Математическое моделирование, которое испытывается исследователями в высшей школе наук в университете штата Индиана, университете Пардью штата Индианаполис (IUPUI) и высшей медицинской школы при университете штата Индиана, окажет влияние на знания и лечение ряда заболеваний, которые продолжают бросать вызов ученым во всем мире.
Национальный научный фонд недавно признал работу под руководством д-ра. Джованна Гвидобони, старшего доцента математики в школе наук и Алона Харриса, профессора офтальмологии и директора клинических исследований в институте глазных болезней Юджина и Мэрилин Глик, за их новый подход к пониманию того, что на самом деле вызывает такую изнурительную болезнь, как глаукома. Их исследование может обеспечить более эффективное лечение в том числе и таких болезней, как диабет и гипертония.
Глаукома является второй ведущей причиной слепоты в мире, но единственной наиболее частой формой лечения является снижение внутриглазного давления пациента. Однако, не менее одной трети пациентов с глаукомой не имеют повышенного внутриглазного давления, а нынешняя невозможность лучше понять, какие факторы риска приводят к болезни, может препятствовать лечению.
Математическое моделирование, которое создает абстрактную модель, используя математический язык для описания поведения системы, позволяет врачам лучше оценивать такие аспекты, как кровоток и концентрацию кислорода в мелких органах глаза, этого самого простого органа человека с точки зрения возможности его исследования без инвазивных процедур. Модели также могут быть использованы для оценки того, что не может быть измерено непосредственно, например, давление в глазных сосудах.
«Через моделирование математические модели могут помочь врачам определить причину и эффект от снижения кровотока, гибели клеток и внутриглазного давления, а также влияния этих факторов риска друг на друга при наличии глаукомы. Более глубокое понимание этих факторов и возможность точно измерить их взаимовлияние может значительно повысить эффективность процедур, используемых врачами для лечения первопричин заболевания», — сказал Харрис.
Сравнение результатов численного моделирования и клинических данных
Математическое моделирование позволяет исследователям точно отображать данные о пациенте, что сможет помочь в определении причин и следствия влияния некоторых факторов риска.
„Это уникальный, свежий подход к исследованию и лечению“, — сказал Харрис. „Мы говорим о возможности идентифицировать индивидуальные методы лечения отдельных пациентов при заболеваниях, которые являются многофакторными и где трудно выделить причину возникновения болезни и механизм ее протекания“.
Предварительные результаты были опубликованы в журнале „British Journal of Ophthalmology“.
...
