Основанный на искусственном интеллекте алгоритм помог группе британских исследователей значительно повысить точность диагностики инфарктов и минимизировать ложноположительные результаты. Это позволит разгрузить врачей в медицинских учреждениях, сконцентрировав их усилия на пациентах, которым необходима помощь в первую очередь.

Источник изображения: Tumisu / pixabay.com

Алгоритм был испробован на 10 тыс. пациентов в шести странах, продемонстрировав точность в 99,6 % случаев — он показывал отрицательный результат тем, у кого отсутствовала угроза здоровью вне зависимости от пола и возраста. Одним из маркеров инфаркта миокарда является белок тропонин, который выбрасывается в кровь при отмирании клеток сердца. Однако у некоторых пациентов, преимущественно женщин, его уровень при инфаркте оказывается нетипично низким.

Решением проблемы оказался алгоритм ИИ, получивший название CoDE-ACS. Он принимает в расчёт не только уровень тропонина, но и индивидуальную для пациента информацию: возраст, пол, результаты электрокардиограммы, а также историю болезни. Всё это повышает вероятность правильной диагностики сердечного приступа.

Острую боль, которая является одним из признаков инфаркта, могут вызывать многие состояния, и диагностика не всегда оказывается простой задачей, напомнил руководитель исследования профессор кардиологии Эдинбургского университета Николас Миллс (Nicholas Mills). Участие ИИ при принятии решений имеет огромный потенциал для повышения эффективности традиционно загруженных отделений неотложной помощи. Возможность быстро исключить сердечный приступ поможет сократить число госпитализаций. Клинические испытания технологии в Шотландии продолжаются.

AT&T объединилась с производителем медицинских датчиков Cherish Health для создания, как утверждается первого в отрасли радарного устройства, способного обнаруживать чрезвычайные ситуации и отслеживать людей, которые могут упасть в обморок. Он может делать это в нескольких комнатах по всему дому, «присматривая» за людьми даже через стены.

Источник изображения: AT&T

Устройство, получившее название Cherish Serenity, использует комбинацию сотовой связи AT&T, радара и технологии искусственного интеллекта Cherish для определения положения тела, движения и биометрических данных без использования камер или носимых трекеров.

Данные Бюро переписи населения США показывают, что люди старше 65 лет представляют собой наиболее быстрорастущий сегмент населения страны, что может привести к увеличению трудностей для семьи и друзей, ухаживающих за пожилыми дома. Основатель и генеральный директор Cherish Сумит Нагпал (Sumit Nagpal) говорит, что платформа Cherish Serenity открывает «совершенно новый класс возможностей домашней безопасности и мониторинга здоровья, не ставя под угрозу конфиденциальность и достоинство людей и не требуя каких-либо изменений в их образе жизни».

Устройство начинает работать с того момента, как вы подключаете его к источнику питания, что избавляет от необходимости что-либо настраивать пожилым и менее технически подкованным людям. Его также не нужно постоянно заряжать, как носимые устройства.

Cherish Serenity поставляется с сотовой связью AT&T. Его также можно подключить к сети быстрого реагирования FirstNet, которую помогла построить AT&T. Cherish Serenity будет доступен для корпоративных клиентов, таких как дома престарелых и для поставщиков медицинских услуг. Стоимость и дата начала продаж пока неизвестна.

Google представила на ежегодном мероприятии The Check Up, посвящённом вопросам здравоохранения, нейросетевую модель Med-PaLM 2, которая может оказать помощь в работе врачей. Подробности об этом сообщил ресурс siliconangle.com.

Источник изображения: Google Cloud

Компания оценила точность выводов Med-PaLM 2 с помощью задания с рядом вопросов, как на экзамене на получение медицинской лицензии в США. По данным Google, ИИ-модель набрала 85 % баллов, что на 18 % выше, чем у нейронной сети Med-PaLM предыдущего поколения. Компания утверждает, что по производительности Med-PaLM 2 «намного превосходит» аналогичные ИИ-модели других разработчиков.

