Борьба с раком, робот-стоматолог и другие достижения медицины в 2017 году

Борьба с раком, робот-стоматолог и другие достижения медицины в 2017 году

К новым открытиям в медицине всегда приковано особое внимание, ведь речь идет о здоровье и жизни. Технологии здесь стоят миллиарды, а на исследования, порой, уходят десятилетия. Но результаты впечатляют: ученые всерьез заговорили о том, что старение — это болезнь, а некоторые заболевания можно лечить на стадии эмбриона. 2017 год был богат на знаковые события.

Группа ученых из американских и южнокорейских институтов успешно удалила из ДНК человеческого эмбриона ген с мутацией, который отвечает за развитие заболевания. В ходе эксперимента в яйцеклетку был введен материал для «починки» ДНК с помощью искусственно созданного здорового гена, однако эмбрионы использовали вместо него здоровый ген из материнской ДНК. Ученые утверждают, что не зафиксировали никаких нежелательных изменений ДНК.

Почему это важно. С помощью технологии эмбрионального геномного редактирования теоретически можно предотвратить появление людей с определенными видами заболеваний.

Последствия для отрасли. Переход от лечения существующих заболеваний к предотвращению развития патологий.

В Китае, в городе Сиань, робот-стоматолог впервые в мировой практике провел операцию полностью автономно, без участия человека. Персонал клиники находился при этом в операционной, чтобы вмешаться, если что-то пойдет не так, однако этого не понадобилось. Он установил пациентке два предварительно распечатанных на 3D-принтере имплантата вместо утраченных ею зубов, и при этом погрешность установки составила всего 0,2-0,3 мм, что соответствует стандартам оказания медицинской помощи в Китае.

Почему это важно. В ходе операции медики сперва позиционировали оборудование, определив, где и как будет сидеть пациент, и где — располагаться робот. Затем определили, какие движения будет делать робот, под каким углом и на какой глубине. Установка имплантатов проводилась под местной анестезией, и робот не только работал по введенной в него программе, но и учитывал передвижения самой пациентки.

Последствия для отрасли. Начало большого пути по трансформации профессии врача, в которой традиционные компетенции будут на 80-90% замещены машиной.

Своевременная диагностика может сыграть решающую роль в эффективности лечения многих заболеваний, но на ранних этапах, врачам зачастую очень трудно различить малозаметные симптомы. Сразу несколько исследовательских групп и технологических стартапов полагают, что определить выявить многие проблемы со здоровьем можно по голосу.

Американский стартап Canary Speech разрабатывает метод анализа разговоров при помощи машинного обучения, которое способно выявить признаки ряда неврологических и когнитивных заболеваний, включая болезнь Паркинсона и деменцию. Бостонская компания Sonde Health, используя запатентованную технологию ученых Массачусетского технологического института, компания пытается разработать программу, которая поможет определить у пациентов депрессию, а также проблемы с дыхательной и сердечно-сосудистой системами. Другая группа разработчиков работает над технологией диагностики синдрома дефицита внимания и гиперактивности по записям голоса. А бостонская компания Cogito разрабатывает анализатор речи, который уже используется в Министерстве по делам ветеранов США для определения настроения военнослужащих.

Почему это важно. Дает возможность раннего выявления проблем.

Последствия для отрасли. Смещение фокуса на раннюю диагностику и превентивную медицину. Через несколько лет можно будет контролировать здоровье дистанционно, используя смартфон и другие гаджеты, записывая короткие образцы речи и анализируя их на маркеры болезни в режиме реального времени.

Разработка японской компании Otsuka позволяет встроить маленький чип в таблетки. Когда препарат растворяется в желудочном соке, чип отправляет сведения о дозе и времени приема лекарства в приложение на смартфоне. После этого чип без малейшего вреда для организма выводится естественным путем.

Почему это важно. Разработка поможет контролировать режим приема лекарств, отслеживать состояние больных, корректировать план лечения. Это особенно важно в случаях с пациентами, чье выздоровление напрямую зависит от регулярности употребления лекарств и правильной дозировки.

Последствия для отрасли. Подобные устройства для мониторинга медикаментозного лечения позволят решить проблему низкой эффективности лекарственных препаратов при неправильном применении, которая, например, бюджету США обходится в сумму порядка $100 млрд в год.

Принадлежащая Google компания DeepMind, занимающаяся проблемами искусственного интеллекта, разрабатывает цифровой реестр медицинских данных пациентов на блокчейне. Результат планируется внедрить в британских больницах. Интересно, что системой Verifiable Data Audit (верифицируемый контроль над данными) будут управлять медицинские учреждения, а также эксперты по работе с данными. Таким образом, в отличие от «классических» решений на базе блокчейна, реестр от DeepMind нельзя назвать децентрализованным. Для защиты медицинских данных компания планирует использовать древовидное хеширование (дерево Меркла), позволяющее проверять целостность данных.

