Вход
Карьера
Бизнес
Жизнь
Тренды

«Рак должен быть побежден в XXI веке»

Мария Попцова о перспективах, которые открывают технологии искусственного интеллекта в медицине и востребованности аналитиков данных в биологии и медицине

Технологии искусственного интеллекта серьезно меняют сферу медицины и исследований в этой области. Благодаря возможности в короткие сроки анализировать огромные массивы данных, можно более эффективно и на ранних стадиях диагностировать опасные заболевания, считающиеся либо неизлечимыми, либо лидирующими среди причин смертности во всем мире. О революционных изменениях в области медицины и диагностики заболеваний и роли ученых в этом рассказала заведующая Международной лабораторией биоинформатики Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ, академический руководитель образовательной программы «Анализ данных в биологии и медицине» Мария Попцова.

name

Мария Попцова

Заведующая Международной лабораторией биоинформатики Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ, доцент департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель образовательной программы «Анализ данных в биологии и медицине»

–  Мария Сергеевна, расскажите, пожалуйста, для начала о магистерской программе НИУ ВШЭ «Анализ данных  в биологии и медицине»?  В чем ее особенности?

–  На эту программу могут прийти учиться как специалисты в области компьютерных наук, так и молекулярной биологии. Мы выравниваем знания, учим биологов алгоритмам, а компьютерщиков – молекулярной биологии. Окончив программу наши выпускники могут работать и в академии, и в индустрии: заниматься фундаментальными исследованиями в области молекулярной биологии (системной биологии) или же работать над прикладными задачами в области персонализированной медицины и фармакологии.

Сегодня выпускники программы работают в ведущих академических лабораториях по всему миру, в биоинформатических лабораториях при крупных медицинских центрах, в коммерческих компаниях, ориентированных на генетические исследования в области медицины, а также –  аналитиками медицинских пациентских данных.

– Вы руководите Международной лабораторией биоинформатики, чьи исследования направлены на разработку лекарств, в том числе против рака. Подскажите, пожалуйста, насколько далеко вы продвинулись в данном направлении? Против каких видов онкологических заболеваний, и на каких стадиях могут помогать предлагаемые вами потенциальные лекарства?

Практическое применение исследований направлено на разработку лекарств, управляющих работой флипонов – вторичных структур ДНК, регулирующих работу генома. В частности было предложено потенциальное лекарство против рака, регулирующее работу генома посредством включения одного из флипонов – Z-ДНК.

Z-ДНК запускает программу некроптоза - клеточной гибели с массивным сигналом SOS для привлечения большего числа клеток иммунной системы. Можно индуцировать массивное образование Z-ДНК веществом кураксин, тем самым, вызвав гибель раковых клеток одновременно с иммунным ответом. В настоящее время кураксин, в качестве противоопухолевого препарата, проходит клинические испытания за рубежом.

iStock
iStock

Мы также занимаемся исследованиями клеток опухоли и ее микроокружения по данным одноклеточного секвенирования, в том числе пространственного. Мы пытаемся ответить на вопрос, почему опухоль избегает иммунного ответа и определить основные пути клеточной гибели, запускаемые в клетках опухоли, клетках иммунной системы, клетках плазмы крови.

– Как Вы думаете, с учетом того, насколько сегодня развиты технологии в области анализа данных и искусственного интеллекта, реально ли в обозримом будущем изобретение лекарства или некой медицинской технологии, полностью решающей проблему онкологических заболеваний?

Рак должен быть побежден в 21 веке. На борьбу с ним брошены и самые современные экспериментальные методы, и методы искусственного интеллекта. Во первых, понятно, как атаковать рак на уровне клеток, какими белками самих же клеток иммунной системы. Пока не умеем локально воздействовать только на очаги опухоли. Во вторых, разработкой лекарств занимается теперь генеративный ИИ (тот самый, что генерирует картины), в том числе разработкой новых коротких белков (пептидов), которые станут лекарствами нового поколения. В третьих, ИИ служит инструментом  биохакеров в хорошем смысле слова — помогает понять, какие маленькие подпрограммы в клетке надо запустить, чтобы удалить зловредные клетки.

Если говорить о ближайших перспективах, то они лежат в области более эффективной диагностики и выявления онкологических заболеваний. С учетом развития современных технологий и достижений науки, можно рассчитывать на создание в самые ближайшие годы системы ранней диагностики, прогнозирования возникновения рака и примерно через 10 лет может появиться возможность перепрограммирования собственных иммунных клеток для точечного (поклеточного) удаления опухоли. Сейчас уже используется похожий подход - CAR-T, но он очень дорогой и очень специфичный. Я же говорю о разработке метода, который может быть реализуемым практически для всех, как, например, РНК-вакцины, которые массовы были пущены в производство во время пандемии коронавируса и спасли жизни миллионам людей. За разработку РНК-вакцин в прошлом году дали Нобелевскую премию.

– Другое направление работы вашей лаборатории – исследования в области кардиогенетики, сфокусированные на создание каталога мутаций пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Расскажите, пожалуйста, об этом подробнее? Чем занимается кардиогенетика? Для чего нужно создавать каталог мутаций пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, и как в этом помогает искусственный интеллект?

