Как «вычислить» диагноз

К

О том, как математика помогает ставить диагноз и подбирать оптимальную схему лечения, рассказывает Владимир Владимирович Галатенко, кандидат физико-математических наук, доцент механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, НТЦ «БиоКлиникум».

Владимир Владимирович Галатенко

Владимир Владимирович Галатенко

Многие считают математику исключительно абстрактной наукой.
Однако ученые хорошо знают, что практически ни одна из научных
дисцплин не может обойтись без методов, которые предоставляет
именно эта наука. Сегодня роль математики становится все более
важной, поскольку объем самых разнообразных данных стремительно
увеличивается. Требуются специальные автоматизированные средства
машинного анализа и обучения.

Сравнительно недавно благодаря исследованию генома и
транскриптома (т.е. полного набора транскриптов /молекул РНК/ в
данном организме или специфического набора, представленного в
клетках определенного типа) биология и медицина начали давать
огромный объем данных. Для математики это еще одно интересное
приложение.

О том, как математика помогает ставить диагноз и подбирать
оптимальную схему лечения, рассказывает Владимир
Владимирович Галатенко
, кандидат физико-математических
наук, доцент механико-математического факультета МГУ им. М.В.
Ломоносова, НТЦ «БиоКлиникум».

 

Как «вычислить» диагноз

 

ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ:

И.И. Дедов, А.Н. Тюльпаков, В.П. Чехонин, В.П. Баклаушев, А.И.
Арчаков, С.А. Мошковский. Персонифицированная медицина:
современное состояние и перспективы // Вестник РАМН, 2012; 12:
4.12.

D.F. Hayes, H.S. Markus, R.D. Leslie, E.J. Topol. Personalized
medicine: risk prediction, targeted therapies and mobile health
technology // BMC Med. 2014; 12: 37.

A.W. Kurian, B.M. Sigal, S.K. Plevritis. Survival Analysis of
Cancer Risk Reduction Strategies for BRCA1/2 Mutation Carriers //
J. Clin. Oncol. 2010; 28(2): 222.231.

L.J. van ‘t Veer, H. Dai, M.J. van de Vijver, Y.D. He, A.A. Hart,
M. Mao, H.L. Peterse, K. van der Kooy, M.J. Marton, A.T.
Witteveen, G.J. Schreiber, R.M. Kerkhoven, C. Roberts, P.S.
Linsley, R. Bernards, S.H. Friend. Gene expression profiling
predicts clinical outcome of breast cancer // Nature, 2002;
415(6871): 530-536.

S. Paik, S. Shak, G. Tang, C. Kim, J. Baker, M. Cronin, F.L.
Baehner, M.G. Walker, D. Watson, T. Park, W. Hiller, E.R. Fisher,
D.L. Wickerham, J. Bryant, N. Wolmark. A multigene assay to
predict recurrence of tamoxifen-treated, node-negative breast
cancer // N. Engl. J Med., 2004; 351(27): 2817-2826.

Evaluation of Genomic Applications in Practice and Prevention
(EGAPP) Working Group
Recommendations from the EGAPP Working Group: can tumor gene
expression profiling improve outcomes in patients with breast
cancer? // Genet Med., 2009; 11(1): 66.73.

В.В. Галатенко, А.Е. Лебедев, И.Н. Нечаев, М.Ю. Шкурников,
Е.А. Тоневицкий, В.Е. Подольский. О построении медицинских
тест.систем с использованием жадного алгоритма и метода опорных
векторов // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины,
2013; 156(11): 654-660.

Об авторе

3 комментария