Google Cloud планирует предоставить в ближайшие недели доступ к Med-PaLM 2 ограниченному кругу клиентов с целью изучения возможностей применения ИИ-модели в области медицины. Google намерена «понять, как Med-PaLM 2 можно использовать для проведения насыщенных, информативных дискуссий, получения ответов на сложные медицинские вопросы и поиска информации в неструктурированных медицинских текстах», сообщается в блоге Google Cloud.

Med-PaLM 2 — одна из нескольких ИИ-моделей, созданных Google для сферы здравоохранения. Компания сообщила в ходе мероприятия о заключении новых соглашений о сотрудничестве с целью использования технологий ИИ для нужд медицины. В частности, было объявлено о партнёрстве со структурой некоммерческой медицинской организации Right to Care с целью сделать скрининг на туберкулёз с помощью ИИ широкодоступным в странах Африки к югу от Сахары.

Google Cloud также анонсировала в ходе мероприятия программный пакет Claims Acceleration Suite с поддержкой ИИ, призванный сократить объём административной работы в организациях здравоохранения.

Доктор Айзек Кохейн (Isaac Kohane), гарвардский специалист по информационным технологиям и медицине, совместно с двумя коллегами протестировал GPT-4 на предмет возможности использовать искусственный интеллект во врачебной сфере. По словам исследователя, система проявила себя лучше многих врачей.

Источник изображений: Tumisu / pixabay.com

Результаты эксперимента доктор Кохейн изложил в книге «Революция ИИ в медицине», написанной совместно с независимой журналисткой Кэри Голдберг (Carey Goldberg) и вице-президентом Microsoft по исследованиям Питером Ли (Peter Lee). Выпущенная в марте ИИ-модель GPT-4 в 90 % случаев правильно отвечала на вопросы из экзамена на получение лицензии врача, выступая лучше ChatGPT на базе GPT-3 и GPT-3.5 и даже некоторых докторов, у которых уже есть лицензии.

GPT-4 отлично проявил себя не только как экзаменуемый и знаток фактов, но и как переводчик. Он разобрался с медицинской выпиской пациента на португальском языке и перефразировал наполненный техническим жаргоном текст в материал, с которым справится и шестиклассник. ИИ предлагал врачам полезные советы, как вести себя у постели больного и как разговаривать с пациентом о его состоянии понятным, но сострадательным языком. Машина справлялась с обработкой объёмных отчётов об обследовании, мгновенно обобщая их содержимое.

Свои ответы система излагала в формате, который как будто указывает на интеллект сродни человеческому, но исследователи всё равно пока делают вывод, что в своих размышлениях ИИ ограничен шаблонами — пускаться в полноценные рассуждения с причинно-следственными связями GPT-4 ещё не умеет. Тем не менее, когда системе предложили данные по реальному случаю, та на уровне специалиста с годами учёбы и практики верно диагностировала редкую болезнь.

Доктор Кохейн, с одной стороны, рад, что в обозримом будущем такой инструмент будет доступен миллионам людей, но, с другой стороны, он пока не знает, как сделать платформу безопасной для пользователя. GPT-4 не всегда надёжен в своих ответах, и в книге приводится множество примеров его ошибок разного рода. Причём ИИ склонен настаивать на своей правоте, когда ему на эти ошибки указывают — это явление в технической среде уже назвали «галлюцинациями». В свою защиту GPT-4 однажды заявил: «У меня нет намерений кого-то обманывать или вводить в заблуждение, но я иногда совершаю ошибки и делаю предположения, основываясь на неполных или неточных данных. Я не даю клинических оценок и не несу этической ответственности как врач или медсестра».

В качестве одной из мер защиты авторы книги предлагают проводить по нескольку сессий с GPT-4, чтобы ИИ сам «перечитывал» или «проверял» собственную работу «свежим взглядом». Иногда это помогает выявлять ошибки: GPT-4 несколько раз в сдержанной форме признавал своё заблуждение. Или можно поручить проверку его работы специалисту.

