Дэвид Агус - Правила здоровой и долгой жизни
Выше рассказано, как в течение нескольких месяцев я носил прибор, который показывал, сколько калорий я сжигал каждый день. Эксперимент открыл мне глаза на то, что я бы обязательно пропустил, если бы лишь рассчитывал средний расход калорий путем измерения в случайные моменты времени в пределах суток. Устройство записало все мои движения в течение суток – и выявилось, что три часа в день я неподвижно сижу за столом. А как мы уже видели, сидение имеет серьезные последствия – в основном повышение вероятности множества заболеваний.
Итак, если вы думаете о болезни как о системе, то вы понимаете: есть то, что на «входе», то, что на «выходе», и состояние посредине.
«Состояние», в действительности – это человек, пациент. Это – вы или я. «Вход» – это такие факторы, как окружающая среда, рацион, лекарства, иногда генетические мутации. «Выход» – это симптомы. Что-то болит? Состояние ухудшается? Чувствуете вздутие? И т. д. Врач изменяет «вход»: например, прописывает агрессивную химиотерапию – а потом спрашивает, изменился ли «выход» в лучшую сторону? Уменьшилась ли боль? Улучшилось ли состояние?
Часть сегодняшней задачи по совершенствованию терапии рака, которую впоследствии можно будет распространить на лечение других заболеваний, это перенос описанных новых технологий в виртуальную реальность. В 2009 году я работал вместе с Дэнни Хиллисом и Парагом Маликом: мы собирали предложения для Национального института рака в рамках программы «Точные науки в Онкологическом центре». Наш центр, основанный на 16-миллионный грант от НИР, собрал команды семи ведущих организаций для разработки источников данных и измерений, с помощью которых можно создать «виртуальную раковую опухоль». Источником данных стало секвенирование единичных клеток – чтобы получить возможность потрогать единичную раковую клетку. Когда я говорю «потрогать», то подразумеваю именно это: возможность физически ткнуть клетку маленьким инструментом так же, как вы тыкаете пальцем в плечо знакомого, чтобы привлечь его внимание. Казалось бы, такой метод изучения клетки ненаучен, но на самом деле это один из наиболее тонких тестов для изучения состояния клетки. Кроме того, это эффективная техника для выяснения ответа клетки. А «жесткость» клетки отражает всю биологию клетки и окружающей эту клетку среды.
Основываясь на этой информации, можно будет смоделировать рак и его взаимодействие с организмом и разработать новые и, надеюсь, более точные методы контроля рака. В основе таких возможностей лежит построение многоуровневой модели, включающей уровни клетки, опухоли, органа и тела. Появится возможность играть с виртуальной опухолью, как в компьютерной игре, и смотреть, что получается. Что, если внести мутацию в этот ген? Что, если изменить систему в этом месте? Сложно поверить, что мы до сих пор не проводим такие эксперименты. Как правило, мы лишь закидываем в пациента препарат и смотрим, что получается. Но для таких экспериментов технологии еще не были достаточно развитыми. До последнего времени.
Если это все кажется вам научной фантастикой, достойной фильма с Итаном Хоуком и Умой Турман, то вот небольшой пример из области спорта, который многим обязан взаимодействию со сложным компьютерным моделированием.
Чему могут научиться у футбольных тренеров врачи, ищущие новое лекарство
Том Лэндри, легендарный основной тренер «Dallas Cowboys», провел команду от первого сезона, не принесшего побед, до лидерства в НФЛ в 1960–1970-е годы. За 29-летнюю работу с «Ковбоями» Лэндри использовал множество технических средств и создал наиболее успешную программу подготовки игроков в истории НФЛ. Лэндри воспользовался своим опытом инженера (контроль качества, промышленная психология, компьютерный анализ), чтобы команда добивалась победы 20 сезонов подряд, этот результат стал НФЛ. Лэндри был первым тренером, использовавшим компьютер. В честь этого знаменитого тренера создали компьютерную игру, основанную на разработанной им стратегии.
