Чему могут научиться у футбольных тренеров врачи, ищущие новое лекарство

Чему могут научиться у футбольных тренеров врачи, ищущие новое лекарство

Том Лэндри, легендарный основной тренер «Dallas Cowboys», провел команду от первого сезона, не принесшего побед, до лидерства в НФЛ в 1960–1970-е годы. За 29-летнюю работу с «Ковбоями» Лэндри использовал множество технических средств и создал наиболее успешную программу подготовки игроков в истории НФЛ. Лэндри воспользовался своим опытом инженера (контроль качества, промышленная психология, компьютерный анализ), чтобы команда добивалась победы 20 сезонов подряд, этот результат стал НФЛ. Лэндри был первым тренером, использовавшим компьютер. В честь этого знаменитого тренера создали компьютерную игру, основанную на разработанной им стратегии.

Использование в медицине сложного компьютерного моделирования, основанного на принципе видеоигр, не такая абстрактная фантазия, как можно подумать. Раз это помогает выигрывать Суперкубок, то почему не поможет в войне с болезнями? Если Лэндри смог изменить будущее футбола, используя компьютер, то почему современные ученые не могут развить навыки, требующие аналогичного мышления, и применять их для развития медицины? Большинство из нас не задумывается о том, как устроены разнообразные видеоигры, но в них использована отточенная стратегия и изощренные навыки. Основываясь на наборе правил, видеоигра берет множество исходных данных и создает на их основе разные сценарии. К примеру, если вашему виртуальному персонажу попали в голову, то он умирает. Если вы побежите к кому-то, то он отступит на шаг. Каждый раз, когда вы играете, то выясняете правила, уже встроенные в систему.

В параллельной вселенной реального мира, где нам противостоят такие команды, как рак, аутоиммунные и нейродегенеративные заболевания, лучше взять исходные данные для конкретного заболевания, а потом на виртуальной модели посмотреть, что получится, верно? Теоретически можно включить ген и посмотреть, что произойдет с раковой опухолью. Хорошо бы, чтобы ученые тратили время на выяснение способа, которым лучше уничтожить злокачественные клетки, так же, как дети часами выясняют, как лучше застрелить плохого парня в компьютерной игре. Или как доставить химиотерапевтический препарат без побочных эффектов. И это станет возможно, если мы создадим достоверную компьютерную модель рака. Так же, как Лэндри создал компьютерную модель, основанную на богатой статистике НФЛ, можно делать то же самое в области медицины. Например, взять статистику рака и все, что мы сейчас знаем об этом заболевании, и начать создание модели, которая поможет победить в игре, в которой мы так хотим выиграть.

В следующем десятилетии врачи смогут предсказывать болезни скорее как метеорологи, чем как биологи. 30 лет назад погоду не могли предсказать достаточно точно. Но потом были разработаны модели климата, и сейчас можно составлять вполне точные прогнозы на десять дней. Прогнозирование погоды из общих туманных рассуждений о том, чего ожидать в разные сезоны, публиковавшихся в ежегодных календарях для садоводов, превратилось в высокотехнологичную отрасль, работающую в реальном времени и приносящую реальную пользу в виде сохраненных жизней. Благодаря развитию компьютерного моделирования технология прогнозирования улучшается год от года – изучаются форма облаков, изменения температуры, влажности и т. д. Например, можно предсказать ураганы, снежные бури, торнадо и муссоны и лучше подготовиться к ним. Но в медицине сейчас то же самое невозможно, потому что для такого амбициозного проекта собрано и структурировано недостаточно информации. В настоящее время такой массив данных необходим в первую очередь. Компьютер может изучить форму облака и предсказать изменение погоды – и точно так же он сможет изучить форму опухоли и предсказать скорость роста рака, интенсивность снабжения опухоли кровью и питательными веществами, анатомическую локализацию и многое другое.

Еще один взгляд на силу компьютерных технологий появляется при изучении действий маркетологов, тестирующих выкладку товаров. Они постоянно тестируют новые стратегии повышения продаж: «Если я положу этот продукт на уровне глаз, повысятся ли продажи? А если здесь? Где идеальное место размещения товара, которое привлечет большинство покупателей?» Аналогичными вопросами можно задаваться и относительно здоровья. Каким будет идеальный набор условий для максимального здоровья? Как пациент вы сможете спросить: «Что произойдет, если я приму лекарство A или применю метод B?», «Как я могу оптимизировать себя с помощью еды, которую я ем, деятельности, в которой участвую, спорта, которым занимаюсь? И наоборот, что нужно ограничить или вообще от этого отказаться?»

Неизбежно появятся и другие вопросы, на которые нужно будет найти ответы, чтобы понять, чего вы хотите от собственного организма. Вам нужно будет определить, какими будут показатели, когда организм достигнет оптимального состояния. Например, у бодибилдера будет один набор показателей, у концертирующего пианиста – другой. Начальник, чье давление каждый вечер в одно и то же время повышается, сосредоточится на контроле над этим показателем, а страдающий бессонницей будет добиваться достижения хорошего сна в девять ночей из десяти. Итак, отличаться друг от друга станут не только значения показателей, но и их приоритеты. Однако, несмотря на эти отклонения, появится важная общая особенность: коллективный дух взаимообмена, который будет жизненно важен для успешности нового подхода к здоровью.

Рекомендация врача

Всегда думайте в терминах организма как системы. У нее есть «входы» и «выходы». Собирайте медицинские данные о себе и храните их в легкодоступном месте, так как врачу может потребоваться их проанализировать для того, чтобы сделать обоснованные выводы о здоровье системы, т. е. о вашем здоровье. Ваш набор информации, или показателей, индивидуален – и предоставляет вам возможность подогнать действия в области здоровья к потребностям. Это подходит вам, но не всем.