Podle řady předpovědí spočívá budoucnost medicíny v personalizaci. Budeme se v budoucnosti skutečně podrobovat genetické léčbě? Budeme nosit oblečení, které sleduje naše životní funkce? Budeme komunikovat s robotickými lékaři, kteří stanoví naši diagnózu? V personalizované medicíně nejde výlučně jen o nás jako o jednotlivce. Jde mnohem více o to sbírat poznatky o ostatních lidech a těmito daty naplňovat personalizovaný systém. To v širším smyslu přesně odpovídá současné praxi. Lékaři se v rámci vzdělávacího systému učí rozpoznat, jak vysoká je pravděpodobnost, že jednoznačné symptomy pacienta poukazují na určité příznaky nemoci, kterou řada dalších pacientů prodělala dříve. Přitom se medici dozvídají co možná nejvíce informací, aby měli co největší jistotu, že nemoc správně určili. Futuristé jsou nicméně přesvědčeni, že tyto ukazatele skrývají mnohem větší potenciál, než se dosud myslelo. Myšlenka personalizované medicíny se podobá činnosti inženýra, který testuje virtuální prototyp nové součástky. Podobně je možné velké množství dat využít pro počítačovou simulaci, aby se zjistilo, o jaké onemocnění u pacienta jde a jak je nejlépe léčit. Řešení Dassault Systèmes, a především nová značka BIOVIA tento trend podporují a využívají už dnes rozsáhlé soubory dat pro simulace na úrovni buněk. Jinými slovy, pomocí modelování stavů a reakcí pacientů z dřívějších případů mohou lékaři lépe porozumět tomu, co by se mohlo stát, když provedou léčebné zákroky. Simulace totiž zohledňuje věk, hmotnost, krevní skupiny, průběh symptomů a další libovolný počet biologických ukazatelů. Preciznost této metody zdaleka přesahuje přesnost, které mohou lékaři dosáhnout pomocí odborných znalostí z knih nebo prostřednictvím porovnávání s ostatními reálnými případy onemocnění. U operací (a každého dalšího lékařského ošetření) jde nejen o libovolnou osobu, ale hlavně o specifi ckého jednotlivce, kterého je možné charakterizovat pomocí určitého souboru příznaků. Jde tedy o to, pokusit se z dat pacienta, jež jsou k dispozici, vyfi ltrovat specifi cké příznaky, které mohou být využité pro vytvoření teoretického modelu. Tento model je validován simulacemi a na konci simulace kalibrován. Nový model pak není už jen formální vaskulární sítí, ale zobrazením vaskulární sítě konkrétní osoby. Kalibrování má přitom klíčovou roli, protože čím více dat má lékař k dispozici, tím přesnější je daný model. Nebo přesněji: tím chytřejší jsou personalizované systémy, které jsou využité pro určování diagnózy a metody léčení. S pomocí spolehlivých simulací a poznatků, co se přesně děje na úrovni buněk, mohou být individuálně ošetřeni fornejen pacienti, ale také je možné testovat nové léky a lékařské přístroje. Ve společnosti Dassault Systèmes se momentálně vývojáři zaměřují na složení a stavbu biologických buněčných systémů s cílem simulovat šíření cholesterinu v lidských buňkách a urychlit tak vytváření onkologických buněčných modelů. Kombinace vědy a modelování nabízí medicíně zcela novou půdu pro inovace. Vyvinutí nového léku může trvat 10–12 let a může stát až jednu miliardu amerických dolarů. I po úředním povolení nového léčiva daná terapie zabírá jen u asi poloviny pacientů. Je na místě si proto klást otázku, zda je smysluplné investovat všechny peníze do standardního vývoje léčiv. Vědci v Dassault Systèmes mají za to, že pro výzkum nových léčiv a lékařské techniky by bylo ve srovnání s prováděním tradičních studií s pacienty výhodnější, přesnější a rychlejší nasazení virtuálních klinických studií využívajících počítačové modely založené na nekonečných individuálních buněčných modelech. Využití algoritmických klinických studií by mohlo stát na začátku revoluce ve farmaceutickém a lékařském výzkumu. Ta ale proběhne, jen když bude k dispozici dostatečné množství dat pacientů pro spolehlivé simulace. Předpokladem pro to je ale také kulturní obrat v oboru, co se týče otevřenosti a sdílení zdrojů na globální úrovni – obzvláště mezi konkurujícími si farmaceutickými společnostmi. Tomáš Ivančík Dassault Systèmes