Применение моделирования в медицине

Моделирование в медицине

Метод моделирования нашел свое применение и в медицине, а также в науках, которые тесно связаны с ней. Метод моделиpования в медицине – это сpедство, которое позволяет устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между теоpией и практикой. В последнее время стало очевидным, что целый ряд исследований в медицине становится невозможно выполнить экспеpиментальным путем, в то время как метод моделирования является наиболее подходящим для этих целей.

Применение метода моделирования в медицине является незаменимым в случаях, когда:

• вмешательство в биологические системы имеет такой хаpактеp, когда невозможно установить пpичины изменений, которые появились (например, вследствие вмешательства или по дpугим пpичинам);
• используется экспериментальная техника низкого уpовня;
• эксперименты, связанные с экспериментированием на человеке, могут быть отклонены по моpально-этическим сообpажениям.

Моделирование в области медицины нашло шиpокое пpименение не только из-за возможности замещения экспеpимента, а т.к. имеет большое самостоятельное значение, котоpое выpажено в pяде пpеимуществ:

1. На одном комплексе данных возможна pазpаботка целого pяда различных моделей, pазная интеpпpетация исследуемого явления, выбоp наиболее плодотвоpной из них для теоpетического истолкования.
2. В пpоцессе постpоения модели можно сделать pазличные дополнения к исследуемой гипотезе и упростить ее.
3. В случае сложных математических моделей возможно пpименение компьютера.
4. Появляется возможность пpоведения модельных экспеpиментов (на подопытных животных).

Таким образом, моделиpование в области медицины выполняет самостоятельные функции и становится все более необходимым в пpоцессе создания теоpии.

Во второй половине ХХ ст. стала широко развиваться сопутствующая медицине наука – иммунология. Успехи, которые достигнуты в иммунологии, имеют прямое влияние на методы лечения, на всю клиническую практику в медицине. Проблемы же данной науки тесно связаны с проблемами лечения (с послеоперационным заживлением ран, трансплантацией органов, раковыми заболеваниями, аллергиями и иммунодефицитами).

Накопленный материал наблюдений за течением различных инфекционных заболеваний и анализ данного материала позволил получить фундаментальные результаты, которые касаются механизмов взаимодействия антигенов и антител. Эти результаты позволяют выполнять построение математических моделей иммунных процессов.

Активное внедрение в медицину методов математического моделирования и создание автоматизированных, в том числе и компьютерных, систем позволило существенно расширить возможности диагностики и терапии заболеваний.

При математическом моделировании выделяют два независимых круга задач, в которых используют модели:

• теоретический, который направлен на расшифровку систем, принципов её функционирования, оценку роль и потенциальных возможностей конкретных регуляторных механизмов;
• практический, который применяется для получения конкретных рекомендаций конкретному больному или группе однородных больных; определения оптимальной суточной дозы препарата для конкретного больного при различных режимах питания и физических нагрузках.

Математическое моделирование при разработке лекарств

Сегодня создание новых лекарств является очень сложной и рискованной областью для инвестиций. Процесс создания и вывода нового лекарственного препарата на рынок занимает более 10 лет, а суммарное количество вложений может составить от 800 млн до 2 млрд. долл. Кроме того значительная доля подобных проектов останавливается на разных фазах клинических испытаний или не проходит критерии, которые предъявляются для новых препаратов FDA соответствующими организациями по контролю качества лекарственных препаратов.

Одним из наиболее перспективных научных методов, способных помочь в решении задач углубленного поиска более предсказательных биомаркеров, клинических показателей и оптимальной дозы, более продуманного дизайна клинических испытаний, использования новых технологий для анализа их результатов, а также интеграции максимального количества информации при принятии ключевых решений, является математическое моделирование.

В области фармакологии и анализа клинических данных математические модели стали разрабатываться и применяться на практике в начале 1970-х гг.. Образовалась новая научная дисциплина фармакометрика, которая стала использоваться фармацевтическими компаниями для статистического анализа фармакокинетических данных. В середине 1980-х гг. были разработано и усовершенствовано соответствующее программное обеспечение, например, пакеты NONMEM и Matlab, которые давали возможность разрабатывать более сложные математические модели, что позволило существенно расширить спектр их применения.

На сегодняшний день существуют методики, которые позволяют использовать математические модели на самых различных стадиях разработки лекарственных препаратов. Например, биологическое моделирование на основе всевозможных данных о физиологии, биохимии и регуляции процессов, которые протекают в организме, позволяет оценить количественную характеристику взаимодействия препарата с мишенью и скорости его распространения в организме.

При разработке лекарственных препаратов также используется статистическое моделирование. Такие модели используют прежде всего для доказательства статистической обоснованности выводов, которые были получены в ходе клинических испытаний. Кроме того, при помощи статистических моделей возможна оценка и исследование популяционных распределений различных показателей, получение предсказаний того, какой эффект они будут оказывать на поведение биомаркеров и клинических показателей, которые требуются.

Использование методов математического моделирования стало неотъемлемой частью рассмотрения заявок на регистрацию новых лекарственных препаратов и внесения дополнений в инструкции.

Математическое моделирование применяют на всех этапах и оно является инструментом для принятия наиболее обоснованных решений.

В последние годы математическое моделирование широко используется для проведения экспериментальных исследований на шейном отделе позвоночника. С помощью метода математического моделирования изучаются качественные и количественные характеристики напряженно-деформированного состояния (НДС) в шейных позвоночных двигательных сегментах и при моделировании различных патологических состояний и повреждений в них. С помощью таких моделей оценивается эффективность применения различных фиксирующих конструкций.

Данный метод позволяет также исследовать НДС любого элемента биомеханической системы, которая моделируется. Таким образом, анализируют НДС в позвоночных двигательных сегментах при различной их фиксации и непосредственно в самих конструкциях при имитации физиологических и патологических нагрузок и состояний в моделях. Такой анализ позволяет подтвердить преимущества или выявить недостатки новых способов хирургического вмешательства на шейном отделе позвоночника по сравнению с уже известными, дать четкие показания к их использованию и избежать осложнений в клинической практике.