по отслеживанию изменений в позвоночнике пациентов со сколиозом (распространенной причиной физической деформации) и использованию нейронных сетей для прогнозирования последствий хирургического вмешательства[441]. Его особенно поразило то, что коммерческое программное обеспечение для моделирования сердечной деятельности теперь доступно (его предлагают такие компании, как французская Dassault и американская ANSYS), что свидетельствует о переходе этой технологии с уровня усилий нескольких специалистов к рутинному использованию в университетских и коммерческих лабораториях.