Расскажите, пожалуйста, над какими ключевыми проблемами работает сейчас ваша научная группа?
Основная идея нашей работы, если говорить кратко, — это изучение проблемы возникновения аритмий сердца: из-за чего они возникают и какие методы лечения можно предложить в этом случае на основании фундаментальных процессов электрической активности сердца.
Одна из наиболее распространенных аритмий — это фибрилляция предсердий, которая, по некоторым данным, увеличивает риск развития инсульта в пять-шесть раз. С одной стороны, ее достаточно просто обнаружить, но с другой — она продолжает оставаться серьезной и массовой проблемой. Почему?
Фибрилляцию предсердий действительно достаточно просто диагностировать. Если человек придет к доктору и спросит: «Есть ли у меня такая проблема?», врач достаточно быстро сможет это определить по электрокардиограмме. Но многие люди не приходят, потому что вроде как не испытывают никаких проблем.
Главная проблема, как бы то ни было, в случае с фибрилляцией предсердий связана с тем, что мы не знаем, как ее эффективно лечить. Да, есть определенные способы, но они работают не для всех пациентов, а в случаях, когда они срабатывают, эффект от лечения часто пропадает через несколько лет. Кроме того, все процедуры достаточно дорогостоящи. Огромное количество людей нуждаются в эффективном и доступном лечении, поэтому наша задача, в том числе, помочь понять, как это сделать.
На лекции вы рассказали о том, что в основе многомасштабного компьютерного моделирования сердца лежат фундаментальные исследования — результаты работ в области физики, химии. Как вы объединяете в своей работе фундаментальную науку, компьютерные методы и вполне конкретные биомедицинские задачи?
Прежде всего стоит сказать, что сердце состоит из клеток. Но если мы изучаем только одну клетку, то мы никогда не сможем понять, почему у человека возникает аритмия. Ведь аритмия никогда не возникает на уровне клетки, она возникает на уровне органа, а это миллионы или даже миллиарды клеток.
Основная проблема заключается в следующем: возьмем, к примеру, генетиков, они могут изучить какую-то группу людей, которые, например, часто умирают от аритмии. Но генетики просто найдут мутацию в определенном гене, и это не объяснит, почему люди умирают от этого заболевания. Поэтому чтобы разобраться с проблемой, подойти комплексно к решению, необходимо смотреть шире.
Генетики изучают, что поменялось в конкретном гене, потом мы говорим: «Ага, этот ген отвечает в нашем геноме за белок, который является ионным каналом». Этот ионный канал входит в клетку, потом мы берем его и вставляем в модели наших клеток, после чего мы описываем уже не одну клетку, а целое сердце. И здесь мы уже можем изучать причины возникновения аритмий и сказать, если есть такая мутация, аритмия возникает, в ином случае — нет, и почему так происходит.
Если мы обнаружим, почему она возникает, то сможем придумать, каким способом или лекарством ее можно лечить. Ведь лекарство — это тоже определенные биологические вещества, которые действуют на данные ионные каналы. Это одна линия, как фундаментальные исследования помогают разобраться в том, что происходит и предложить конкретные решения.
Вторая линия связана с другим подходом, это уже не фундаментальное, а инженерное направление. Его задача — определить, как при помощи компьютерных методов получить больше из того, что можно измерить у пациента, и предложить ему индивидуальную терапию. Сегодня люди мечтают, что в будущем у каждого пациента, который идет к кардиологу, будет не только своя электрокардиограмма, но и собственная модель сердца, по которой можно будет детальнее посмотреть ситуацию и предложить конкретные рекомендации по лечению.
Вы прежде всего физик. А когда и как вы определили для себя, что вам интересно применить свои знания и опыт в решении биомедицинских задач?
Я учился в МФТИ, но меня всегда интересовала биология. С самого начала, как только я пришел в вуз, я определил для себя, что хочу заниматься биофизикой. Тогда в МФТИ было очень престижно заниматься теоретической физикой, и попасть на это направление было очень сложно. Я сдал экзамен, и меня взяли. Наверное, я пошел туда, потому что теоретическая физика — это очень романтично. Какое-то время я проучился на этом направлении, но позже потерял к нему интерес: проблемы теоретической физики показались мне слишком абстрактными, не связанными с реальной жизнью. После этого я отправился в Пущино, где работал профессор Кринский — это один из основателей науки по нелинейным волнам в России. И он взял меня на работу.
