Российские биологи совместно с европейскими коллегами разрабатывают "виртуального пациента". Новая разработка позволит лечить человека, учитывая его генетические и физиологические особенности.
Международное исследование под условным названием "Виртуальный пациент" запустил новосибирский биолог Александр Кель. Эта разработка поможет врачам создавать программы профилактики и лечения заболеваний с учетом индивидуальных особенностей человека.
"Мы надеемся, что в обозримом будущем с помощью наших разработок можно будет намного эффективнее лечить, а также точнее классифицировать болезни. Вплоть до того, чтобы иметь схемы терапии каждого заболевания для каждого конкретного человека", – заявил Кель.
Программа "Виртуальный пациент" построена по принципу "от простого – к сложному", от клетки – до интегральной модели организма. В процессе ее разработки необходимо изучить механизм функционирования клетки, который пока частично закрыт для понимания. "Но придет время – мы и в нем разберемся", – обещает ученый.
Он считает, что "Виртуальный пациент" необходимо использовать в комплексе с другими разработками. Среди них программа доктора биологических наук Владимира Поройкова PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances). За несколько часов она может проанализировать до 60 миллионов молекул. Программа формирует список веществ, которые могут влиять на активность определенных генов и белков в организме человека, воздействуя на то или иное заболевание. Технологической платформой для "Виртуального пациента" служит разработка Келя GeneXplain, сообщает ИТАР-ТАСС.
Новосибирскому ученому вместе с коллегами уже удалось получить два перспективных противораковых препарата. Фармацевты выразили заинтересованность в дальнейшей разработке. Лаборатория системной биологии Института биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича использует программу PASS в течение двух лет для выявления новых способов лечения лейкозов. По словам старшего научного сотрудника лаборатории, использование общей научно-технологической платформы позволит обеспечить достоверный анализ большого объема данных при исследовании не только человека, но и "других биологических объектов".