В Сеченовском университете совместно с белорусскими партнерами разработали ПО для автоматизации молекулярно-генетических лабораторных исследований

Как улучшить информационный обмен между молекулярно-генетическими лабораториями и медучреждениями онкологического профиля придумали специалисты Первого МГМУ имени И.М. Сеченова совместно с компанией «Айбион Солюшенс» (Беларусь). Разработанная партнерами цифровая платформа GenX помогает автоматизировать рутинную работу онкологов, направляющих пациентов на молекулярно-генетическое тестирование, и лаборантов, выполняющих такие исследования. В результате специалисты тратят меньше времени на заполнение необходимой документации и могут отслеживать все данные пациента в единой системе. А пациенты быстрее получают результат исследования для интерпретации врачом и назначения лечения. Об этом CNews сообщили представители Первого МГМУ имени И.М. Сеченова.

Методы молекулярно-генетического тестирования опухоли позволяют обнаружить генетические мутации, которые определяют скорость роста опухолей и помогают врачу-онкологу подобрать для пациента оптимальную терапию. Однако российского программного обеспечения, которое помогало бы автоматизировать этапы различных методов молекулярно-генетических исследований и получения релевантных клинических данных, до сих пор не было. Как рассказал руководитель проекта, старший научный сотрудник Института персонализированной онкологии Первого МГМУ Евгений Меньшиков, разработанная цифровая платформа обеспечивает эффективный информационный обмен между клиницистами и лаборантами и помогает сформировать оптимальный план дальнейшего химиотерапевтического лечения пациентов за счет накопления больших данных и их обработки с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. 

«На сегодняшний день уже создан прототип цифровой системы. Она дает возможность создавать направления на молекулярное профилирование, осуществлять маршрутизацию внутри лаборатории и автоматизировать этапы опухоль-специфических методов исследования. Система работает с такими методами, как ПЦР, секвенирование (метод Сэнгера), фрагментный анализ, иммуногистохимическое исследование и FISH-тест, используя при этом более 30 маркеров и 8 локализаций опухоли. В дальнейшем мы добавим в систему направление NGS - анализ генов с помощью секвенирования следующего поколения. Готовое решение уже в следующем году планируем внедрять в работу лабораторий и клиник», — сказал Евгений Меньшиков. 

В GenX-платформе для автоматизации молекулярно-генетических лабораторных исследований уже реализованы реестры направлений и исследований. В первом реестре пользователь, например, может увидеть дату выдачи направления, его текущий статус и приоритетность. Во втором — отследить этап исследования по каждому конкретному пациенту и получить его результат. Система также предоставляет подробную аналитику, в том числе количественную динамику выданных направлений и выполненных исследований как на уровне медорганизации, так и региона, позволяет отслеживать время нахождения направлений в каждом из статусов. 

Цифровую платформу уже протестировали в Республиканском научно-практическом центре онкологии и медицинской радиологии имени Н.Н. Александрова (Республика Беларусь). Пилотный проект, в котором было проведено более 300 исследований показал, что использование платформы сокращает на 30-50% время создания направления, фиксации результатов исследования и формирования заключения.

«Наша цифровая платформа систематизирует работу молекулярно-генетической лаборатории - уменьшает количество ошибок, освобождает время лаборантам и врачам, позволяет сохранять все данные в единой системе и отслеживать все этапы процесса – от выдачи направления до получения результата, — сказала директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета Марина Секачева. — Кроме того, сокращается время ожидания результатов и для пациента, а это в случае с онкологическими заболеваниями особенно значимый фактор».

Директор Института также отметила, что основная задача разработчиков на будущее — анализ данных платформы и построение прогностических моделей для повышения эффективности лечения пациентов, в том числе с помощью ИИ. Это станет важным этапом для создания в Сеченовском Университете цифрового биобанка – платформы, которая позволит связать биологические образцы с другими клиническими данными пациентов, по которым можно проследить течение болезни и получить более полную картину. Цифровой биобанк даст возможность вести исследования на основе больших медицинских данных и разрабатывать персонализированные рекомендации для пациентов.