Вычислительные модели в цифровой персонализированной медицины
Authors: Семенютин В.Б. , Антонов В.И. , Малыхина Г.Ф. 
Published: December 2024

Развитие персонализированной медицины определяется синергией ученых из нескольких областей медицины, математики и информатики. Подходы, основанные на современных методах измерения, обработки сигналов и машинного обучения, дополняют основные методы изучения биологических процессов, позволяют выявить механизмы заболевания и персонализировать стратегию лечения. Статья посвящена разработке нового метода контроля системы ауторегуляции мозгового кровообращения пациентов в режиме реального времени. Процесс церебральной ауторегуляции определяется сигналами скорости кровотока в артериях основания головного мозга и системного артериального давления, регистрируемых неинвазивными методами фотоплетизмографии и транскраниальной допплерографии в диапазоне волн Майера. Существующие методы основаны на взаимной корреляционной функции, функции фазового сдвига между сигналами скорости кровотока и давления или на оценке передаточной функции системы ауторегуляции. В статье предлагается использовать фрактальные методы, основанные на расчете гёльдеровских мультифрактальных спектров сигналов и на определении корреляционной размерности системы. Преимущество фрактальных методов заключается в том, что их можно применять к сигналам, инвариантным к масштабу. Комбинация мультифрактальных и традиционных спектрально-корреляционных методов в информационно-измерительной системе позволит повысить качество мониторинга церебральной ауторегуляции непосредственно у постели больного, учитывать особенности пациента и, тем самым, развивать принцип персонифицированной медицины.
The development of personalized medicine is determined by the synergy of scientists from several fields of medicine, mathematics and computer science. Approaches based on modern methods of measurement, signal processing and machine learning complement the main methods of studying biological processes, allow us to identify the mechanisms of the disease and personalize the treatment strategy. The article is devoted to the development of a new method for monitoring the system of autoregulation of cerebral circulation in patients in real time. The process of cerebral autoregulation is determined by the signals of blood flow velocity in the arteries of the base of the brain and systemic arterial pressure in the range of Mayer waves, recorded by non-invasive methods of photoplethysmography and transcranial dopplerography. The existing methods are based on the cross-correlation function, the phase shift function between the signals of blood flow velocity and pressure, or on the assessment of the transfer function of the autoregulation system. The article proposes to use fractal methods that use the calculation of the Hölder multifractal spectra of signals and the determination of the correlation dimension of the system. The advantage of fractal methods is that they can be applied to scale-invariant signals. The combination of multifractal and traditional spectral-correlation methods in the information-measuring system will improve the quality of monitoring of cerebral autoregulation directly at the patient's bedside, take into account the characteristics of the patient and, thereby, develop the principle of personalized medicine.