Нейронные сети в медицине

Нейросети можно использовать и для прогноза действия различных разрабатываемых средств лечения. Они уже успешно применяются в химии для прогноза свойств соединений на основе их молекулярной структуры. Исследователи из Национального института рака в США использовали нейросети для предсказания механизма действия препаратов, применяемых при химиотерапии злокачественных опухолей. Заметим, что существуют миллионы различных молекул, которые необходимо исследовать на предмет их антираковой активности. Специалисты Института рака разбили известные онкологические препараты на шесть групп в соответствии с механизмом их действия на раковые клетки и обучили многослойные сети классифицировать новые вещества и распознавать их действие. В качестве исходных данных использовались результаты экспериментов по подавлению роста клеток из различных опухолей. Нейросетевая классификация позволяет определить, какие из сотен ежедневно апробируемых молекул стоит изучать далее в весьма дорогих экспериментах in vitro и in vivo. Для решения аналогичной задачи использовались и сети Кохонена. Эти обучаемые без учителя самоорганизующиеся нейросети разбивали вещества на заранее неизвестное число кластеров и поэтому дали исследователям возможность идентифицировать вещества, обладающие новыми цитотоксическими механизмами воздействия.

Нейросистемы, генетика и молекулы 

Диагностика и лечение  онкологических заболеваний, а также  разработка новых медикаментозных  средств несомненно представляют собой важнейшую область применения нейросетевых технологий. Однако в последнее время среди исследователей и врачей растет осознание того факта, что будущие успехи должны быть тесно связаны с изучением молекулярных и генетических причин развития заболеваний. 

Не случайно в  апреле 1997 года эксперты Национального  института здоровья (США) выступили  с рекомендациями по усилению исследований, связанных с выявлением причин, вызывающих рак, и разработок, направленных на предупреждение болезней. Нейросети уже довольно давно активно применяются в анализе геномных последовательностей ДНК, в частности для распознавания промоторов - участков, предшествующих генам и связываемых с белком РНК-полимераза, который инициирует транскрипцию. Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков. 

В 1996 году было сделано  сенсационное открытие, связавшее фундаментальные  исследования в молекулярной генетике с проблемой патогенеза и лечения  самого распространенного онкологического  заболевания - базальноклеточного рака кожи. Исследователи обнаружили в  девятой хромосоме человека ген (PTC), мутации в котором, в отличие  от гена p53, вызваны воздействием ультрафиолета  и являются причиной развития опухоли. Ключом к открытию стало изучение так называемого заплаточного гена, изменения в котором стимулировали  дефекты развития плодовой мушки  и тот факт, что у детей, также  страдающих дефектами развития костной  ткани (базальный невусный синдром), часто имеются множественные базалиомы. 

Теперь генетики и врачи преисполнены надежд найти медикаментозное средство лечения базалиомы или использовать методы генной хирургии, и заменить ими такие нещадящие методы лечения, как обычная лазерная, рентгеновская и криохирургия. Могут ли нейронные сети оказаться полезными для этих исследований? В частности, нельзя ли с их помощью оценить возможное влияние определенной мутации на изменение свойств соответствующих белков или оценить ее прогностическое значение, скажем, для развития рецидива рака молочной железы? 

Если бы это можно  было сделать, то нейросети значительно уменьшили бы область поиска для молекулярных биологов, часто "на ощупь" проводящих очень дорогостоящие эксперименты по оценке роли мутаций в молекуле ДНК. Напомним, что к развитию злокачественных опухолей приводит неконтролируемый рост и деление клеток. Геном человека, в котором записана информация о всех производимых в организме белках, насчитывает около трех миллиардов нуклеотидов. Но только 2-3% из них действительно кодируют белки - остальные нужны самой ДНК для поддержания правильной структуры, репликации и прочего. 