В ходе ежегодного мероприятия The Check Up, компания Google анонсировала инициативы, связанные со здравоохранением. В частности, команда Google Health поделилась информацией о новых продуктах, разрабатываемых с использованием технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Источник изображения: freepik.com

Компания рассказала о новых ИИ-решениях для УЗИ-диагностики, помощи в лечении рака и мониторинга туберкулёза. Одной из ключевых новинок стала специализированная языковая модель, названная Med-PaLM 2.

Первый её вариант анонсировали в конце прошлого года. Он предназначен для предоставления высококачественных ответов на медицинские вопросы — это первая ИИ-система, получившая «проходной балл», правильно ответив на более 60 % вопросов с возможностью выбора ответов, аналогичных тем, что используются для получения медицинских лицензий в США. В Google заявили, что второе поколение технологии — Med-PaLM 2 — стабильно отвечало на ответы на экспертном уровне с точностью более 85 % — на 18 % лучше в сравнении с предыдущими результатами.

По данным Google Health, компания также сравнивает результаты тестов нового варианта Med-PaLM с ответами настоящих врачей. В Google сообщают, что ответы ИИ проверяют не только на фактическую точность, но и на потенциальный вред советов для пациентов.

В ходе экспериментов ИИ отвечал на вопросы о признаках пневмонии и перспективах лечения тех или иных болезней. Но если на некоторые вопросы бот давал даже более развёрнутые и правильные ответы, чем люди, то в некоторых случаях он допускал ошибки. С учётом деликатного характера медицинской информации, в Google считают, что пройдёт некоторое время до того, как технология станет доступной широкой аудитории. Компания намерена продолжить работать с исследователями и профильными специалистами над Med-PaLM. Больше информации о технологии появится в обозримом будущем.

Представители экспертного сообщества считают, что технология имеет колоссальный потенциал, но важно, чтобы её применение в реальном мире осуществлялось в ответственной и этичной манере.

Компания Silicon Labs разработала миниатюрные чипы xG27, которые достаточно компактны и энергоэффективны для применения в медицине. Технология позволяет поместить чип вместе со специальным датчиком на один из зубов человека для постоянного мониторинга характеристик слюны — это позволит непрерывно следить за здоровьем и предупреждать многие заболевания.

Источник изображения: Silicon Labs

Как сообщает Silicon Labs, семейство однокристальных платформ xG27 включает модели BG27 и MG27. Обе построены на основе ядра Arm Cortex M33, а отличаются тем, что BG27 использует Bluetooth, а MG27 — Zigbee и другие протоколы. Площадь чипов составляет 2-5 мм².

Важно, что BG27 уже используется в реальном решении — интегрируемом в зуб сенсоре. Производитель медицинского оборудования Lura Health заявляет, что уже применяет его в тестовом режиме для диагностики. Сенсор так мал, что его действительно можно прикрепить к зубу для постоянного мониторинга слюны с учётом более 1000 параметров.

Компания не впервые создаёт футуристическую электронику. Но если многие проекты срываются из-за сложного процесса сертификации американскими регуляторами, то в этом случае Lura Health заявляет, что закончила клинические исследования с участием компании UConn Orthodontics и теперь готовится получить одобрение Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Если всё пойдёт согласно планам, продукт появится на рынке в ближайшие 12-18 месяцев.

Источник изображения: Silicon Labs

Имеются и другие перспективные сферы применения чипсета от Silicon Labs — умные медицинские пластыри, сенсоры для постоянного мониторинга уровня глюкозы в крови, носимое ЭКГ-оборудование. Одним из главных преимуществ является возможность использования напряжения всего в 0,8 В и переключения в «режим хранения», что позволяет снизить утечку энергии из батареи во время транспортировки и собственно хранения на складе в течение длительного времени.

