Новое исследование, опубликованное на этой неделе в Proceedings of the National Academy of Sciences, детализирует компьютерную модель, которая использует медицинские изображения для воспроизведения моделей роста рака простаты на анатомии простаты пациента.Этот тип математического моделирования и симуляции болезни (также известный как прогностическая медицина) может привести к индивидуальному лечению и более точному прогнозированию клинических результатов.«Есть много возможностей для улучшения как диагностики, так и лечения рака простаты», — сказал соавтор исследования Майкл Скотт, профессор гражданской и экологической инженерии BYU. «Мы используем компьютерное моделирование, чтобы запечатлеть рост опухоли простаты, что, как мы надеемся, приведет к минимально инвазивным прогностическим процедурам, которые можно будет использовать в клинической практике».Современные методы диагностики включают инвазивные процедуры биопсии, которые слишком часто приводят к чрезмерному или недостаточному лечению пациентов.
Ситуацию усложняет тот факт, что рак простаты может оставаться недиагностированным, поскольку на ранних стадиях заболевания симптомы могут не проявляться до тех пор, пока опухоль не станет очень большой или не проникнет в другие ткани.Новая система может привести как к более ранней диагностике, так и к менее инвазивному тестированию. Это многообещающее явление, учитывая, что рак простаты является вторым по распространенности раком среди мужчин во всем мире, он стал причиной 308000 смертей в 2012 году и, по оценкам, унес 26120 жизней только в США в 2016 году.
Скотт и его коллега, профессор BYU Кевин Тью, объединились с коллегами из Университета Корунья, Юта-Остин и Карнеги-Меллон для исследования. При персонализированном моделировании роста опухоли использовались высокопроизводительные вычислительные ресурсы, доступные в лаборатории суперкомпьютеров Фултона BYU.Скотт сказал, что исследование все еще находится в зачаточном состоянии, и прежде чем она будет готова к клиническому применению, необходимо провести обширную проверку и уточнение модели. Тем не менее, «вполне вероятно, что эти типы моделей в конечном итоге появятся в медицинской практике», — добавил он.
«Мы вступаем в эпоху, когда мы увидим появление инструментов, которые используют вычисления для улучшения диагностики заболеваний», — сказал Скотт. «И мы не единственные, кто работает в этой области — она ??быстро растет».