В геномных последовательностях  ДНК можно приближенно выделить три составляющие: в первой содержатся многочисленные копии одинаковых фрагментов (сателлитная ДНК); во второй находятся умеренно повторяющиеся последовательности, рассеянные по геному; а в третьей _уникальная ДНК. В сателлитной ДНК различные копии представлены неодинаково - их численность варьируется от сотен до миллионов. Поэтому они обычно еще подразделяются на мини- и микросателлитов. 

Замечательно, что  распределение микросателлитов по геному столь специфично, что может использоваться в качестве аналога отпечатков пальцев для человека. Полагают также, что это распределение может быть использовано и для диагностики различных заболеваний. 
 

В скрытом виде повторы  нуклеотидных последовательностей  играют важную роль и в уникальных последовательностях ДНК. Согласно гипотезе Фрэнсиса Крика, эволюция ДНК начинается от квазипериодических структур, и если мы сможем найти скрытые повторы, то узнаем, где произошли мутации, определившие эволюцию, а значит, найдем и древнейшие, и важнейшие участки, мутации в которых наиболее опасны. Распределение скрытых повторов также тесно связано со структурой и функцией белков, кодируемых соответствующей последовательностью. 

В ТРИНИТИ была разработана  система, в которой для поиска скрытых повторов и оценки роли мутаций  в последовательностях ДНК используются модификации нейросетей Хопфилда. Есть надежда, что этот подход можно будет использовать для обобщенного спектрального анализа последовательностей данных весьма общего вида, например, для анализа электрокардиограмм.

Нейросети шагают по планете 

География исследовательских  групп, применяющих нейросети для разработки медицинских приложений, очень широка. О США нечего и говорить - в университете каждого штата ведутся подобные исследования, причем главное их направление - рак молочной железы. Да что там университеты - военные академии этим тоже занимаются. В Чехии Иржи Шима разработал теорию обучения нейронных сетей, способных эффективно работать с так называемыми интервальными данными (когда известны не значения параметра, а интервал его изменения), и использует их в различных медицинских приложениях. В Китае сотрудники Института атомной энергии обучили нейросеть отличать больных с легкими и тяжелыми заболеваниями эпителия пищевода от тех, кто страдает раком пищевода, на основе элементного анализа ногтей. 

В России в НИИЯФ  МГУ нейросети применяются для анализа заболеваний органов слуха. 

Наконец, в Австралии  Джордж Христос использовал теорию нейронных сетей для построения первой гипотезы о причинах загадочного синдрома внезапной смерти новорожденных.

Вместо заключения 

Разумеется, в статье приведен далеко не полный перечень примеров использования технологий искусственных  нейронных сетей в медицине. В  стороне осталась психиатрия, травматология  и другие разделы, в которых нейросети пробуются на роль помощника диагноста и клинициста. Не все, конечно, выглядит безоблачным в союзе новой компьютерной технологии и здравоохранения. Нейросетевые программы подчас крайне дороги для широкого внедрения в клинике (от тысяч до десятков тысяч долларов), а врачи довольно скептически относятся к любым компьютерным инновациям. Заключение, выданное с помощью нейронной сети, должно сопровождаться приемлемыми объяснениями или комментариями. 

Но основания для  оптимизма все-таки есть. Освоить  и применять технологии нейронных  сетей значительно проще, чем  изучать математическую статистику или нечеткую логику. Для создания нейросетевой медицинской системы требуются не годы, а месяцы. Да и параметры очень обнадеживают - вспомним еще раз высокую специфичность диагностики. 

И еще одна надежда  на сотрудничество - само слово "нейрон". Все-таки оно так хорошо знакомо  медикам...  
 

Количество публикаций по применению нейротехнологии в медицине трудно оценить точно. Однако если в 1988-89 годах их были единицы, то с 1995 года ежегодно появляются сотни. Могут оказаться полезными следующие адреса: 

www.emsl.pnl.gov:2080/docs/cie/neural/projects/medicine.html

Neural Network Projects in Medicine 

www.dsclab/ece.ntua.gr/~kblekas/medical2.html

Artificial Neural Networks in Medicine 

www.dse.doc.ic.ac.uk/~nd/.../journal/vol2/ds12/article1.html