In Silico Medicine: Definition, History, Institutions, Main Achievements

• About Insigneo
• In Silico Medicine: Definition, History, Institutions, Main Achievements
• Instytut Insigneo: Wizja, Misja, Wartości, Historia, Organizacja
• Członkowie Zarządu Insigneo

Co to znaczy medycyna in silico?

W biologii badania mogą być prowadzone in vivo (łac. 'wśród żywych’), na całych, żywych organizmach, czy to roślinach, zwierzętach czy ludziach, w przeciwieństwie do in vitro, na żywej materii – mikroorganizmach, komórkach, tkankach, organach – wewnątrz sztucznego zamknięcia, czy to probówki, szalki hodowlanej czy inkubatora. Chipy komputerowe są wykonane z krzemu, więc in silico, „wewnątrz krzemu”, wskazuje na badania prowadzone przy użyciu modelowania i symulacji komputerowej.

Medycyna in silico (znana również jako „medycyna obliczeniowa”) wskazuje na technologie modelowania i symulacji, które bezpośrednio przyczyniają się do zapobiegania, diagnozowania, prognozowania, planowania leczenia lub zarządzania chorobą. Technologie medycyny in silico zapewniają specyficzne dla danego podmiotu przewidywania wielkości, które są trudne lub niemożliwe do bezpośredniego zmierzenia, ale które są ważne dla wspierania decyzji medycznych dotyczących pacjenta.

Na przykład, specyficzny dla danego podmiotu model komputerowy wygenerowany na podstawie danych rezonansu magnetycznego może znacznie dokładniej przewidzieć, czy dana osoba jest dotknięta nadciśnieniem płucnym. Inny specyficzny dla przedmiotu model komputerowy oparty na obrazach fluoroskopii może dostarczyć informacji niezbędnych do podjęcia decyzji o najlepszym sposobie leczenia pacjentów ze zwężeniem naczyń wieńcowych, które normalnie można zmierzyć tylko za pomocą inwazyjnej procedury, którą może wykonać niewiele szpitali w Wielkiej Brytanii.

Krótka historia medycyny in silico

Fizjologia ma długą tradycję, wywodzącą się w szczególności z prac Claude’a Bernarda w XIX wieku, badań ilościowych nad relacjami struktura-funkcja, które leżą u podstaw procesów fizjologicznych i praktyki medycznej.

Ta tradycja podkreśliła integrację wiedzy multidyscyplinarnej poprzez wykorzystanie praw fizycznych i matematyki, choć na prostym poziomie, aby zrozumieć złożone procesy życia. Jednak wraz z odkryciem genetycznych i molekularnych podstaw życia, badania biomedyczne w drugiej połowie dwudziestego wieku w dużej mierze odeszły od fizjologii w kierunku biologii molekularnej. Jednak począwszy od wczesnych lat dziewięćdziesiątych, badacze biomedyczni zaczęli opowiadać się przeciwko nadmiernemu redukcjonizmowi biologii molekularnej, zauważając, że całkowicie zaniedbuje ona złożone interakcje pomiędzy komórkami, tkankami i organami, jak również role odgrywane przez styl życia, odżywianie i środowisko.

W 1993 roku Międzynarodowa Unia Nauk Fizjologicznych (IUPS) uznała tę dychotomię i ustanowiła Projekt Physiome, aby wprowadzić podejścia i technologie inżynieryjne do nauk fizjologicznych. Projekt ten rozwinął się w ramy fizjologii obliczeniowej, które nadal są udoskonalane.

Podczas Szóstego Programu Ramowego Badań i Rozwoju Technologicznego (FP6, 2002-2006) Komisja Europejska (EC) finansowała projekty, w których metody fizjologii obliczeniowej, biofizyki i biomechaniki były wykorzystywane do rozwiązywania problemów istotnych z klinicznego punktu widzenia. Jednak pomimo dostępnej wiedzy fachowej, istniało poczucie, że Europa „nie dotarła na miejsce”: IUPS formalnie poparło Projekt IUPS Physiome w 1993 roku, ale siłą napędową były przede wszystkim Nowa Zelandia, Japonia i Stany Zjednoczone. Ponadto, w kwietniu 2003 roku utworzono amerykańską Międzyagencyjną Grupę Modelowania i Analizy (IMAG), która koordynowała personel programowy z Narodowych Instytutów Zdrowia (NIH) i Narodowej Fundacji Nauki (NSF), które zarządzały projektami w tym rozwijającym się obszarze. 1 czerwca 2005 r. mała grupa naukowców spotkała się z przedstawicielami Komisji Europejskiej na warsztatach eksperckich w Barcelonie. Po tym spotkaniu, w listopadzie, opublikowano białą księgę, w której po raz pierwszy użyto terminu Virtual Physiological Human (VPH).

W 2007 roku ponad 200 ekspertów z całego świata przyczyniło się do powstania raportu „Seeding the Europhysiome”, mapy drogowej badań, która wyznacza kierunki rozwoju VPH.