Использование в медицине сложного компьютерного моделирования, основанного на принципе видеоигр, не такая абстрактная фантазия, как можно подумать. Раз это помогает выигрывать Суперкубок, то почему не поможет в войне с болезнями? Если Лэндри смог изменить будущее футбола, используя компьютер, то почему современные ученые не могут развить навыки, требующие аналогичного мышления, и применять их для развития медицины? Большинство из нас не задумывается о том, как устроены разнообразные видеоигры, но в них использована отточенная стратегия и изощренные навыки. Основываясь на наборе правил, видеоигра берет множество исходных данных и создает на их основе разные сценарии. К примеру, если вашему виртуальному персонажу попали в голову, то он умирает. Если вы побежите к кому-то, то он отступит на шаг. Каждый раз, когда вы играете, то выясняете правила, уже встроенные в систему.
В параллельной вселенной реального мира, где нам противостоят такие команды, как рак, аутоиммунные и нейродегенеративные заболевания, лучше взять исходные данные для конкретного заболевания, а потом на виртуальной модели посмотреть, что получится, верно? Теоретически можно включить ген и посмотреть, что произойдет с раковой опухолью. Хорошо бы, чтобы ученые тратили время на выяснение способа, которым лучше уничтожить злокачественные клетки, так же, как дети часами выясняют, как лучше застрелить плохого парня в компьютерной игре. Или как доставить химиотерапевтический препарат без побочных эффектов. И это станет возможно, если мы создадим достоверную компьютерную модель рака. Так же, как Лэндри создал компьютерную модель, основанную на богатой статистике НФЛ, можно делать то же самое в области медицины. Например, взять статистику рака и все, что мы сейчас знаем об этом заболевании, и начать создание модели, которая поможет победить в игре, в которой мы так хотим выиграть.
В следующем десятилетии врачи смогут предсказывать болезни скорее как метеорологи, чем как биологи. 30 лет назад погоду не могли предсказать достаточно точно. Но потом были разработаны модели климата, и сейчас можно составлять вполне точные прогнозы на десять дней. Прогнозирование погоды из общих туманных рассуждений о том, чего ожидать в разные сезоны, публиковавшихся в ежегодных календарях для садоводов, превратилось в высокотехнологичную отрасль, работающую в реальном времени и приносящую реальную пользу в виде сохраненных жизней. Благодаря развитию компьютерного моделирования технология прогнозирования улучшается год от года – изучаются форма облаков, изменения температуры, влажности и т. д. Например, можно предсказать ураганы, снежные бури, торнадо и муссоны и лучше подготовиться к ним. Но в медицине сейчас то же самое невозможно, потому что для такого амбициозного проекта собрано и структурировано недостаточно информации. В настоящее время такой массив данных необходим в первую очередь. Компьютер может изучить форму облака и предсказать изменение погоды – и точно так же он сможет изучить форму опухоли и предсказать скорость роста рака, интенсивность снабжения опухоли кровью и питательными веществами, анатомическую локализацию и многое другое.
Еще один взгляд на силу компьютерных технологий появляется при изучении действий маркетологов, тестирующих выкладку товаров. Они постоянно тестируют новые стратегии повышения продаж: «Если я положу этот продукт на уровне глаз, повысятся ли продажи? А если здесь? Где идеальное место размещения товара, которое привлечет большинство покупателей?» Аналогичными вопросами можно задаваться и относительно здоровья. Каким будет идеальный набор условий для максимального здоровья? Как пациент вы сможете спросить: «Что произойдет, если я приму лекарство A или применю метод B?», «Как я могу оптимизировать себя с помощью еды, которую я ем, деятельности, в которой участвую, спорта, которым занимаюсь? И наоборот, что нужно ограничить или вообще от этого отказаться?»
Неизбежно появятся и другие вопросы, на которые нужно будет найти ответы, чтобы понять, чего вы хотите от собственного организма. Вам нужно будет определить, какими будут показатели, когда организм достигнет оптимального состояния. Например, у бодибилдера будет один набор показателей, у концертирующего пианиста – другой. Начальник, чье давление каждый вечер в одно и то же время повышается, сосредоточится на контроле над этим показателем, а страдающий бессонницей будет добиваться достижения хорошего сна в девять ночей из десяти. Итак, отличаться друг от друга станут не только значения показателей, но и их приоритеты. Однако, несмотря на эти отклонения, появится важная общая особенность: коллективный дух взаимообмена, который будет жизненно важен для успешности нового подхода к здоровью.
