Новое исследование, опубликованное на этой неделе на Слушаниях Национальной академии наук, детализирует компьютерную модель, которая использует медицинские изображения, чтобы воспроизвести образцы роста рака простаты на анатомии простаты пациента.Этот тип математического моделирования и моделирования болезни (иначе прогнозирующая медицина) может привести к персонализированному лечению и более точному прогнозированию исходов болезней.
«Есть большой простор для совершенствования и в диагнозе и в лечении рака простаты», сказал соавтор исследования Майкл Скотт, преподаватель BYU гражданского строительства и инженерной защиты окружающей среды. «Мы используем компьютер, моделирующий, чтобы захватить поведение роста опухоли простаты, который, надо надеяться, приведет к минимально агрессивным прогнозирующим процедурам, которые могут использоваться в клинической практике».Текущие методы диагноза включают агрессивные процедуры биопсии, которые слишком часто приводят к пациентам, которых сверхрассматривают или недолеченный. Усложнение ситуацию – то, что рак простаты может остаться невыявленным, потому что ранние стадии болезни могут не произвести признаки, пока опухоль не или очень большая или вторглась в другие ткани.Новая система могла привести и к более раннему диагнозу и к менее агрессивному тестированию.
Это – многообещающее развитие, данное рак простаты, второй наиболее распространенный рак среди мужчин, международных, ответственных за 308 000 смертельных случаев в 2012 и оцененных взять 26 120 жизней в одних только США в 2016.Скотт и товарищ преподаватель BYU Кевин Тью объединились с коллегами в Университете Coruna, UT Austin и Карнеги Меллона для исследования. Персонализированные моделирования роста опухоли усилили высокоэффективные вычислительные ресурсы, доступные через Fulton Supercomputing Lab BYU.
Скотт сказал, что исследование находится все еще в его младенчестве и обширной проверке, и обработка модели должна произойти, прежде чем это будет готово к клиническому применению. Однако «вероятно, что эти типы моделей в конечном счете поднимутся в медицинской практике», добавил он.
«Мы входим в возраст, где мы будем видеть появление инструментов, которые усиливают вычисление, чтобы улучшить диагноз болезни», сказал Скотт. «И мы не единственные люди, работающие в этой области – это быстро растет».