Этой областью я занимаюсь всю свою научную жизнь, но за последние годы она очень сильно поменялась. Когда мы начинали, были одними из первых в мире, кто над этим работает, а сейчас практически в каждой лаборатории, которая изучает сердце, есть такие специалисты.
Что касается спиральных волн, о которых я говорил, если раньше это был в большей степени академический проект, то сейчас они пошли непосредственно в практическую медицину. Люди уже сделали приборы, которые могут детектировать спиральные волны в сердце и на этом основании лечить фибрилляцию. Таким образом, уже существуют серьезные практические приложения. Хочу также отметить, что работа советской школы оказала большое влияние на то, что делается на Западе. И сейчас хочется, чтобы эта экспертиза вернулась в Россию чтобы работа велась и здесь.
Какие специалисты нужны научным группам, которые занимаются многомасштабным компьютерным моделированием сердца?
Одна из современных тенденций в науке — работа на стыке дисциплин. Про это говорят очень много лет, но до сих пор сложно найти специалиста, который способен работать в разных областях. В нашей области идеально, когда определенные типы экспертизы объединяются в конкретном человеке или конкретной лаборатории. Как правило, специалисты постоянно учатся сами: например, физики слушают дополнительные курсы по медицине.
Если говорить о бэкграунде, в нашу область приходят очень разные специалисты. Например, в Америке здесь работают люди, которые имеют образование в области биоинжиниринга. Но также есть и математики, и физики.
А что касается компетенций в области Computer Science?
Computer Science сегодня приобретает огромное значение: компьютерные методы начинают активно использоваться для наших исследований, и именно поэтому нам очень интересен контакт в том числе с Университетом ИТМО. Раньше мы сталкивались с абсолютно неподъемными проблемами, решение которых сегодня становится доступным благодаря технологиям искусственного интеллекта. Это абсолютно непаханое поле, задач, с которыми можно работать, огромное количество.
Я приехал в Университет ИТМО, чтобы наладить сотрудничество, обсудить возможности создания научной группы, так как ваши ученые также занимаются проблемами кардиологии с использованием методов Computer Science. Кроме того, у нас уже есть связи в Петербурге с Национальным медицинским исследовательским центром Алмазова, который на данный момент является одним из лучших медицинских центров в России (Университет ИТМО также сотрудничает с НМИЦ имени В.А. Алмазова, центр является участником консорциума Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО — прим.ред.).
Там мы взаимодействуем с профессором Дмитрием Лебедевым, известным российским аритмологом, который сформировал очень активно работающую группу с большим количеством молодых, талантливых сотрудников. И очень важно, что наши партнеры из Центра Алмазова очень заинтересованы в инновациях.
Если говорить о работе с врачами-практиками, насколько сложно выстраивать такое взаимодействие?
Установить хорошие взаимоотношения с врачами — на мой взгляд, это самая уникальная вещь. Как правило, сделать это очень трудно: во-первых, врачи — очень занятые люди, кроме того, в этой сфере есть большое количество ограничений, связанных с хранением и обработкой персональных данных. Я ездил по всему миру, был в том числе в Южной Африке и говорил на эту тему с главным кардиологом. Чаще всего, к сожалению, врачи не заинтересованы участвовать в научных исследованиях, они лечат пациентов и получают за это деньги. Поэтому выстроить эффективное взаимодействие с врачами — действительно дорогого стоит, как правило, такие отношения строятся годами.
Если продолжать разговор о взаимодействии со специалистами в области Computer Science, расскажите, пожалуйста, какие конкретно проблемы они могут помочь решить в вашей области?
Я считаю, что на начальном этапе нам не нужно ничего экстраординарного. Есть методики, которые уже разработаны в определенных областях Computer Science, и необходимо применить их к объекту наших исследований. Мы уже знаем конкретные задачи, которые необходимо решить. Вы прекрасно знаете, что сегодня благодаря машинному обучению можно решать задачи по распознаванию лиц. Наши проблемы в принципе аналогичны. Разберем задачу, когда специалист измеряет электрическую активность сердца. Самый лучший способ сделать это — поместить внутрь сердца так называемый basket catheter, этот прибор чем-то похож на детский фонарик, после того, как он помещается внутри сердца, он раскрывается, и мы получаем 64 электрода, благодаря которым можно зарегистрировать положение волны.
