Острый миелоидный лейкоз — это вид лейкоза, при котором измененные клетки в костном мозге и крови подавляют рост нормальных клеток крови. Это опасная злокачественная опухоль, которая стремительно развивается и без лечения приводит к смерти больного за несколько недель или месяцев. Поэтому критически важно диагностировать заболевание на ранней стадии и сразу начать лечение.
Проблема
Лечение этого заболевания зависит от множества факторов, например подвида опухоли, морфологии, предпочтений пациента и доступа к медицинской помощи. Острый миелоидный лейкоз очень сложно диагностировать, отслеживать и лечить, поэтому для решения этих задач исследователь разработал эпидемиологическую модель на основе системологии.
Решение
Используя модели на основе системологии, можно создавать комплексные системы наблюдения за болезнью и процессом лечения. Такие системы помогают специалистам, принимающим решения, понять, как меняется состояние пациента и какие последствия имеют эти изменения.
Это позволит правильно лечить пациента, а также анализировать динамику его состояния и взаимодействие с системой. В рамках методологий системологии исследователи могут интегрировать данные и характерные признаки из множества источников на различных уровнях анализа. На модели ниже это показано в ширине модели и на более низком уровне — мерах медицинского вмешательства. Все это позволяет лучше анализировать состояние пациента и фармацевтический рынок в целом.
Компания Astellas использовала агентный подход, чтобы моделировать, как пациенты проходят скрининг, диагностику и лечение, а также само течение болезни. Кроме того, учитывались внешние факторы, которые могли влиять на модель.
Чтобы исследование было точным и реалистичным, в модели использовались общедоступные данные. Выявляя риски, эта методология помогала оптимизировать составление прогнозов и планирование продуктов.
Результаты
Благодаря использованию различных источников данных, модель на очень высоком уровне совпадала с опубликованной литературой. Собрав результаты в одной модели, исследователи смогли проследить маршрут пациента от постановки диагноза до направления в отделение паллиативной помощи или группу рецидива, а также другие альтернативные маршруты.
Для визуализации предположений использовался функционал AnyLogic Private Cloud. Здесь также можно было составлять прогнозы, анализировать чувствительность и применять метод Монте-Карло для принятия решений.
Компания Astellas узнала, как изменения на фармацевтическом рынке могут влиять на пациентов, а затем смоделировать, как лучше лечить их в будущем.
Этот проект представил Александр Чети из компании Astellas на конференции AnyLogic 2021.
