Tom Yankeelov, directorul Centrului pentru Oncologie Computațională al Institutului Oden de la Universitatea Texas din Austin, crede că știința computațională ajută cercetarea în sănătatea femeilor în două moduri principale. Una implică utilizarea învățării automate a AI (inteligenței artificiale) pentru a analiza seturi vaste de date și pentru a trage concluzii generale. Celălalt mod extrage informații de la pacienți individuali pentru a face evaluări sau predicții aplicabile în mod specific pentru ei.

Acum computerele sunt atât de ieftine și au capacitatea să ruleze seturi de date extrem de mari, încât oamenii de știință nu pot vorbi decât despre proges în această sferă. De exemplu, un studiu asupra deceselor femeilor legate de naștere în 200 de țări a necesitat simularea a sute de mii de parametri estimați de sănătate care ar putea influența sănătatea femeilor în acest moment crucial, spune Zachary Ward, cercetător al acestui proiect la Harvard’s T.H, Şcoala de Sănătate Publică Chan. O astfel de întreprindere nu ar fi fost fezabilă nici măcar cu un deceniu în urmă, explică el. Computerele de înaltă performanță au lucrat non-stop timp de un an pentru a reduce toate cifrele, dezvăluind factori care ar putea salva vieți.

Yankeelov folosește abordarea personalizată în efortul său de a trata mai eficient cancerul de sân local avansat (LABC), unde boala s-a răspândit, dar numai la ganglionii limfatici de la axilă. Datele sunt cel mai bine folosite de la fiecare persoană, spune el, deoarece numeroasele subtipuri de cancer de sân fac experiența și perspectivele de supraviețuire ale fiecărei persoane unice.

În cea mai mare parte, progresele medicale au folosit în primul rând o metodă de încercare și eroare sub formă de studii clinice. Un tratament este considerat de succes atunci când se dovedește că ajută o persoană obișnuită. Acest lucru contrastează cu modul în care progresează alte eforturi științifice. „Când vrem să trimitem un satelit pe orbită, nu lansăm 100 de sateliți și sperăm că unul dintre ei aterizează pe orbita corectă”, spune el. Un singur satelit este trimis la locul său prin rezolvarea ecuațiilor matematice concepute de fizicieni și ingineri.

Yankeelov și echipa sa au încercat să dezvolte ecuații matematice care ar putea fi aplicate unui singur pacient LABC. Ei au derivat patru ecuații diferențiale care calculează modul în care fiecare tumoră crește și răspunde la tratament. Ecuațiile folosesc factori cunoscuți că influențează progresia bolii, cum ar fi modul în care celulele tumorale migrează, proliferează și interacționează cu țesutul din jurul lor și modul în care acestea răspund la un curs timpuriu de terapie. Supercomputerele rezolvă apoi aceste patru ecuații pentru un anumit pacient folosind date colectate din imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) a sânului.

Regimurile actuale includ de obicei un curs standard de chimioterapie înainte ca tumora să fie îndepărtată chirurgical. În aproape două treimi din cazuri, totuși, celulele canceroase sunt lăsate în urmă, ceea ce crește șansele de recidivă. Ecuațiile lui Yankeelov, în prezent testate într-o fază experimentală, s-ar putea dovedi utile pentru individualizarea tratamentului LABC.

O abordare individualizată este, de asemenea, utilizată pentru a studia uterul unei persoane în travaliu. În prezent, medicii urmăresc contracțiile uterine cu un dispozitiv sensibil la presiune numit tocodinamometru, care detectează lungimea, frecvența și puterea acestora. Dar pentru a înțelege mai bine ce se întâmplă în uter în timpul travaliului prematur sau dacă acesta se blochează în timpul nașterii, sunt necesare informații mai detaliate, spune Yong Wang, profesor asociat atât la școlile de inginerie, cât și la școlile de medicină de la Universitatea Washington din St. Louis.

Wang și colegii săi au creat un dispozitiv unic de detectare – numit sistem de imagistică electromiometrială – care este plasat pe abdomen și conține 250 de electrozi care înregistrează o jumătate de milion de biți de date pe secundă. Calculatoarele transformă datele în imagini vizuale dinamice în timp real ale uterului pe măsură ce experimentează fiecare contracție (o reprezentare cunoscută sub numele de geamăn digital). „Pentru prima dată, acest lucru ne permite să evaluăm în mod neinvaziv funcția uterului uman în spațiul tridimensional în timp”, spune Wang.

Când contracțiile a 55 de femei aflate în travaliu au fost urmărite cu dispozitivul, imaginile 3D detaliate au documentat ce se întâmplă în interiorul uterului, inclusiv înfățișând în mod clar modul în care părțile distincte ale uterului se activează pe măsură ce contracția progresează. Wang își imaginează un viitor în care travaliul tuturor pacienților este urmărit în acest fel, calculele producând rapid imagini vizuale în timp real pentru ca medicii să le poată viziona pe un ecran. Dispozitivul este, de asemenea, folosit pentru a studia condițiile uterine în afara sarcinii, inclusiv fertilitatea, menstruațiile dureroase și endometrioza.

Simulările la scară largă formează coloana vertebrală a eforturilor lui Zachary Ward de a îmbunătăți sănătatea femeilor din întreaga lume. Pe baza datelor disponibile la nivel global, echipa sa calculează posibilii factori care contribuie la mortalitatea maternă – cantitatea de îngrijiri prenatale pe care gravidele din fiecare țară le primesc, de exemplu, sau ratele lor de hipertensiune arterială sau accesul la unități medicale de naștere – folosind peste 400.000 de servicii medicale, parametri sociali, economici și alți parametri.

Chiar dacă a scăzut cu peste 40% în ultimii 30 de ani, mortalitatea maternă rămâne mare. Simularea unor potențiale intervenții în lumea în curs de dezvoltare a permis echipei lui Ward să le identifice pe cele care ar putea avea cel mai mare impact.

Ward spune că acest mod de colectare de informații este esențial. „Mi-ar plăcea să văd factorii de decizie politică luând hotărâri bazate pe date”, punctează el. Pe măsură ce el și alți oameni de știință continuă să folosească știința computațională pentru sănătatea femeilor, o astfel de perspectivă devine mai probabilă.