Перед специалистами стоит задача, как по этим записям определить участки сердца, ответственные за возникновение аритмий, и удалить данные участки путем абляции (попросту путем локального прижигания). О том, насколько это трудная задача, вы можете судить, если установите приложение для мобильного телефона, разработанное моими коллегами из King's College London (скачать приложение можно здесь).
Однако в этом приложении вы видите картинку на суперсовременном смартфоне, состоящую из тысяч пикселей (электродов). А что делать, когда у вас всего 64 точки? То есть вы располагаете изображением с очень низким разрешением. Поэтому специалисту в области Computer Science в первую очередь необходимо улучшить разрешение, а потом уже работать с ним. Это одна из классических задач, которая нам необходима.
Кроме того, у нас есть огромное количество больших данных. Сегодня многие пациенты пользуются технологиями, которые позволяют записать электрокардиограмму. Такие технологии охватывают уже сотни тысяч, может быть, даже миллионы человек. Эти данные тоже можно анализировать. Недавно я был в Центре кардиологии в Мадриде, его специалисты показывали мне результаты работы, связанной с пациентами, которые страдают той же проблемой — фибрилляцией предсердий. Они получили огромные данные и по ним смогли предсказать, как частота этой аритмии меняется с течением времени. Это позволяет, например, предсказать для каждого конкретного пациента, что с ним будет через три года, пять лет и когда его нужно начать лечить.
Вы сейчас тоже работаете с пользовательскими данными из мобильных приложений, с трекеров?
Конкретно мы пока нет, потому что есть сложности с их получением. Как правило, компании неохотно делятся данными. Но есть специальные консорциумы в мире, куда можно обратиться с просьбой получить эту информацию. И как раз было бы очень хорошо, если такие банки данных делались бы и в России.
Вы уже сказали о том, что одна из глобальных целей, которые преследуют сегодня исследователи в вашей области, — в будущем позволить пациенту иметь собственную модель сердца, благодаря которой можно будет получать индивидуальную терапию. Какие возможности в этом смысле можно реализовать уже в ближайшем будущем?
Индивидуальная терапия — это вопрос сегодняшнего дня. Уже есть работы, опубликованные в Nature Communications (статья: Arrhythmia risk stratification of patients after myocardial infarction using personalized heart models, Nature Communications volume 7, Article number: 11437 (2016), в Nature Biomedical Engineering (статья: Personalized virtual-heart technology for guiding the ablation of infarct-related ventricular tachycardia, Nature Biomedical Engineering volume 2, pages 732–740 (2018), где были отобраны конкретные пациенты, построены для них индивидуальные модели и в соответствии с этим были даны конкретные рекомендации врачам. Это реально, но здесь есть несколько различных уровней. Первый — самый высокий, к которому надо стремиться. Он подразумевает то, что я уже говорил: когда берется сердце человека, строится индивидуальная модель, предсказывается лечение и хирург проводит операцию, на 100% доверяя модели.
Но есть и огромное количество промежуточных шагов: уже сейчас можно сделать так, чтобы разработанное программное обеспечение давало бы хирургу совет, как необходимо поступить, а он, руководствуясь этим и сопоставляя с собственным опытом, принимал решение. Благодаря таким технологиям операции можно проводить как минимум быстрее. Но в будущем, когда методика будет более наработана и люди будут больше доверять ей, я думаю, это войдет в широкую практику.
Александр Панфилов — профессор в Университете Гента (Бельгия), также исследователь является профессором института кардиологии медицинского центра Лейдена (Нидерланды) и почетным профессором математики университета города Данди в Шотландии. Его научные интересы включают компьютерное моделирование биофизических процессов, исследование механизмов внезапной сердечной смерти и разработки методов лечения сердечных аритмий. Александр Панфилов — автор более 190 научных работ в ведущих научных журналах, эксперт Wellcome trust (UK), член Physiological Society (UK), Heart Rhythm Society (USA) и редактор трех научных журналов.