Как сообщает издание MIT Technology Review, исследование, проводимое группой учёных во главе с нейрохирургом Самиром Шетом (Sameer Sheth) из техасского Медицинского колледжа Бэйлора, помогло разработать технологию, которая в будущем позволит не только диагностировать, но и лечить депрессии. Определённые результаты есть и сейчас, но они требуют чересчур инвазивного вмешательства в головной мозг пациентов.

Источник изображения: Paola Chaaya/unsplash.com

Пятеро добровольцев с симптомами депрессии, не поддающейся медикаментозному лечению, приняли участие в эксперименте, предусматривавшем вживление в мозг по 14 электродов, по 7 в каждое полушарие. Глубокая стимуляция мозга (DBS) с помощью импульсов электрического тока уже довольно давно используется для лечения определённых расстройств, например — для лечения симптомов эпилепсии или паркинсонизма, но депрессия является более сложным заболеванием — отчасти потому, что пока нет точного понимания того, что происходит с мозгом при таких расстройствах.

Известно, что врачи десятилетиями пытались лечить депрессию с помощью электродов и электрического тока, некоторые результаты даже были обнадёживающими, но стабильных успехов так и не удалось добиться. В начале 2020 года стартовал эксперимент, предусматривавший использование «декодера настроения» — технологии, позволяющей определить настрой пациента, просто отследив его мозговую активность. Учёные надеются, что использование технологии позволит им лучше понять, насколько глубока депрессия пациента и точнее размещать электроды для достижения максимального эффекта.

По словам Шета, результаты крайне многообещающие. Он и его коллеги смогли не только связать специфическую активность мозга с настроением, но и нашли способ улучшать его электротоком. «Это первая демонстрация успешного и устойчивого декодирования настроения людей в этих регионах мозга», — заявил нейрохирург.

DBS обычно предусматривает размещение одного или двух электродов глубоко в мозг для передачи электрических импульсов в точно обозначенные участки. Учёные пытаются выяснить, как с помощью таких методик можно лечить не только паркинсонизм, но и заболевания вроде обсессивно-компульсивных расстройств, пищевых расстройств и депрессий. К сожалению, ряд исследований, проведённых в 2000-е годы, не дал стабильных результатов в случае пациентов, резистентных к антидепрессантам. После того как два крупных исследования в этой области не увенчались успехом, тесты были в основном свёрнуты — отработанной технологии пока не существует.

По данным Шета, его команда прибегла к методике, иногда применяемой при лечении эпилепсии, не поддающейся коррекции с помощью лекарств. В таких случаях врачи вживляют электроды в разные участки мозга, чтобы определить, где именно начинаются судороги. После этого происходит либо электростимуляция участков мозга, либо их удаление.

Впрочем, депрессия не возникает в одном определённом участке, поэтому пришлось вживлять по 7 электродов в каждом полушарии (некоторые временно) для определения мозговых «шаблонов», характерных для того или иного настроения. Также исследователи экспериментировали с типами и интенсивностью стимуляции.

Источник изображения: Josh Riemer/unsplash.com

Операцию по вживлению электродов провели первому добровольцу под общим наркозом, по два постоянных DBS-электрода вживили в те регионы полушарий, которые, как считается, связаны с депрессией. Ещё по пять временных электродов вживили в полушария на участках, отвечающих за настроение и когнитивные способности.

Как сообщает издание MIT, во время операции подопытного приходилось регулярно приводить в чувство, чтобы спросить — как он себя чувствует. Через 9 дней команда удалила 10 временных электродов, оставив только 4, которые подключили к источнику питания, вживлённому в грудную клетку (с возможностью подзарядки) — стимуляция действительно помогла поддерживать настроение подопытного.

При этом учёные считают, что метод не получит массового применения, поскольку он является весьма инвазивным, отнимающим много времени и дорогим, а только в США страдают депрессией миллионы человек. Вместо этого остаётся надежда обнаружить закономерности в местах «локализации» депрессий и использовать менее многочисленные DBS-электроды для лечения.

