Человеческий организм – сложнейший «технический» объект, созданный в результате длительной эволюции, со сложными многообразными и многофакторными процессами, протекающими в нём. На сегодняшний день большая часть человечества живёт в искусственно созданной среде обитания и вне этой среды человечество жить не может. При создании искусственной среды человечество решило основные проблемы своего выживания: обезопасило себя от опасных животных, инфекций, от непогоды и природных явлений, обеспечило себя пропитанием и т.п. Одновременно с этим, в искусственной среде обитания появилось множество факторов, негативно влияющих на человеческий организм. Это загрязнение окружающей среды (выхлопные газы от автомобилей, различные вредные выбросы промышленного производства, продукты сгорания, различные виды излучений, шум и т.д.), плохое качество продуктов питания (в том числе и питание генно-модифицированными продуктами, продуктами с превышенным содержанием вредных химических веществ) и т.п. Защитные механизмы человеческого организма, ослабленные плохой экологией, неправильным образом жизни не успевают адаптироваться к новым угрозам, нейтрализовать их вредное воздействие.
Человеческий организм подвержен множеству болезней, влияющих на сам организм и на процессы, протекающие в нём. От изучения этих процессов, понимания влияющих на них факторов и последствий к которым приводят эти процессы, зависит назначаемое лечение и его эффективность. На сегодняшнем этапе развития медицины в общем случае лечение для пациента назначается высококлассным специалистом – врачом на основании обобщённых медико-экономических стандартов (МЭС), собственного опыта и интуиции. При этом специалисту не всегда удаётся комплексно оценить индивидуальные характеристики больного и факторы, влияющие на развитие болезни.
Все процессы в человеческом организме подчиняются базовым законам физики и химии. Следовательно, к ним применим такой подход, как математическое моделирование. Согласно этому подходу, для исследования у объекта выделяются основные характеристики и закономерности, они математически описываются, создаётся математическая модель. Далее учёный заменяет реальный объект его математической моделью, и изучает её, впоследствии распространяя результаты исследования на сам объект моделирования.
Математическое имитационное моделирование человеческого организма и его отдельных органов, систем не ново, этими исследованиями занимаются специализированные институты, отдельные медицинские центры (в основном зарубежные). На основании исследования математических моделей сердца, легких и т.д. созданы искусственные органы, успешно применяющиеся медициной при исследовании различных заболеваний, при протезировании, в фармакологии при исследовании воздействия новых лекарств.
Математическое моделирование успешно применяется компанией “Physiome Sciences” которая позже стала называться EPIX Pharmaceuticals (основатель Денис Нобл, Оксфордский университет, США). Данная компания специализируется в моделировании человеческих органов для фармацевтической индустрии. На сегодня ими создано уже несколько десятков «грубых», но работающих моделей, причем моделируются не только крупные части тела, но и отдельные рецепторы и комплексы органов. Например, «виртуальное сердце» – это набор из соответствующего числа клеток, каждая из которых перерабатывает сахар и кислород, продукт работы сердца – определенное давление в кровеносной системе. С 1999 года многие лекарственные компании успешно тестируют на этом сердце свои лекарства [1].
На сегодняшний день существует целая отрасль индустрии, работающая на тестирование лекарств. Например, американская компания “Entelos” моделирует «виртуальных пациентов», чтобы отследить состояние болезни, оценить влияние различных лекарственных препаратов на протекание болезни и на ряд жизненно важных систем организма [2]. Координируемый французами международный проект Renal Physiome Project в настоящее время занимается разработкой виртуальной почки. Проект Giome, возглавляемый Дейнсом Ноблом, пытается воспроизвести пищеварительную систему. А проект Living Human Project, руководимый доктором Вицеконти, должен создать виртуальную копию мускулов и скелета, которые придадут форму виртуальному телу. Испанская ассоциация Aneurist моделирует систему кровообращения мозга, чтобы выяснить, какие аневризмы его артерий операбельны [1].
На кафедре АД УГАТУ математическое моделирование используется для исследования процессов протекающих в таких сложных технических системах, как авиационный газотурбинный двигатель (ГТД). На базе разработанной на кафедре АД УГАТУ FrameWork САМСТО [3] создано множество специализированных систем имитационного моделирования (СИМ). Это такие СИМ, как: DVIGw (предназначена для термогазодинамического моделирования авиационных ГТД); DVIGwp (предназначена для термогазодинамического моделирования авиационных ГТД и переходных процессов протекающих в них); DVIG_OTLADKA (позволяющая моделировать установившиеся и переходные процессы, происходящие в авиационных газотурбинных двигателях с учётом влияния настроек автоматики двигателя на процессы, позволяющая производить автоматизированную отладку двигателя при приёмо-сдаточных испытаниях двигателя в серийном производстве) [4]; Stupeny (обеспечивающая параметрический и структурный синтез и анализ работы компрессора на этапах, предшествующих непосредственному процессу детального функционального и конструкторско-технологического проектирования и позволяющая на основе геометрических параметров компрессора получить его характеристику) [5] и т.п.
FrameWork САМСТО (рис. 2), предназначена для создания автономных приложений, ориентированных на моделирование различных технических объектов и систем, что дает возможность пользователю вносить добавления, изменения для решения конкретных задач, создавать новые СЭ и информационные потоки.
