Проект «Разработка гибридного метода биофизического моделирования электромеханической функции миокарда и машинного обучения для повышения эффективности диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности» поддержан Российским научным фондом (РНФ).
Руководитель проекта: Соловьева О.Э., д.ф.-м.н, директор ИИФ УрО РАН.
В проекте участвуют сотрудники Института иммунологии и физиологии УрО РАН, аспиранты и студенты ИИФ УрО РАН и УрФУ:
- Чумарная Т.В., к.б.н., с.н.с.;
- Хамзин С.Ю., аспирант, м.н.с.;
- Докучаев А.Д., м.н.с.;
- Бажутина А.Е., магистрант, м.н.с.;
- Мангилева Д.В., магистрант, м.н.с.
Проект выполняется совместно с кардиологами и аритмологами ФГБУ "Национальный научный центр им. Алмазова" (г. Санкт-Петербург) из группы профессора РАН Лебедева Д.С., д.м.н.:
- Любимцева Т.А., к.м.н;
- Лебедева В.К.,д.м.н;
- Зубарев С.В.,к.м.н.
Коллектив проекта сотрудничает с ведущими специалистами ФГБУ "Свердловская областная клиническая больница" (г. Екатеринбург) и Уральского государственного медицинского института.
Настоящий проект направлен на разработку методов построения и использования вычислительных и информационных моделей для оценки эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии (СРТ) для пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) различной этиологии, резистентных к медикаментозной терапии и имеющих электрическую сердечную диссинхронию.
ХСН является одной из ведущих причин смерти во всем мире, несмотря на оптимальное лечение. Разработка новых методов лечения ХСН является сложной задачей и может быть значительно ускорена с помощью интеллектуального моделирования. Для продвижения вычислительных моделей в клинику требуется развивать новые комбинированные подходы к моделированию сердца, сочетающие возможности популяционного моделирования и персонификации моделей на основе клинических данных с современными методами анализа и машинного обучения.
Основной целью применения моделирования для анализа клинических данных пациента является объективная оценка сократимости миокарда и определение его собственного сократительного резерва, необходимого для увеличения насосной функции сердца при синхронизации возбуждения желудочков. Решение этой задачи позволит увеличить точность прогноза потенциального результата СРТ и снизит долю пациентов, не отвечающих на терапию.
Другой важной клинической задачей является выбор оптимальных параметров процедуры СРТ для конкретного пациента, которую также можно более обоснованно решать с учетом дооперационного персонифицированного компьютерного моделирования при различных режимах стимуляции желудочков сердца.
С практической точки зрения, данное исследование должно ответить на вопрос о возможности улучшения функции конкретного сердца в результате ресинхронизации возбуждения желудочков и оптимизации процедуры СРТ за счет выбора расположения стимулирующих электродов, вектора стимуляции и задержки стимуляции.
Краткий отчет за 2019 год и список опубликованных работ по проекту можно увидеть на сайте РНФ
https://rscf.ru/contests/
Вести Урал представили материал о работе коллектива по проекту:
КОМПЬЮТЕРНУЮ МОДЕЛЬ СЕРДЕЧНОЙ МЫШЦЫ ПРЕЗЕНТОВАЛИ УРАЛЬСКИЕ УЧЁНЫЕ
