Prvi put je dostignuta brzina računanja koja omogućava korišćenje modela za lečenje pacijenata u klinikama, objavljeno je u časopisu PLOS One.
Detaljniji opis normalnog rada srca i njegovih patologija pomaže naučnicima da povećaju efikasnost postojećih metoda lečenja i razviju nove. U poslednje vreme se aktivno razvija pravac kao što je intelektualno modeliranje — stvaranje digitalnih modela srca koji se mogu koristiti kao analitičko sredstvo u medicinskoj praksi i u kliničkim ispitivanjima. Međutim, postojeći modeli zahtevaju previše komplikovane proračune i nisu primenljivi za svakodnevnu upotrebu, pa istraživači pokušavaju da ih pojednostave.
Naučnici sa Instituta za imunologiju i fiziologiju Ruske akademije nauka i Uralskog državnog univerziteta „Jeljcin“ u Jekaterinburgu zajedno sa američkim kolegama iz Njujorka razvili su novu strategiju za smanjenje računarskih komplikacija potrebnih za izgradnju takvih modela. Istraživanje je podržano grantom Ruskog naučnog fonda.
Tokom srčanog ciklusa istovremeno dolazi do kontrakcije dve pretkomore, zatim srčane komore, a onda nastupa relaksacija. Zdravi organ radi u određenom ritmu, ali skoro sve njegove bolesti dovode do poremećaja u radu. Zbog toga naša „unutrašnja pumpa“ gubi sposobnost da pumpa krv u potrebnom volumenu i nastaje hronično zatajenje srca.
Za kreiranje detaljnih modela srca obično se koriste proračuni sa velikim brojem promenljivih parametara srčanog mišića, kao što su provodljivost, kontraktilnost i drugi. Dobijeni „virtuelni klinički podaci“ upoređuju se sa stvarnim rezultatima kliničkih ispitivanja — EKG-om. ultrazvukom i drugim. Zatim se uz pomoć mašinskog učenja pronalaze veze između rezultata modela i njegovih parametara tako da se dobiju vrednosti koje su najbliže pacijentima. Ovaj proces je dug i skup i zahteva veliku računarsku snagu.
Pristup ruskih naučnika zasnovan je na potvrđenoj sličnosti kontrakcije jednog mišićnog elementa i celokupne srčane komore. Stvaranje modela jednog mišića je mnogo lakše nego volumetrijska simulacija srčane komore u celini. To je omogućilo upotrebu modela nižeg reda za izračunavanje kontraktilne funkcije komore. Uz niže troškove za obuku programa dobijen je rezultat sa potrebnom tačnošću.
„Naš pristup je zasnovan na dobro utvrđenim podacima o sličnosti kontrakcije izolovanog mišića i cele komore“, rekla je jedna od autorki studija Olga Solovjeva.
„Konkretno, pokazujemo da su jednostavne linearne transformacije između ekstenzije mišića i smanjenja volumena komore dovoljne za reprodukciju opšteg iznosa pritiska i volumena u 3D modelima“.
Opis srčane komore omogućava rešavanje problema koji se tiču protoka krvi, pritiska i drugih aspekata srca. Pomoću predloženog pristupa moguće je analizirati velike količine podataka iz stvarnih kliničkih ispitivanja i izvući opšte obrazce koji su primenljivi u medicinskoj praksi. Biofizički modeli koji uzimaju u obzir karakteristike određenog pacijenta mogu biti korisni za povećanje efikasnosti odabira lekova ili za određene vrste kardioterapije, na primer, kada se instalira pejsmejker, čije elektrode upravljaju srcem i pomažu njegovim komorama da vrše kontrakciju u pravom ritmu.