Исследователи надеются, что в будущем будут разработаны методы неинвазивного сканирования, не требующие вживления многочисленных электродов для диагностики и поиска оптимального места для вживления, позволяющие оценить не только наличие депрессии, но и её степень. Сам участник эксперимента заявляет, что врачи буквально спасли ему жизнь.

Впрочем, в любом случае возникнет и ряд проблем — начиная с невозможности точной диагностики из-за разницы человеческих организмов, до этических — не исключено, что многие не пожелают, чтобы, например, работодатель знал об их состоянии.

Лечение заболеваний, вызывающих хронические раны на коже, длится долго и обходится недёшево. Учёные попытались смягчить проблему излечения накожных поражений с помощью «умных» пластырей, которые ускоряют процесс затягивания ран и делают это автоматически.

Источник изображений: Stanford University

В ходе доклинических испытаний собственного электронного медицинского пластыря группа учёных из Стэнфордского университета убедилась, что заживление ран может происходить на 25 % быстрее, чем в случае обычной тканевой повязки. Эксперимент проводился на мышах с проверкой на контрольной группе. Концепция прошла проверку практикой, и исследователи занялись подготовкой заявки на патент, а также составлением плана разработки более сложного электронного пластыря для оказания медицинской помощи людям.

Электронный пластырь одновременно защищает рану от внешнего воздействия и стимулирует её излечение слабым электрическим током — он убивает бактерии и стимулирует гены, отвечающие за заживление. На тончайшей гибкой подложке — тоньше волоса человека — расположены датчики, контроллер и беспроводной передатчик. Электроника работает без встроенного питания — только за счёт антенны, которая принимает радиосигнал на определённой частоте и дальше по схеме вырабатывает из него электрический ток.

К коже датчик крепится специальным гидрогелем, который теряет клеящую способность при нагреве до 40 °C. Если система решит, что лечение окончено, локальный нагрев на несколько градусов заставит пластырь отпасть. Встроенный датчик температуры также следит за возможным усилением инфекции — воспалением — и реагирует на это должным образом. При этом испытания на мышах показали, что умный пластырь не ограничивает движения животных, не вызывает раздражения кожи при непрерывном ношении в течение 15 дней и обеспечивает непрерывный мониторинг температуры и сопротивления.

В то же время система стимулирует заживление на самом глубоком уровне — на уровне стимуляции отдельных генов иммунных клеток. Регулярная проверка образцов тканей из раны показала, что ответственные за восстановления клеток кожи и соединительной ткани гены иммунных клеток повышают свою активность при заданном алгоритме стимуляции раны слабым электрическим током.

Более того, с «умным» пластырем такой восстановительный процесс тканей как ремоделирование кожи идёт на 50 % быстрее. Это помогает избежать рубцов и других следов былого поражения кожи, не говоря о более быстром и щадящем восстановлении.

Английские медсёстры примут участие в тестировании смарт-очков во время посещения пациентов на дому в рамках проекта Национальной службы здравоохранения Великобритании (NHS), направленного на повышение качества медицинских услуг с помощью гаджетов. На данном этапе тестирование будет проводиться на территории Северного Линкольншира и Гула.

Источник изображения: NHS England / PA Media

С согласия пациентов медсёстры смогут использовать смарт-очки для доступа к данным из медицинских карт. Такой подход поможет автоматизировать административную работу, а также позволит им делиться видеозаписями для оперативного консультирования с коллегами из больницы. Очки также могут использоваться для исследования ран и травм на месте за счёт специальной тепловизионной технологии.

Само же устройство создано врачом общей практики в рамках программы по улучшению качества скорой помощи и социальных служб, на реализацию которой было выделено $7,1 млн. Ранее в этом году NHS также раздала смарт-часы пациентам с болезнью Паркинсона, чтобы врачи могли удалённо следить за их состоянием.

