Cyfrowa rewolucja w medycynie

Piotr Urbańczyk: Czy nowoczesne technologie informatyczne wpływają na praktykę medyczną?

Dr hab. inż. Maciej Malawski: Medycyna rzeczywiście się zmienia. Podobnie jak wiele innych dziedzin nauki ewoluuje w kierunku cyfryzacji. To zjawisko jest szczególnie widoczne w medycynie obliczeniowej. Mówi się, że jest ona spersonalizowana – wykorzystuje techniki informatyczne w celu dostosowania diagnostyki i terapii do indywidualnych cech konkretnego organizmu i charakterystyki choroby. Ten proces jest wielopoziomowy i obejmuje różne aspekty: począwszy od poziomu molekularnego, przez komórkowy, poziom układów, organizmu jako całości, aż do poziomu interakcji pacjenta ze środowiskiem. Medycyna obliczeniowa ma dzisiaj możliwość korzystania z coraz większej ilości coraz dokładniejszych danych. W tym kontekście mówi się, że jest ona precyzyjna. Staje się również predyktywna, co oznacza, że za pomocą modeli komputerowych tworzonych dla konkretnego pacjenta możemy symulować przebieg jego choroby i różnych sposobów leczenia. W medycynie obliczeniowej proces ten nazywany jest tworzeniem „wirtualnego bliźniaka”, co stanowi kolejny krok w kierunku zindywidualizowania terapii.

Dr inż. Marian Bubak: Dzięki takim wirtualnym kopiom możliwa staje się medycyna spersonalizowana. Cyfrowy bliźniak może pomóc przewidzieć ryzyko choroby, wziąć udział w wirtualnych testach leków, zaproponować zmiany w diecie i stylu życia oraz pomóc zidentyfikować terapie poprawiające samopoczucie i przedłużające życie.

Wydaje się, że tworzenie cyfrowych sobowtórów to raczej domena wirtualnej rozrywki niż nauki.

MM: Idzie o to, by stworzyć jak najdokładniejszy cyfrowy model pacjenta, uwzględniający zachodzące w jego organizmie procesy na poziomie fizycznym, chemicznym, biologicznym, często też psychologicznym po to, by na takim „bliźniaku” móc planować terapię i przewidywać jej skutki. Samo pojęcie „bliźniaka” używane w tym kontekście wywodzi się z innych inżynieryjnych dyscyplin. Np. przy lotach kosmicznych pozostawia się na ziemi dokładną replikę kapsuły kosmicznej. Dzięki temu w razie awarii można różne sposoby naprawy najpierw testować na replice i dopiero po takich próbach przekazać astronautom instrukcje, jak mają postępować. W tym wypadku jest to model rzeczywisty, ale współcześnie z powodzeniem tworzy się modele cyfrowe i symuluje się zachowania tego typu układów. To inżynierskie, techniczne podejście można zastosować także do organizmu człowieka. W ten sposób powstaje dziedzina nauki, którą zajmujemy się w Sano.

Jak buduje się takie modele?

MM: Można je tworzyć w obrębie dwóch podejść. W pierwszym tworzy się modele fizyczne, które traktują organizm ludzki w sposób mechanistyczny. Są one skuteczne w rozwiązywaniu problemów medycznych znajdujących analogię w zagadnieniach typowo inżynieryjnych – np. problemy kardiologiczne, takie jak przepływ krwi, rozwiązuje się podobnie do problemów związanych z przepływem cieczy czy gazów w układach hydraulicznych i silnikach, a ryzyko pęknięć kości ocenia się analogicznie do ryzyka załamania konstrukcji mostu. Drugie podejście to modele oparte na analizie dużych danych, czyli uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Te modele są trenowane zwłaszcza na podstawie danych z obrazowania medycznego, lecz mogą być uzupełnione o dane na temat historii choroby, wyniki badań laboratoryjnych czy informacje o stylu życia pacjenta. Wyzwaniem dla nauki jest łączenie tych dwóch typów modeli w sposób, który umożliwia precyzyjne przewidywanie przebiegu choroby, a jednocześnie pozwala na wyjaśnienie – zarówno lekarzowi, jak i pacjentowi, dlaczego powinno się podjąć określone działania terapeutyczne.

W jaki sposób z wyników waszej pracy mogą skorzystać pacjenci i lekarze?

