Сборник содержит материалы научной мультиконференции «Биотех- нология медицине будущего»

Виртуальный пациент: разработка технологии на примере модульной 
математической модели сердечно-сосудистой системы человека и 
предсказание эффективности лечения артериальной гипертензии
Колпаков Ф.А.
1,2
, Киселев И.Н.
1,2
, Кутумова Е.О.
1,2
, Колпакова А.Ф.
2
, Лифшиц Г.И.
3
1 Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, Россия 
2 ООО «БИОСОФТ.РУ», Новосибирск, Россия 
3 3Институт химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН, 
Новосибирск, Россия
Нами разработана технология построения виртуального пациента и оптимизации 
выбора лекарственной терапии на примере лечения артериальной гипертонии. Для дос- 
тижения этой цели нами было решено 3 основные задачи:
1) построение модульной математической модели биохимии и физиологии человека 
с достаточным уровнем детализации для заданной болезни. Мы полагаем, что сейчас
не реально построить «виртуального пациента» на все случаи жизни. Поэтому наш 
подход – создать набор основных блоков, а из них собирать модель под заданного 
пациента и болезнь (как из блоков конструктора Лего).
2) для основных классов антигипертензивных препаратов: прямых ингибиторов 
ренина (алискирен), блокаторов кальциевых каналов (амлодипин), антагонистов 
рецепторов ангиотензина II (лозартан, азилсартан), ингибиторов ангиотензинпревра-
щающего фермента (эналаприл, периндоприл, лизиноприл), бета-адреноблокторов 
(бисопролол, метопролол) и тиазидоподобных диуретиков были определены их точки 
воздействия на построенную модель сердечно-сосудистой системы человека и были 
построены соответствующие модели фармакокинетики и фармакодинамики. Для 
валидации полученной модели мы использовали данные клинических исследований, 
найденные в литературе.
3) персонализация модели - задание параметров модели для заданного пациента, 
для этого мы использовали данные клинических исследований. Однако из этих данных 
можно оценить только меньшую часть параметров модели. Чтобы решить проблему 
с неизвестными персональными параметрами строилось множество виртуальных 
пациентов, при этом известные параметры у этих моделей соответствуют данным 
заданного пациента, а неизвестные - могут существенно варьировать. 
С помощью предложенного подхода было проведено моделирование лечения 
артериальной гипертонии для 6 реальных пациентов. Предложенный алгоритм выдал 
достаточно точный прогноз лечения выбранным антигипертензивным препаратом для 
конкретного пациента. 
Как практический результат работы, была разработана компьютерная программа. 
Программа работает следующим образом: в нее вводятся имеющиеся данные пациента, 
после этого программа создает множество виртуальных пациентов, для которых она 
предсказывает наиболее вероятный эффект их лечения разными лекарствами и какие 
неизвестные персональные параметры нужно определить, чтобы сделать более точный 
выбор. Однако для внедрения этой программы в медицинскую практику нужно пройти 
еще большой путь - апробировать ее на большом количестве пациентов и пройти 
процесс сертификации.
Исследование было поддержано грантом РФФИ № 16-01-00779.

---

Всероссийская мультиконференция с международным участием «Биотехнология – медицине будущего»
29 июня - 2 июля 2019 г., г. Новосибирск, Россия
75