BIG DATA & Искусственный интеллект: революция в развитии персонализированной медицины

• Персонализированная медицина – будущее развития системы здравоохранения в России, где важнейшую роль играет успешное внедрение высоких технологий на этапе разработки и дальнейшего изучения лекарственных препаратов
• Компания «Новартис» активно внедряет в свою научную работу технологии искусственного интеллекта, компьютерное моделирование и методы визуализации данных, сотрудничая с ведущими научными организациями и крупнейшими IT-компаниями
• По итогам 2018 года, «Новартис» — лидер по количеству проведенных клинических исследований среди зарубежных компаний в России¹

Москва, 24 октября 2019 года. – В Москве стартовала научно-практическая конференция ФГБНУ НИИР им. В.А. Насоновой «Современная ревматология – эволюция взглядов pro et contra». Научная программа, собравшая ведущих российских и зарубежных экспертов-ревматологов, посвящена вопросам повышения качества и доступности медицинской помощи, а также инновационным методам диагностики и терапии. В первый день конференции компания «Новартис Фарма», один из спонсоров мероприятия, провела пресс-завтрак, на котором речь шла о роли высоких технологий в развитии персонализированного подхода в медицине.

«Эффективность и безопасность лекарственных препаратов сегодня обязательно подтверждается клиническими исследованиями. Однако, на практике препараты не всегда способны обеспечить одинаково положительный результат для каждого пациента, показывая максимальную эффективность лишь на конкретной популяции. Это актуально и в области ревматологии, особенно, когда речь заходит о назначении такой инновационной терапии, как, например, ГИБП, где крайне важно с самого начала выбрать оптимальный препарат для каждого конкретного пациента. Поэтому необходимость развития персонализированной медицины не вызывает сомнений, а в нашей стране работа в этом направлении уже концептуально утверждена на уровне Министерства здравоохранения», — говорит главный врач «Клиники ревматологии профессора Дубикова А.И.» в г. Владивосток Александр Дубиков.

Понимая, что персонализированная медицина – это будущее современного здравоохранения во всем мире, крупнейшие фармацевтические компании уделяют все большее значение внедрению новых методов анализа клинических данных как для нахождения новых «мишеней», так и для улучшения оценки эффективности терапевтического воздействия. В частности, «Новартис» уже применяет для своих исследований и разработок искусственный интеллект, компьютерное моделирование (machine learning) и методы визуализации данных, сотрудничая с ведущими научными организациями и крупнейшими IT-компаниями. Например, по ряду высокотехнологичных проектов компания активно сотрудничает с Институтом больших данных Университета Оксфорда (University of Oxford’s Big Data Institute, BDI)², а недавно объявила о долгосрочном стратегическом партнерстве с Microsoft в области применения искусственного интеллекта³.

Так, «Новартис» и BDI Университета Оксфорда совместно проводят исследования в ревматологии, дерматологии и других терапевтических областях, используя анонимные данные порядка 5 млн. пациентов по всему миру². Анализ и машинная интерпретация столь огромных массивов данных помогает определить предикторы реакции пациентов на новые и существующие препараты, а также выявлять общие принципы в данных разных типов из множества различных источников. Это также позволит переосмыслить наше понимание особенностей заболеваний с множественными клиническими проявлениями, включая спондилоартриты, где важно установить и понять механизмы, запускающие прогрессирование болезни.

Например, методика визуализации данных используется, чтобы выйти за рамки привычной оценки состояния здоровья пациентов с помощью отдельных индексов (таких, как PASI⁴, ACR⁵ и др. для пациентов с псориатическим артритом), и увидеть комплексный ответ на терапию по нескольким показателям (для тех же пациентов – оценка комплексного воздействия на состояние кожи и суставов)⁶.

Кроме того, с помощью машинного обучения удалось сгруппировать пациентов с псориатическим артритом в различные подгруппы с характерными признаками, определяющими в значительной степени ответ на те или иные схемы лечения. Метод визуализации использовался, чтобы наглядно продемонстрировать эффективность терапевтического ответа на основе комплексной компьютерной оценки результатов клинических исследований⁶.

««Новартис» — один из лидеров в отрасли по масштабам инвестиций в новые технологии. Мы уверены, что это выведет персонализированную медицину на совершенно новый уровень, в том числе, в области аутоиммунных заболеваний. Анализ больших данных с помощью таких технологий, как машинное обучение и искусственный интеллект, дает нам возможность переосмыслить привычные подходы к тому, что такое по-настоящему таргетные препараты, и как определять схему лечения, оптимальную для конкретного пациента», — рассказал Шепард Мпофу, глобальный руководитель программ клинических разработок отдела «Иммунология, гепатология и дерматология», «Новартис».

Согласно ежегодному аналитическому отчету, посвященному рынку клинических исследований в России, за 2018 г. компания «Новартис» занимает первое место среди других международных фармацевтических компаний c 32 исследованиями1. Novartis возглавляет рейтинг все время наблюдений АОКИ⁷, с 2013 г.

Данный материал является информационно-справочным и может быть использован в качестве дополнительного источника информации

Ссылки и список литературы

1. http://acto-russia.org/files/bulletin_18.pdf
2. https://www.novartis.co.uk/news/media-releases/novartis-and-university-oxford%27s-big-data-institute-establish-world-leading
3. https://www.novartis.com/news/novartis-and-microsoft-announce-collaboration-transform-medicine-artificial-intelligence
4. PASI (Psoriasis Area and Severity Index) — индекс распространенности и тяжести псориаза, представляющий собой систему оценки площади поражения кожи и выраженности основных симптомов псориаза
5. ACR (American College of Rheumatology) – критерии Американского Колледжа Ревматологии
6. Matthias Kormaksson1 et al. Machine learning tools identify patient clusters and swollen and tender joint correlation patterns in a large database from the secukinumab psoriatic arthritis clinical development program. http://dx.doi.org/10.1136/annrheumdis-2019-eular.1910
7. Ассоциация организаций по клиническим исследованиям (AOKИ), http://acto-russia.org/