W 2008 roku PricewaterhouseCoopers opublikował raport zatytułowany „Pharma 2020: Virtual R&D – Which path will you take?”, który sugerował, że obecny model biznesowy przemysłu farmaceutycznego jest nie do utrzymania, a cykl innowacji wymaga drastycznych zmian, w tym masowego przyjęcia technologii in silico.

W 2010 roku rozpoczął się proces konstytucyjny, w wyniku którego rok później powstał VPH Institute for Integrative Biomedical Research jako międzynarodowa organizacja non-profit, która do dziś reprezentuje całą społeczność badawczą na świecie.

W 2011 roku Policy Affairs Work Group Instytutu VPH opracowała stanowisko w sprawie eksperymentów na zwierzętach, popierając tezę, że zasady technologii wirtualnego modelowania dostarczone przez VPH mogą być zastosowane do eksperymentów na zwierzętach i w ten sposób pomóc w zmniejszeniu liczby zwierząt wykorzystywanych w badaniach. Ponadto, w dokumencie przedstawiającym stanowisko w sprawie przyszłego programu ramowego H2020, określono trzy cele dla technologii medycyny in silico:

1. Cyfrowy pacjent – VPH dla lekarza; modelowanie specyficzne dla pacjenta w celu wspierania decyzji medycznych. Zobacz mapę drogową Discipulus, aby uzyskać więcej szczegółów.
2. Badania kliniczne in silico – VPH dla przemysłu biomedycznego; zbiory modeli specyficznych dla pacjenta w celu rozszerzenia przedklinicznej i klinicznej oceny nowych produktów biomedycznych; technologie in silico w celu zmniejszenia, udoskonalenia i częściowego zastąpienia eksperymentów na zwierzętach i ludziach. Zobacz mapę drogową Avicenna, aby uzyskać więcej szczegółów.
3. Personal Health Forecasting – VPH dla pacjenta/obywatela; symulacje specyficzne dla przedmiotu, oparte na danych pacjenta – w tym zebranych przez czujniki noszone na ciele i czujniki środowiskowe – które zapewniają porady dla osób dotkniętych stanami wymagającymi samodzielnego zarządzania lub dla osób zagrożonych rozwojem choroby. Zobacz wywiad z profesorem Viceconti (byłym dyrektorem wykonawczym Insigneo) na ten temat.

Jesienią 2011 roku w Sheffield zaproponowano rozwój nowego instytutu badawczego poświęconego badaniom VPH, a w maju 2012 roku instytut Insigneo został otwarty dla członków. Aby uzyskać więcej informacji, proszę odnieść się do sekcji na: O Insigneo oraz Instytut Insigneo: Mission, Vision, History, Organisation.

Rola medycyny in silico w badaniach biomedycznych

Publikacja w 1823 roku pierwszego numeru czasopisma Lancet symbolicznie wyznaczyła moment w XIX wieku, w którym rozpoczęła się rewolucja badań biomedycznych. Z tej ekspansji, nowoczesne badania biomedyczne poszedł na zorganizować się wokół trzech dość różnych paradygmatów, z których każdy próbuje radzić sobie z niemożliwą złożoność ludzkiego ciała:

• Badania biologiczne komórkowe i molekularne, napędzane agresywnie redukcjonistycznym programem, który skupia się na małych podjednostkach systemu;
• Badania kliniczne, które w dużej mierze traktują ciało ludzkie jako czarną skrzynkę i opierają się głównie na analizie statystycznej obserwacji empirycznych;
• Badania fizjologiczne, które próbują badać ciało ludzkie, stosując podejście typowe dla nauk fizycznych i inżynieryjnych.

Trzecie podejście, udaremnione przez dramatyczne ograniczenia 19 i początku 20 wieku rachunku i oprzyrządowania ma, do niedawna, był najmniej udany z trzech, a jego znaczenie zostało uznane za mało. Dwa wydarzenia, jak sądzimy, zmieniają ten scenariusz.

Pierwszym z nich jest dramatyczny postęp, który napędzają nauki fizyczne i inżynieryjne, wokół instrumentacji biomedycznej. Wykorzystując promieniowanie rentgenowskie, pole magnetyczne i ultradźwięki możemy teraz obrazować wnętrze ludzkiego ciała z niezwykłą dokładnością; zautomatyzowane analizatory chemiczne, spektroskopy i sekwencery oferują biochemię o wysokiej wydajności, która otwiera zupełnie nowe możliwości; niesamowite możliwości nowoczesnej elektrofizjologii dają nam szczegóły na temat pracy serca, mięśni i mózgu; motion capture, dynamometria i czujniki do noszenia oferują szczegółowy obraz biomechaniki ludzkiego ruchu. Krótko mówiąc, dzisiaj możemy zebrać ogromną bibliotekę danych ilościowych na temat każdego indywidualnego pacjenta, która opisuje w znaczących szczegółach jego anatomię, fizjologię, biochemię, metabolizm i wiele więcej.