В NHS подсчитали, что участковые медсёстры тратят больше половины рабочего времени на заполнение форм и ввод данных о пациентах вручную. Предстоящее тестирование смарт-очков должно показать, поможет ли современный гаджет медсёстрам высвободить больше времени для выполнения других задач, таких как проверка артериального давления и перевязка ран.

Татуировки могут не только украшать тело, но также служат естественной основой для разного рода носимых сенсоров. Этим пользуются учёные, разрабатывая носимую электронику с датчиками-татуировками. Свой вариант устройств предложили учёные из Корейского института науки и технологий (KAIST) в городе Тэджон. Татуировка выполняется из смеси жидкого металла галлия и углеродных нанотрубок — она наносится поверх кожи, но смыть её непросто.

Источник изображения: REUTERS/Minwoo Park

Исследователи изучили работу датчика-татуировки как источника сигналов для снятия электрокардиограммы, а также как измеритель уровня глюкозы в крови и молочной кислоты. В перспективе такие высокотехнологические татуировки могут снабжаться беспроводными контроллерами, тогда как прототип подключается к приборам с помощью проводов, что с практической точки зрения довольно неудобно.

«В будущем мы надеемся подключить беспроводной чип, интегрированный в эти чернила, чтобы мы могли общаться или посылать сигнал туда и обратно между нашим телом и внешним устройством, — сказал руководитель проекта Стив Парк (Steve Park), профессор материаловедения и инженерии. — Теоретически такие мониторы могут быть размещены где угодно, в том числе в домах пациентов».

Источник изображения: REUTERS/Minwoo Park

Современные датчики слежения за жизненными показателями пациентов довольно неудобны и требуют проводных подключений. Для одиночной процедуры неудобство можно потерпеть, но в случае постоянного мониторинга днями, неделями и месяцами о комфорте говорить не приходится. Подобные «татуировки», к слову, месяц назад также представили учёные из США. Рано или поздно идея проникнет в жизнь, и часть медицинских процедур станет удобнее и для врачей, и для пациентов.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобрило основанный на искусственном интеллекте алгоритм, помогающим врачам более точно обнаруживать при помощи цифрового стетоскопа клапанные пороки сердца.

Источник изображения: ekohealth.com

Как можно догадаться по названию, клапанные пороки сердца возникают, когда сердечные клапаны перестают работать должным образом, нарушая механизмы перекачки крови сердцем. Согласно данным Центра по контролю и профилактике заболеваний, недугу подвержены 2,5 % американцев, и ежегодно десятки тысяч человек умирают от связанных с ним осложнений.

Выявление порока сердца может представлять некоторые сложности: врачу необходимо прослушать сердцебиение пациента, распознать необычный звук, а также определить, какой именно клапан повреждён, и каких последствий следует ожидать. Восприятие доктора всегда субъективно, что приводит к некорректной диагностике.

Выход предложил медицинский стартап Eko из калифорнийского Окленда — компания разработала основанный на искусственном интеллекте алгоритм анализа шумов EMAS (Eko Murmur Analysis Software). Программная платформа такого рода впервые получила одобрение FDA. Система работает в облаке, куда специалист может отправить на анализ запись сердечного ритма, полученную цифровым стетоскопом. EMAS обрабатывает данные и выдаёт ответ в формате JSON, который выводится клиентским приложением в удобочитаемом формате.

Как утверждает разработчик, алгоритм демонстрирует достаточно высокие результаты по типичным для диагностики в кардиологии критериям: чувствительности и специфичности. По первому параметру точность диагностики составляет 85,6 %, по второму — 84,4 %. Для сравнения, врачи общей практики показали по этим же критериям результаты в 44 % и 69 % соответственно. Эксперты в кардиологии, конечно, работают с более высокой точностью, но большинство пациентов наблюдается простыми терапевтами.

Одобрение FDA означает, что компания Eko может выводить свой алгоритм на рынок.

Национальная служба здравоохранения Великобритании проведёт тестовые доставки лекарств для химиотерапии с помощью беспилотников на остров Уайт. Для реализации проекта ведомство организовало сотрудничество со стартапом Apian, занимающимся разработкой беспилотников.

