Еще одно важное соображение состоит в том, что мы стараемся предсказать серьезную болезнь, а не биомаркер. Мы не пытаемся говорить, что у кого-то будет высокий уровень холестерина или аномальные показатели работы печени. В целом эти белковые или генные маркеры обманчивы, в медицинской литературе описано множество кандидатур, но лишь немногие из них когда-либо обследовались в клинике74. Дело в том, что, хотя результаты анализов могут быть полезны, чтобы помочь предсказать наступление болезни, прежде чем она начнется, этого мало.
Шаг в освоении больших данных для понимания процесса развития болезни предприняли исследователи из Дании, располагавшие информацией за 15 лет по 6,2 млн граждан страны75. Они смогли графически представить многие заболевания в виде так называемых траекторий, чтобы показать, как одна болезнь может в конце концов привести к другой, которая, казалось, никак не связана с первой. Это были временны́е связи без каких-либо установленных причинно-следственных отношений75.
Мы же пытаемся предсказывать так, чтобы можно было предотвратить, это главная цель. Если нет оснований для действий, то предсказание становится скорее научным упражнением. Например, много усилий тратится на попытки предсказать, у кого разовьется болезнь Альцгеймера, задолго до того, как начнутся когнитивные нарушения. Бесспорно, это одна из самых важных проблем здравоохранения, которая перед нами стоит, но на сегодняшний день, несмотря на значительные усилия, нет никаких проверенных превентивных стратегий.
Очень важны также время и место предсказания. Я живу в Сан-Диего, где вижу множество любителей серфинга, которые каждый день катаются на волнах в Тихом океане, не думая об акулах. Акулы убивают всего 10 человек в год из 7 млрд жителей планеты, поэтому мы можем сказать, что в среднем риск гибели в результате нападения акулы в Сан-Диего бесконечно мал. Но время от времени опасных акул замечают поблизости от берега. В такие дни редко увидишь кого-то из серфингистов. В том, что касается предсказаний, время и место играют решающую роль.
В предсказании болезней у людей время – это все. Мы можем каждому сказать определенно, что он умрет. Но бессмысленно предрекать: «Вас ожидает смерть, но мы не знаем, через две недели или через два десятка лет». На самом деле это даже хуже, чем бесполезно, потому что, если предсказание правдиво, оно может вызвать у пациента панику из-за отсутствия точного указания времени. Поэтому в попытке предотвратить болезни важны и «кто», и «когда».
Полезная аналогия для успешного медицинского предсказания – это предсказание сбоев в работе реактивных двигателей76, 77. Компании, подобные General Electric, ведут постоянное наблюдение за своими самолетными двигателями. Они используют сложные неуправляемые алгоритмы, искусственный интеллект и многоаспектную аналитику для определения предиктивных предвестников вроде тонкой трещинки, потому что требуется нулевая вероятность сбоя, так как во время каждого рейса рискуют сотни пассажиров. Большинство состояний, таких как инфаркт, приступ астмы, инсульт, аутоиммунная атака, подобны авиакатастрофам, только они происходят в человеческом теле. Мы можем использовать те же вычислительные инструменты. Величайшая разница в том, что медицинский мониторинг спасает набитые людьми самолеты, но только по одному «пассажиру» за раз.
Теперь давайте рассмотрим некоторые болезни, которые, не исключено, можно будет предсказать и предупредить в будущем. Начнем с тех, которые можно отслеживать с помощью датчиков, прикрепляемых к телу, потому что они обеспечивают уникальный поток данных в режиме реального времени от людей, находящихся в группе риска, а информативность и предиктивность метода делают его самым лучшим и самым точным ударом по цели78. В первую очередь я обращаюсь к проблемам, решаемым с помощью датчиков, носимых на теле, которые, вероятно, скоро будут широкодоступны, а затем перейду к состояниям, которые будут в основном зависеть от датчиков, вводимых в кровоток. Астматические приступы – одна из главных причин смерти и обращений за неотложной помощью при угрозе жизни у детей, и, безусловно, они подрывают здоровье миллионов взрослых. У каждого астматика свои причины, вызывающие спазм дыхательных путей: у одних это загрязнение окружающей среды, у других – холод, физические нагрузки, цветочная пыльца или другие аллергены. Если задолго до первых признаков затруднения дыхания нам удастся улавливать момент, когда дыхательные мышцы начинают менять тонус, то удастся предупреждать приступы. Вероятно, это достижимо при использовании кластера датчиков, носимых для определения качества воздуха, присутствия в нем цветочной пыльцы, анализа использования ингалятора(-ов) и геолокации, анализа дыхания на присутствие и измерение количества окиси азота, а также измерения функции легких с использованием микрофона смартфона или подходящего подключаемого приложения. Поскольку иммунная функция тесно связана с микробиомом кишечника, пробы и анализ этого «ома» тоже заслуживают изучения. Наряду с этим может осуществляться пассивный мониторинг дыхательного ритма, температуры, насыщения крови кислородом, кровяного давления и скорости сердечных сокращений с помощью устройства в часах или браслета на запястье. Теперь приходит время для персонифицированного машинного обучения, чтобы на основании всех данных человека определить предвестники приступа астмы. После того как выявлены закономерности, остается предупредить человека о необходимости принимать дополнительное лекарство, избегать определенных воздействий или предложить еще какую-то комбинацию. Более того, эта информация становится более ценной, когда она получена от тысяч и сотен тысяч больных – у нас никогда не было возможности проводить подобный мониторинг людей «в естественных условиях». Теперь спусковые механизмы и связи неизбежно будут обнаружены. В конечном счете люди, у которых никогда не было приступа астмы, но находящиеся в группе высокого риска, выявленного на основании геномного секвенирования, наследственности и скрининга иммунной системы, могут использовать этот подход, чтобы этого никогда не случилось.
А как насчет депрессии и посттравматического стрессового расстройства (ПТСР)? Возьмем для примера военнослужащего, который вернулся из Афганистана и проходит скрининг на посттравматическое расстройство. Сегодня это делается с помощью вопросов, которые задают человеку, а он дает на них субъективные ответы. Есть много других более объективных способов выявления этого состояния, они включают тон голоса и интонацию, дыхание, выражение лица, пульс и температуру, кожно-гальванический рефлекс, вариабельность сердечного ритма и восстановление нормальной частоты сердцебиения, модели общения, движения и жизнедеятельности, осанку, качество и продолжительность сна и мозговые волны. Этот набор показателей, вероятно, поможет диагностировать склонность к посттравматическому стрессовому расстройству. От депрессии страдают свыше 20 млн американцев, и это заметно влияет на качество жизни и успешность. Если мы узнаем, что ускоряет, а что облегчает депрессию у каждого человека и у большой группы населения, то, вероятно, сможем лучше предотвращать депрессию или, по крайней мере, ее самые тяжелые формы. В случае людей, проходящих лечение, также можно легко отследить соблюдение правил приема препаратов, чтобы определить, является ли это провоцирующим фактором.