Drugim jest zdumiewające wyrafinowanie obliczeń, dzięki postępom w matematyce, nauce obliczeniowej i inżynierii oraz nowoczesnemu sprzętowi i oprogramowaniu w celu poprawy modelowania i symulacji. Ten rozwój jest kluczowy, ponieważ po raz pierwszy możemy rozwiązać ogromną liczbę złożonych równań matematycznych, które mogą ilościowo opisać wiele procesów fizjologicznych i patologicznych. Mamy teraz środki, aby zmierzyć lub obliczyć prawie wszystko, co jest wymagane do pełnej oceny każdego indywidualnego pacjenta.

Jeszcze wyzwanie ze złożonymi organizmami żywymi jest to, że są one dramatycznie uwikłane, takie, że funkcjonowanie każdej z części nie można naprawdę założyć, aby być niezależne od wszystkich innych. Duża część badań biologicznych omija ten problem, powołując się na redukcjonizm, a badania kliniczne omijają go całkowicie, ignorując wszelkie próby poszukiwania szczegółowych wyjaśnień mechanistycznych. Jednak program badań biomedycznych oparty na metodach nauk fizycznych i inżynieryjnych musi zmierzyć się z tą złożonością; a jest to możliwe tylko wtedy, gdy wykorzystamy metody matematyczne i obliczeniowe do sformułowania naszych teorii i ilościowego porównania ich przewidywań z obserwacjami eksperymentalnymi jako podstawowego sposobu ich udowodnienia lub sfalsyfikowania. A kiedy już pojawi się teoria odporna na obalenie, leżący u jej podstaw model predykcyjny może zostać wykorzystany do rozwiązania istotnych klinicznie problemów; wiele z wielkich wyzwań współczesnej medycyny (prewencja, personalizacja, partycypacja, to wraz z przewidywaniem wizji „medycyny P4” po raz pierwszy opisanej przez Leroya Hooda) zostałoby łatwo rozwiązanych dzięki zwiększonej zdolności do przewidywania przebiegu choroby i skutków różnych opcji leczenia dla każdej danej osoby.

Ważne instytucje

• Instytut VPH dla integracyjnych badań biomedycznych. Jest to międzynarodowa organizacja typu not-for-profit, która reprezentuje społeczność badawczą VPH / medycyny in silico na całym świecie.
• Instytut Bioinżynierii w Auckland. Dom dla projektu IUPS Physiome, ten instytut, kierowany przez prof. Petera Huntera, pozostaje najważniejszą instytucją w tej dziedzinie na całym świecie.
• The National Simulation Resource Physiome na Wydziale Bioinżynierii Uniwersytetu w Waszyngtonie. Zespół Jima Bassingthwaighte’a zapoczątkował inicjatywę dotyczącą fizjomu serca i wspiera szereg istotnych technologii, w tym JSIM, system symulacyjny oparty na Javie, służący do budowy i obsługi ilościowych modeli numerycznych.
• Międzyagencyjna Grupa Modelowania i Analizy (IMAG). Od 2003 roku inicjatywa ta, kierowana przez dr Grace Peng, koordynuje wszystkie federalne agencje finansujące USA, które wspierają modelowanie i badania symulacyjne w naukach przyrodniczych i badaniach biomedycznych.
• Centrum Zaawansowanej Inżynierii Medycznej i Informatyki. Zainicjowane w 2004 roku przez Globalne Centrum Doskonałości w medycynie in silico i finansowane przez rząd japoński pod kierownictwem prof. Kurachi, jest to centrum referencyjne w Japonii.
• Instytut Medycyny Obliczeniowej na Uniwersytecie Johna Hopkinsa. Laboratorium Natalii Trayanovej jest tylko jedną z doskonałych grup badawczych wchodzących w skład tego niedawno utworzonego instytutu.
• Laboratorium biomechaniki nerwowo-mięśniowej na Uniwersytecie Stanforda. Zespół Scotta Delpa napędza National Institutes of Health Big Data to Knowledge Mobilize Center of Excellence oraz NIH National Center for Simulation in Rehabilitation Research, które rozwija i utrzymuje oprogramowanie OpenSIM.
• Wydział Inżynierii Biomedycznej na Uniwersytecie Technicznym w Eindhoven. Jeden z najlepszych wydziałów inżynierii biomedycznej w Europie, zatrudnia w swojej kadrze profesorskiej kilku liderów w dziedzinie medycyny in silico, takich jak Frans van de Vosse, Cees Oomens, Keita Ito i Dan Bader.

In Silico Medicine: Główne osiągnięcia

Administracja Żywności i Leków Stanów Zjednoczonych (FDA) zatwierdza T1DMS pierwszy model in silico cukrzycy typu I jako możliwy zamiennik przedklinicznych badań na zwierzętach dla nowych strategii kontroli w cukrzycy typu 1, do zastosowania w technologiach sztucznej trzustki.

.