Грант РФФИ № 16-29-07354 https://www.rfbr.ru/rffi/ru/project_search/o_2027053
Название: Разработка методов сбора, комплексного анализа данных и прогнозирования направлений клинических исследований в области регенеративной медицины на модели лечения печеночной недостаточности
Руководитель проекта: Кобринский Борис Аркадьевич
Организация финансирования: Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Срок выполнения при поддержке РФФИ: 2016–2018
Эффективность лечения различных заболеваний, в том числе и печеночной недостаточности, во многом зависит от понимания механизмов патогенеза этих состояний, расшифровки молекулярно-генетических и метаболических нарушений, функционирования клеточных систем и межклеточных взаимодействий в норме и патологии, способности органов и тканей к регенерации. Исследование этих фундаментальных вопросов медицины во многом способствует улучшению способов диагностики и лечения, однако, значительным препятствием на пути к этому являются серьёзные трудности в поиске и отборе доказательной информации о новых методах диагностики и лечения в чрезвычайно большом её потоке. В этой ситуации большое значение приобретает разработка методов сбора и комплексного анализа доказательной информации об экспериментально-клинических исследованиях.
Возникновение печеночной недостаточности (ПН) обусловлено различными этиологическими факторами (токсическими, вирусными, аутоиммунными и др.), приводящими к драматическому нарушению структуры и функции печени. Несмотря на большое количество публикаций, посвященных анализу воздействия на организм человека этих факторов, до сих пор отсутствует единое мнение о механизмах развития печеночно-клеточной недостаточности и способах ее лечения, возможности регенерации печени. Формирование надежной клинической информации и разработка соответствующей стратегии лечения возможна при учете определенных преимуществ и недостатков различных методов лечения ПН с помощью технологий интеллектуального анализа, позволяющих оценить предшествующий опыт при лечении заболеваний печени, определить наиболее эффективные биомедицинские технологии и обозначить основные векторы их развития.
В связи с этим, в настоящем проекте предусматривается разработка методов комплексного анализа данных и прогнозирования направлений клинических исследований в области регенеративной медицины на модели лечения печеночной недостаточности с помощью новых технологических принципов создания и функционирования органов и тканей.
1. Кобринский Б. А., Молодченков А. И., Благосклонов Н. А., Лукин А. В. Применение методов мета-анализа в диагностике и лечении пациентов с печеночной недостаточностью // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30, № 4, С. 745–753. (ссылка)
2. Перетятько О. Д., Молодченков А. И. Оценка соответствия экземпляра процесса его обобщенной схеме // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: Материалы VIII Всероссийской конференции с международным участием (Москва, 16–20 апреля 2018). – М.: РУДН, 2018. С. 207–209. (ссылка)
3. Ядринцев В. В., Соченков И. В. Полнотекстовый классификатор патентных документов // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: Материалы VIII Всероссийской конференции с международным участием (Москва, 16–20 апреля 2018). – М.: РУДН, 2018. С. 235–237. (ссылка)