Разработчики: | Московский физико-технический институт (МФТИ) |
Дата премьеры системы: | 2024/04/16 |
Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
Технологии: | СППР - Система поддержки принятия решений |
Основные статьи:
2024: Анонс разработки клеточной тест-система для подбора оптимальной терапии
Клеточная тест-система для персонифицированной медицины создана учеными Центра биомедицинских технологий Института биофизики будущего МФТИ. На основе биоматериалов пациента она дает прогнозный анализ его состояния как при подборе наиболее подходящего из возможных препаратов, так и для оценки состояния при лечении. Тест-систему можно использовать в онко-терапии, для анализа клеточного старения при возрастных изменениях, а также для реабилитации постковидного синдрома. Об этом 16 апреля 2024 года сообщили представители МФТИ.
Как сообщалось, индивидуальный подход все масштабнее интегрируется в современную медицину - специалисты исходят из того, что патологии становятся все разнообразнее, а организмы уникальны, и часто невозможно даже после генетического скрининга оценить то, как конкретный пациент будет реагировать на воздействие того или иного препарата. Ответы на одно и то же лекарство могут быть весьма разными.
Чтобы не нагружать больного пробами разных терапевтических стратегий, не тратить время и ресурсы на потенциально малоэффективные процедуры, можно заранее превентивно на клетках конкретного человека в лаборатории провести ряд испытаний, которые четко предскажут картину поведения организма в ответ на набор лекарственных средств. Именно такую тест-систему придумали и реализовали ученые МФТИ.
Наша разработка позволяет не только оценить лекарственный патоморфоз (изменение признаков отдельной болезни под воздействием препарата), но и функциональное состояния клеток микроокружения. Тест-система будет полезна в первую очередь для онкопациентов, а также при оценке скорости тканевого старения, оценке постковидного синдрома. Разработанный общий подход, включающий экспериментальный дизайн, сбор, обработку и анализ результатов, полученных от тест-системы, позволит получить достаточный пул данных, прогнозировать ход течения заболевания, а также подбирать персонализированные стратегии терапии. рассказала Елена Петерсен, руководитель проекта, к.м.н, руководитель Центра биомедицинских технологий ИББ МФТИ |
В отличие от существующих на апрель 2024 года стандартов гистологии и иммуногистохимии, где используются неживые или зафиксированные клетки, разработанный в МФТИ метод работает на живых клетках. Это позволяет увидеть ускоренную эволюцию клеточных клонов - тест как бы позволяет быстрее "промотать пленку" вперед: можно узнать, какие изменения и даже повреждения клеток конкретного организма последуют от терапевтического воздействия. Также тест показывает сам процесс развития резистентности (устойчивости) к терапии определенным препаратом.
Елена Петерсен подчеркнула, что на практике обычно после первичной резекции (операции) существует примерно месяц перед началом интенсивной терапии, когда пациент восстанавливается после операции. Именно за это время проведенноеTAdviser выпустил Гид по российским операционным системам
Таким образом, разработка поможет выбрать наиболее подходящую из возможных онко-терапий. Важно, что представленная модель учитывает клеточное старение, а также последствия перенесенных вирусных заболеваний, например, постковидный синдром. Различные признаки клеточного старения, поврежденного внеклеточного матрикса и постковидный синдром являются факторами ухудшающими стандартный клеточный ответ на действия препаратов.
Как известно, согласно последним научным представлениям, в определенных условиях и контекстах злокачественные и незлокачественные клетки с признаками старения могут приобретать протуморогенные (проопухолевые) свойства. В том числе в процессе проводимой терапии может наблюдаться процесс «состаривания» опухолевых клеток, благодаря чему они могут становиться еще более резистентными и онкогенными. А значит имеют незначительный или отрицательный ответ на терапию, несмотря на ее селективность. добавила Елена Петерсен |
Работа была выполнена в рамках проекта «Приоритет-2030» и находится под охраной служебного ноу-хау.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Axelot (Акселот) (4)
ТехЛАБ (4)
СберМедИИ (SberMedAI) (3)
Eva Lab (Эва Лаб) (3)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (3)
Другие (20)
ТехЛАБ (2)
X5 Group (1)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1)
СберМедИИ (SberMedAI) (1)
Другие (0)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (2)
К-Скай (K-SkAI) (2)
Axelot (Акселот) (1)
НБИ (Национальное бюро информатизации) (1)
ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет (1)
Другие (2)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ТехЛАБ (3, 4)
Axelot (Акселот) (1, 4)
СберМедИИ (SberMedAI) (5, 3)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (2, 3)
К-Скай (K-SkAI) (1, 3)
Другие (50, 20)
ТехЛАБ (1, 2)
X5 Group (1, 1)
СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 1)
Другие (0, 0)
К-Скай (K-SkAI) (1, 2)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 2)
Axelot (Акселот) (1, 1)
НБИ (Национальное бюро информатизации) (1, 1)
Медиката (Электронный рецепт) (1, 1)
Другие (1, 1)
Axelot (Акселот) (1, 3)
Eva Lab (Эва Лаб) (1, 2)
СберМедИИ (SberMedAI) (2, 1)
Правительство Москвы (1, 1)
Data Sapience (Дата Сапиенс) (1, 1)
Другие (2, 2)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 4
Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 4
Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 3
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 3
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 3
Другие 17
Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 2
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 1
Сбер Медицинский цифровой диагностический центр (MDDC) - 1
Х5 Group Платформа АБ-тестирования - 1
Другие 0
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 2
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 2
Медиката Скрининг лекарственных назначений - 1
ПНИПУ: Экспертная система для определения степени аварийности зданий - 1
НБИ EMAS.Trade Энерготрейдинг - 1
Другие 1
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3
Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 2
Data Sapience: Talys.SDE Система принятия решений для предстраховых проверок - 1
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 1
Сбер: Адиа Диагностический ассистент на базе ИИ - 1
Другие 1