Рис. 2. Внешний вид FrameWork САМСТО
Синтез модели осуществляется в соответствии со схемой объекта моделирования. Математическая модель включает в себя описание:
– набор структурных элементов (СЭ) и их характеристик, описывающих отдельную часть или систему моделируемого объекта;
– связи между СЭ моделируемого объекта, по которым информация от одного элемента передаётся другому;
– законов изменения управляющих воздействий, изменения внешних условий;
– значимых динамических факторов, номенклатура которых определяется особенностью рассматриваемого переходного процесса, особенностью решаемой проектно-доводочной или эксплуатационной задачи, особенностью схемы и параметрами моделируемого объекта.
В СИМ созданной в среде FrameWork САМСТО возможно решать задачи параметрического анализа и параметрического синтеза [6].
Параметрический анализ
(Табулируются/Выводятся). Алгоритмические модели СЭ характеризуются
наличием вектора входных данных
,
вектора выходных данных
и алгоритма, вычисляющего значения
по заданным значениям
.
Может быть одновариантный или многовариантный. В случае
многовариантного анализа производится последовательное изменение
(табулирование) значений нескольких входных параметров и запись
выходных параметров в файл результатов (манипулирование значениями
и анализа значений
).
Самый простой закон расчета – однократное задание значений
,
затем однократный расчет по алгоритму значений
.
Такой вид закона расчета называется параметрическим анализом
(анализируется поведение выходных параметров
при задании различных значений входных параметров
).
Кроме одновариантного параметрического анализа можно представить
закон расчета в виде многовариантного параметрического анализа –
в этом случае для некоторых параметров в векторе
последовательно задаются различные значения (значения параметров
табулируются), после каждого изменения значений производится расчет
по алгоритму новых значений выходных параметров
.
Суть закона расчета при этом не меняется [7 – 9].
Параметрический синтез
(Варьируются/Поддерживаются). При переходе от проектировочных задач к
поверочным многие параметры перемещаются из вектора входных данных
в вектор выходных данных
и наоборот. Решение такой задачи требует либо изменения алгоритма
(что нежелательно, поскольку различных расчетных задач может
существовать множество), либо введения нового вида закона расчета,
при котором значения некоторых параметров вектора
заранее заданы, а значения некоторых параметров вектора
должны варьироваться в процессе многократных расчетов алгоритма, в
результате чего должны быть подобраны такие значения варьируемых
параметров вектора
,
при которых по заданному алгоритму вычисляются заданные значения
параметров вектора
.
Такой вид закона расчета называется параметрическим синтезом [7]
(синтезируются значения некоторых параметров вектора
за счет варьирования некоторых параметров вектора
).
Для отыскания решения использован метод Ньютона.
Авторами предлагается применить данный подход, технологию и методики к исследованию человеческого организма. Предлагаемый подход заключается в создании при помощи FrameWork САМСТО математической имитационной модели человеческого организма и его отдельных систем, модели развития различных заболеваний и внешних воздействий (в том числе и проведение лечения), их влияния на процессы, протекающие в человеческом организме. Комплексное имитационное моделирование человеческого организма или отдельных его частей и систем, сделает возможным изучение биологических систем как единого целого, обеспечив полное понимание процессов роста, обмена и функционирования организма, процессов развития заболеваний, поиск путей их лечения.
В результате подобных разработок современные специалисты в области медицины будут работать в виртуальном пространстве: не на живом человеке, а на его математической компьютерной модели, будут ставить диагнозы, прогнозировать протекание болезни, исследовать новые лекарства и открывать новые направления в медицине.
-
- Литература:
1. Интернет-ресурс http://www.telegraph.co.uk/science/science-news/3348696/The-virtual-medical-man.html. Статья: The virtual medical man. Автор: Roger Highfield. 2006г.
2. Официальный сайт фирмы “Entelos” http:// www.entelos.com.
3. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2011611712 САМСТО. Москва, Роспатент, 2011.
4. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2009610324 DVIG_OTLADKA. Москва, Роспатент, 2009.
5. Система имитационного моделирования лопаточных машин в составе газотурбинных двигателей. Свидетельство об официальной регистрации №2006610257 / Кривошеев И.А.,Ахмедзянов Д.А., Кишалов А.Е., Москва, Роспатент, 2006 г.
6. Кишалов А.Е. Методы и средства структурного и параметрического синтеза и анализа газотурбинных двигателей и энергоустановок. / А.Е. Кишалов, Д.А. Ахмедзянов, А.Б. Козловская. – Журнал “Молодой ученый”, Чита, – 2010. – №4. – С. 53-56.
7. Ахмедзянов, А.М. Анализ методов оpганизации вычислительных пpоцессов пpи фоpмиpовании моделей сложных систем / А.М. Ахмедзянов, Д. Г. Кожинов // Изв. вузов, сер. “Авиационная техника”. - 1993 - № 4. – С. 58-62.
8. Ахмедзянов, А.М. Системы конструирования среды для математического моделирования сложных технических систем / А. М. Ахмедзянов, Д. Г. Кожинов // Изв. вузов, сер. «Авиационная техника». - Казань, 1994. - №1. – С. 54-55.
9. Ахмедзянов, А.М. Система конструирования САПР сложных технических объектов САМСТО / А. М. Ахмедзянов, Д. Г. Кожинов. – Уфа: УАИ, 1991. – 34 с.