Кардиогенетическим исследованиям уже лет 20 как минимум, но все-таки это  достаточно новое направление в науке, поскольку традиционно уделялось первоочередное внимание генетическим исследованиям, связанным с онкологией. Известно, что генетический фактор, помимо образа жизни, вносит свой весомый вклад в развитие сердечно-сосудистых заболеваний. Например, в феномене внезапной сердечной смерти большую роль играет генетическая составляющая, которая семье может быть неизвестна. Генетическая составляющая, помимо образа жизни, может вносить свой вклад и в процесс «забивания» сосудов изнутри, который, как известно, способен приводить к ранним инфарктам и инсультам. Важно вовремя диагностировать изменения в генах, которые могут приводить к подобным событиям. Кардиогенетика занимается накоплением данных о пациентах с широким спектром заболеваний. Как только накопится критический объем, можно привлекать к анализу ИИ для поиска закономерностей.

– Вы с коллегами занимаетесь разработкой кардиогенетического теста. Расскажите, пожалуйста, подробнее, на каком этапе данный проект? Какую практическую значимость он будет иметь?

iStock
iStock

– Мы уже разработали данный тест и сейчас тестируем на реальных пациентах с разными заболеваниями - легочной гипертензией, кардиомиопатией, дислипидемией, разными формами аритмий. Врачам в настоящий момент информация о генетических мутациях помогает уточнить диагноз, определить подтип уже поставленного диагноза, а от него напрямую зависит назначение препаратов. Это уже  персонализированная медицина. Без генетического тестирования, всем пациентом бы назначали одинаковое лечение, но одной группе оно бы помогало, а другой нет.

– Расскажите, пожалуйста, еще об одном проекте, который реализует ваша лаборатория совместно с коллегами из Медицинского института ХМАО  – прогностической модели для пациентов с инфарктом миокарда. Какие возможности для врачей и пациентов откроет реализация данного проекта?

Этот проект у нас возник из научного сотрудничества в рамках кардиогенетического консорциума. Мы узнали, что в ХМАО самая низкая смертность от сердечно-сосудистых заболеваний и что в округе с 2009 года ведется электронная запись о пациентах. Мы решили обработать все данные о пациентах, попавших в реанимацию окружного кардиоцентра с инфарктом миокарда с целью определить факторы риска возникновения вторичного неблагоприятного события - инфаркта, инсульта, кровотечений и даже смерти. Мы планируем на этих данных обучить прогностическую модель ИИ и поставить ее в приемное отделение сургутского кардиоцентра. В результате пациенты при поступлении и выписке из госпиталя будут определяться как высокорисковые, со средним или низким риском. Людям с высоким риском будет уделено больше внимания в период после выписки. Врачи лишний раз позвонят, напомнят про необходимость обследоваться, скорректировать лечение. Мы надеемся, что такое телемедицинское решение поможет увеличить продолжительность и качество жизни кардиопациентов. 

– Что такое персонализированная медицина? На сайте вашей лаборатории указано, что одно из направлений деятельности лаборатории –  создание систем ИИ для прогнозирования диагностики и течения заболеваний на основе клинических данных пациентов. Относится ли данное направление деятельности к персонализированной медицине, и о каких системах идет речь?

Персонализированная медицина —  это назначение метода лечения, в основном препаратов, в связи с индивидуальными особенностями пациента, в частности на основе генетического профиля пациента. Разные препараты действуют по-разному, если в белке, на ингибирование которого они направлены, есть мутации. Уже созданы целые базы данных по эффективности препаратов, особенно в онкологии, в зависимости от мутаций в данном белке. Системы искусственного интеллекта способны предсказывать неэффективность лечения, побочные эффекты от лечения. Эти системы для обучения используют не только генетическую информацию, но также лабораторные и клинические данные о пациенте. С развитием и удешевлением технологий секвенирования, данные о пациенте будут дополняться, так называемыми омиксными данными (совокупность молекул определенного уровня, отражающая состояние организма или его части), включение которых в предсказательные системы ИИ сильно повысит точность прогностических моделей ИИ.

– Также есть информация о том, что вашей лабораторией созданы первые системы для прогнозирования побочных эффектов антикоагулянтов, антидепрессантов и антипсихотиков? Что это за системы? Как они работают на практике?

Это был совместный проект с Дмитрием Алексеевичем Сычевым, ректором РМАНПО. Мы обучили системы машинного обучения на данных пациентов, для которых была доступна, как клиническая, так и генетическая информация. Это был пилотный проект, которой пока не может быть внедрен, из-за малой выборки. Но уже на небольшой выборке можно было определить значимые факторы, которые следует учитывать при назначении препаратов, чтобы минимизировать побочные эффекты.

– Проекты, которыми вы с коллегами занимаетесь предполагают необходимость в специалистах, которые разбираются и в компьютерных технологиях, и в медицине. И магистерская программа «Анализ данных в биологии и медицине» направлена на решение этой проблемы. Возвращаясь к тому, с чего мы начали разговор, сегодня рынку, медицинским компаниям хватает профессионалов в данном направлении, или они пока «на вес золота»?

Специалисты, которые умеют разрабатывать модели искусственного интеллекта и понимают молекулярную биологию или генетику, действительно, на вес золота. Рынок биотехнологий не насыщен и, наоборот, только растет. Студенты, поступающие на нашу программу, знают об этом. Многие уже работают в биотехнологических компаниях и параллельно идут к нам на программу поднимать свой профессиональный уровень. Другие нацелены на занятие наукой — ученые в данной сфере очень хорошо востребованы на мировом рынке. Наши выпускники знают, что после окончания магистратуры и стажировки в хорошей научной лаборатории могут продолжить обучение в аспирантуре у нас во ВШЭ, в Сколтехе, МГУ, Физтехе, а также в ведущих мировых университетах, включая Оксфорд и Беркли. Также увеличивается востребованность биоинформатиков в генетических лабораториях при медицинских центрах для анализа данных реальных пациентов.