Разработка ученых ЛЭТИ позволила провести доклинические испытания лекарства от крайне опасного заболевания легких

Благодаря созданному в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» программному обеспечению, медики смогли успешно выполнить доклинические исследования нового препарата для лечения и профилактики хронической тромбоэмболической легочной гипертензии.

«Мы разработали приложение, которое позволило в 4 раза повысить скорость анализа материалов, собранных во время проведения доклинических испытаний нового лекарства для лечения легочной гипертензии, вызванной тромбоэмболией в легких».  

Интерфейс приложения

Магистрант ФРТ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова

Доклинические исследования препарата проводились на лабораторных крысах: ученые ввели им лекарственное вещество, а затем сделали 1883 микрофотографии легочных артерий в разрезе, чтобы изучить как на них повлияло потенциальное лекарственное соединение. Изображения для исследования были предоставлены сотрудниками НИЛ патологии малого круга кровообращения Института экспериментальной медицины НМИЦ им. В.А. Алмазова Андреем Александровичем Карповым и Леонидом Алексеевичем Шиленко под руководством члена-корреспондента РАН Михаила Михайловича Галагудзы .

Принцип работы приложения основан на обработке электронных микрофотографий легочных тканей с фиброзом, которые представлены в виде цветовой пиксельной сетки. Каждый пиксель несет в себе информацию о состоянии ткани (красный цвет – норма, синий – патология). Первая версия   программы при помощи алгоритмов искусственного интеллекта автоматически могла локализовать области с фиброзом, а также определить соотношение больной и здоровой ткани.

В новой версии приложения ученые ЛЭТИ расширили инструментарий для медиков, который дает возможность корректировать результаты оценки микроснимков, в случае если врачи не согласны с результатом автоматического анализа. Благодаря приложению скорость обработки снимков по сравнению с «ручным» анализом выросла в 3 раза (на обработку 1883 снимков с помощью приложения ушло около 5 дней, а без него – почти 14 дней). Результаты исследования опубликованы в научном журнале International Journal of Molecular Sciences .

«Мы впервые предложили использовать для лечения легочной гипертензии препарат Ингибитор Янус-киназы , он зарегистрирован и широко используется в медицинской практике, правда, для лечения совсем других заболеваний. Результаты доклинических испытаний показывают, что препарат позволяет снять симптомы, спасти сосуды легких, а , следовательно , и продлить жизнь пациенту».

Заведующий НИЛ патологии малого круга кровообращения НМИЦ им. В.А. Алмазова Андрей Александрович Карпов

Лаборант-исследователь НИЛ патологии малого круга кровообращения НМИЦ им. В.А. Алмазова Леонид Алексеевич Шиленко

Он пояснил, что когда фрагмент тромба закупоривает легочную артерию, это приводит к легочной гипертензии и увеличению нагрузки на правый желудочек сердца, что опасно развитием сердечной недостаточности. В ответ организм пытается побороть недуг и запускает воспаление, сосуды спазмируются. Подобная защитная реакция не приводит к рассасыванию тромба, однако вызывает серьезное недомогание организма, которое в короткие сроки может стать причиной летального исхода пациента.

«Ингибитор Янус-киназы блокирует защитную реакцию организма и нормализует его состояние. Поэтому с помощью предложенного соединения можно продлить жизнь пациента для дальнейшей подготовки к операции по удалению тромба».

Сейчас группа исследователей готовится к проведению клинических испытаний препарата. Конечная цель ученых – вывести его на рынок в качестве лекарства от легочной гипертензии.

Научная работа проводится в рамках гранта Минобрнауки РФ на проведение крупных проектов по приоритетным направлениям научно-технологического развития (соглашение № 075-15-2020-800).

Разработанное в ходе данного проекта программное обеспечение для анализа новых видов лекарственных препаратов является частью большой научной работы сотрудников кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по созданию и внедрению медицинских приложений. Например, ранее ученые разработали программное обеспечение, которое помогает выявлять патологии поджелудочной железы по КТ-изображениям с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Затем систему обучили   различать форму данной патологии – это позволит точнее определять диагноз.