Доктора только что узнали кое-что новое о послеоперационном восстановлении спинного мозга при травмах позвоночника. Обнаружена связь между успехом долговременного восстановления и высоким артериальным давлением во время операции. Казалось бы, незначительная новость, но она может помочь быстрее встать на ноги миллионам пациентов. Самое интересное то, каким образом сделано это открытие. Его совершила компьютерная программа.

Новое программное обеспечение провело мета-анализ давно забытых неврологических исследований — и с помощью топологического анализа данных сумело выявить закономерности, которые заинтересовали специалистов.

Материалом для мета-анализа стали результаты исследований, которые списали как бесполезные 20 лет назад. Ведь в то время не существовало продвинутых систем машинного обучения, какую сейчас предоставила компания Ayasdi для Калифорнийского университета в Сан-Франциско, где работу ведёт группа неврологов и статистиков. Функциональность программы описана в научной статье, опубликованной вчера в журнале Nature Communications.

«Что казалось бессмыслицей, оказалось очень ценной информацией», — говорит Адам Фергюсон (Adam Ferguson), ведущий исследователь центра Brain and Spinal Injury в Калифорнийском университете в Сан-Франциско, один из авторов научной статьи.

Насколько высока ценность этой информации, ещё предстоит изучить в результате клинических испытаний, но история уже поднимает ряд интересных вопросов. Например, есть ли смысл проводить новые клинические испытания, если можно заново проанализировать результаты старых. И ещё: следует ли публиковать в открытом доступе сырые данные от «неудачных» исследований даже в том случае, если их результатом не стала научная статья или какое-то открытие.

Повреждения спинного мозга — одна из областей медицины, которая практически не развивается. В этой области уже 20 лет не было значительных открытий. Травмы позвоночника слишком сложны и поэтому в них сложнее разобраться, чем в других системах. Исследователи решили ещё раз подвергнуть анализу массив старых архивных данных в поисках каких-то скрытых взаимосвязей.

Для этого использовали топологический анализ данных — технику, которая применяет концепции геометрической топологии для поиска скрытых паттернов в больших наборах данных. Программа нашла много закономерностей, большинство из них были известны медикам, в том числе неэффективность различных лекарств. Однако вредное влияние высокого давления на долговременное выздоровление пациента — такого никто не знал.

Неврологи говорят, что вряд ли смогли бы обнаружить такую закономерность обычными методами, без применения дата-майнинга. Слишком много переменных необходимо учитывать.

Изобретатель топологического анализа данных — стэнфордский математик Гуннар Карлссон (Gunnar Carlsson), соавтор научной работы. Он же сейчас президент компании Ayasdi, которую основал для одновременного использования технологий топологического анализа данных и машинного обучения. Софт Ayasdi анализирует данные без человеческого участия, не требует выдвижения теорий или направления работы.

До спинного мозга техника топологического анализа данных совершила ещё одно медицинское открытие: она помогла обнаружить уникальную мутацию рака молочной железы, при которой наблюдается высокая выживаемость.