Источник изображения: Apian

Стартап основан оставившими практику британскими врачами и бывшими сотрудниками Google. Ожидается, что в ближайшее время начнутся тестовые полёты, которые значительно упростят и ускорят обеспечение лекарствами пациентов с онкологическими заболеваниями и позволят существенно снизить расходы.

Остров Уайт расположен в двух милях от побережья Англии, его население составляет менее 150 тыс. человек. Путешествие пациентов с острова или врачей на остров может занимать до четырёх часов, а беспилотник доставляет важнейший груз из одной больницы в другую всего за полчаса. Скоро планируется расширить эксперимент и для доставки медикаментов в экстренных случаях.

Опыты по доставке лекарств дронами осуществляются не впервые, подобные эксперименты проводятся от США до Руанды, а в Швеции протестировали даже доставку дронов с дефибрилляторами — выяснилось, что они прибывают быстрее карет скорой помощи.

Доставку беспилотниками в Великобритании пытаются организовать не только медицинские ведомства — Королевская почта Великобритании уже тестировала беспилотники для доставки грузов в отдалённые места, включая малые острова, окружающие Соединённое Королевство. Как и Национальная служба здравоохранения, почтовый сервис акцентировал внимание на низком углеродном выбросе и малом времени доставки, особенно в регионах, где строительство наземной транспортной инфраструктуры нецелесообразно.

Наука выращивания живых человеческих тканей для использования в медицинских целях ещё находится в зачаточном состоянии — пока для экспериментального лечения используются только самые примитивные образцы. Тем не менее, исследования не стоят на месте — учёные из Оксфорда заявили, что новый метод культивирования человеческих тканей позволит комбинировать их с движущимися роботизированными скелетами.

Источник изображения: Fisher Studios

Обычно клетки для регенеративной медицины выращиваются в статичных средах вроде чашек Петри или миниатюрных 3D-каркасов. Некоторые эксперименты в прошлом уже показали, что клетки могут культивироваться на движущихся структурах вроде шарниров, но в этом случае растяжение и/или сгиб тканей происходит только в одном направлении.

Исследователи Оксфордского университета и разработчик роботов — компания Devanthro, предположили, что для создания замены настоящей повреждённой ткани следует выращивать её в условиях, близких к тем, в которых «работают» настоящие мышцы, деформируясь во всех направлениях.

Междисциплинарная команда разработчиков решила воспроизвести костно-мышечную систему настолько точно, насколько это возможно с использованием роботизированного скелета. В результате они использовали макет скелета, разработанный инженерами Devanthro в комбинации с питательной средой для клеток. Она может интегрироваться в искусственную костную структуру и растягиваться/сгибаться в произвольном направлении.

В данном случае речь идёт о работе с плечевым суставом. В структуру искусственного плеча предусматривалось внедрение сферической внешней мембраны с биоразлагаемыми волокнами, растянутыми между «якорными точками» — биореактора.

Источник изображения: Fisher Studios

Волокна «осеменили» человеческими клетками, а камеру наполнили богатым питательными веществами раствором. В течение двух недель клетки росли в питательной среде, которая подвергалась ежедневным «нагрузкам» — на 30 минут каждый день биореактор помещали в структуру плеча для нагрузок и деформаций.

Хотя учёным удалось отметить изменения «тренируемых» клеток в сравнении с контрольными образцами, пока неизвестно, будет ли от этого какая-нибудь польза. По словам учёных, они «просто демонстрируют возможность».

Другими словами, команда продемонстрировала, что выращивать клетки в структуре роботизированного скелета вполне возможно, а теперь им необходимо определить, стоят ли их усилия потраченных ресурсов. Впрочем, исследователи полны оптимизма и допускают, что в будущем, благодаря детализированному сканированию пациентов, можно будет создавать реплики костной системы людей, что позволит формировать для них оптимальную замену тканей — например, повреждённых сухожилий.