Почему это важно. При помощи инструментов криптографии система будет регистрировать любое взаимодействие с данными пациента. Это позволит просматривать всю информацию о вносимых в реестр правках, а также о тех, кто получал доступ к данным пациентов. Система сделает работу медучреждений прозрачнее, а также значительно упростит сбор и анализ больших данных из медицинских карт пациентов, в то время как риски потери и искажения медицинских данных, будут значительно сокращены.

Последствия для отрасли. Рано или поздно медицинские данные будут признаны собственностью пациента. Владелец всегда задает вектор повышения эффективности использования собственности.  Данные не могут представлять ценность пока нет механизма мониторинга их использования. Проекты типа Verifiable Data Audit создают инфраструктуру для частной собственности на данные.

Платформа, предназначенная для визуализации и анализа медицинских изображений и разработанная компанией Arterys, получила официальное разрешение от американских регулирующих органов на диагностику определенных сердечных заболеваний. Платформа представляет собой облачную самообучающуюся нейросеть, которая работает на базе алгоритмов машинного обучения. В настоящее время система уже использует при анализе изученные ранее 1000 случаев сердечных болезней, причем по мере ее использования база данных, которую она использует для обучения и повышения качества знаний, будет увеличиваться.

Почему это важно. Первый шаг к полной автоматизации постановки диагнозов на основе анализа ЭКГ. Регулятор (FDA) подтверждает возможность платформы определять результаты также точно, как квалифицированные в этой области медицинские специалисты. При этом основное различие заключается во времени, которое требуется для анализа. Arterys требуется не более 15 секунд для получения результата по одному случаю, в то время как врачам обычно требуется для этого от 30 минут до 1 часа.

Последствия для отрасли. Множество рутинных операций, в том числе диагностика, могут быть автоматизированы, при наличии хороших медицинских данных. И алгоритм будет работать лучше среднестатистического врача, стремясь к уровню лучших специалистов.

Управления по контролю за продуктами питания и лекарствами (FDA) впервые одобрило применение иммунной терапии острого лимфобластного лейкоза у детей и молодых взрослых. Терапия разработана фармкомпанией Novartis и получила название Kymriah. Ее суть заключается в том, что у пациента берут образец его собственных Т-лимфоцитов (именно эти клетки отвечают в организме за борьбу с опухолями) и внедряют в них генетическую конструкцию на основе безобидного вируса. Такие генетически модифицированные клетки выращивают (размножают) в специальных условиях и готовый препарат вводят обратно в организм пациента. Модифицированные лимфоциты умеют распознавать раковые клетки и атакуют их.

Почему это важно. Одобрение FDA — историческое событие для США и других стран. До этого технологии редактирования ДНК применялись для лечения онкологических заболеваний только в рамках научных экспериментов и клинических исследований. Сегодня разрешение получил готовый продукт. Это первый коммерческий препарат, основанный на коррекции функций собственных клеток человеческого организма, в некотором смысле, это шаг в новую эру.

Последствия для отрасли. Использованный подход по мере распространения на другие виды онкологических заболеваний может существенно повлиять на излечимость онкологических заболеваний. А способность корректировать «недочеты» иммунной системы может иметь стратегическое значение для борьбы с аутоиммунными заболеваниями.

Ученые Университета Манчестера разработали первого в мире молекулярного робота, способного выполнять задачи на молекулярном уровне. Устройство размером в одну миллионную миллиметра оснащено крошечным манипулятором, с помощью которого оно может создавать другие молекулы. Каждый такой робот состоит из 150 атомов углерода, водорода, кислорода и азота и способен управлять отдельной молекулой. В действие его приводят химические реакции в особых растворах, посредством которых ученые могут задавать базовые программы, управляющие действием робота.

Почему это важно. Наше тело наполнено молекулярными роботами-белками, которые делают все необходимое для поддержания жизни организма. Способность построить искусственный аналог открывает новые возможности борьбы с различными заболеваниями. Именно проблемы молекулярно-клеточного уровня вызывают критические заболевания. Лечение на уровне причин с минимальными побочными повреждениями, очевидно, самое эффективное.

Последствия для отрасли. Это может полностью изменить наше текущее представление о медицине. Именно такое развитие медицины прогнозировал Рэй Курцвейл несколько лет назад. Лечить болезни будут изнутри, а не снаружи, и не скальпелем или другим инструментом, а с помощью микророботов, работающих с истинными причинами заболеваний.