MB: Sano aktywnie współpracuje z lekarzami podstawowej opieki zdrowotnej. Organizujemy szkolenia i warsztaty z wykorzystania metod sztucznej inteligencji dla lekarzy i studentów medycyny. Dodatkowo, wśród naszych pracowników są lekarze, którzy konsultują opracowywane przez nas rozwiązania pod kątem ich przydatności dla praktyki lekarskiej.

Nasza praca polega nie tylko na opracowywaniu innowacyjnych technologii, ale także na zmianie mentalności. Edukujemy i pokazujemy możliwości, co czasem wymaga od nas wyjścia poza strefę komfortu i zrozumienia rzeczywistości medycznej. To proces, który uczy nas pokory i pomaga lepiej zrozumieć potrzeby i wyzwania medycyny, którą staramy się wspierać.

Jakie są wasze cele i kierunki badawcze?

MB: Misją Centrum Sano jest rozwój nowych metod obliczeniowych i analizy danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, algorytmów, modeli i technologii związanych z medycyną spersonalizowaną, opracowywanie systemów wspierające podejmowanie decyzji, a na podstawie wyników prac naukowych wprowadzenie do praktyki opieki zdrowotnej nowych rozwiązań diagnostycznych i terapeutycznych opartych na symulacjach komputerowych i analizie danych, wkład w nowe programy kształcenia dla potrzeb nowoczesnej, zindywidualizowanej medycyny, stymulowanie powstawania startupów rozwijających opracowane przez nas technologie.

MM: Nasze aktualne kierunki badawcze łączą dwa podejścia: modelowanie i symulacje oparte na modelach fizycznych, chemicznych, biologicznych oraz metody oparte na sztucznej inteligencji. Te ostatnie można rozróżnić ze względu na typy wykorzystywanych danych, co w zasadzie odzwierciedla strukturę naszych zespołów badawczych: modelowanie oparte na obrazowaniu medycznym, kliniczne dane tekstowe oraz indywidualne dane pacjentów, uwzględniające dane populacyjne, dane o zachowaniu, dane o stylu życia oraz dane pochodzące z urządzeń mobilnych. Dodatkowo, zajmujemy się dwoma obszarami: obliczeniami i symulacjami dużej skali, związanymi z zastosowaniem technik obliczeniowych, superkomputerów, chmur obliczeniowych i obliczeń rozproszonych, oraz informatyką medyczną, obejmującą tworzenie interfejsu pomiędzy lekarzami a pacjentem, wirtualną rzeczywistość, wizualizacje oraz systemy robotyczne i haptyczne służące do wsparcia lekarza czy pacjenta. Te obszary są realizowane w Sano przez pięć zespołów badawczych.

Prowadzenie badań z wykorzystaniem nowoczesnych technologii informatycznych w obszarze medycyny wydaje się kosztownym przedsięwzięciem.

MB: Sano działa jako fundacja, korzystając obecnie z finansowania z budżetu Komisji Europejskiej w ramach programu EU H2020 TEAMING, programu Międzynarodowych Agend Badawczych Fundacji na rzecz Nauki Polskiej oraz subwencji Ministerstwa Edukacji i Nauki. W przyszłości planujemy, aby nasz model finansowania był podobny do modelu Instytutu Fraunhofera, z częściowym oparciem na stabilnych środkach ministerialnych na badania. Dążymy do tego, aby Sano uzyskało pewien stopień samodzielności finansowej poprzez swoją doskonałość naukową, ubiegając się o fundusze w ramach europejskich i krajowych projektów badawczych. Przykładem takiego projektu, który obecnie realizujemy, jest In Silico World. Jego celem jest wykorzystanie modelowania komputerowego i cyfrowych symulacji do przyspieszenia rozwoju produktów medycznych oraz oceny ich działania w środowisku wirtualnym. Wreszcie, Sano ma wszelkie predyspozycje do zdobywania środków poprzez współpracę z sektorem biznesowym. Zaczynamy nawiązywać pierwsze współprace i relacje w tym zakresie.

Zapraszamy na Life Science Open Space 2023: Collaboration and Innovation Summit for Health and Quality of Life organizowany przez Sano – Centrum Medycyny Obliczeniowej wraz z Klastrem LifeScience Kraków i Krakowskim Parkiem Technologicznym, 30 listopada – 1 grudnia, ul. Podole 60.