Вице-президент фонда "Сколково": клонирование человека — вопрос этики, а не технологии

 

Сколково Биомед

 

В кластере биомедицинских технологий "Сколково" 430 проектов. Часть из них находится на стыке информационных технологий и медицины. О том, заменит ли в будущем врача компьютер, может ли редактирование человеческих генов создать совершенное существо и что мешает клонированию человека, рассказал в интервью ТАСС вице-президент фонда "Сколково", исполнительный директор кластера биомедицинских технологий Кирилл Каем.

 

— Кирилл Владимирович, в "Сколково" вы курируете вопросы медицины.  Насколько здесь востребованы цифровые технологии?

— На текущий момент в кластере биологических и медицинских технологий 430 проектов, из которых добрая половина имеет отношение к фармацевтическим разработкам. И не менее чем в 20% проектов, которые относятся к медицинским приборам и диагностике, используются цифровые технологии. "Цифра" сейчас везде. Применение достаточно хороших вычислительных мощностей позволяет быстрее, точнее и эффективнее поставить диагноз, назначить более правильное лечение. Технологии, которые приходят сегодня в практическую и клиническую медицину, являются хорошими помощниками врача.

 

— А кто же в итоге ставит диагноз? Компьютер или человек?

— Решение все равно принимает врач. Мы еще долгое время не будем полагаться на поставленный роботом диагноз и лечение, назначенное им. Но с учетом сложности современных биологии и медицины врач при принятии правильного решения должен анализировать такое большое количество факторов, что человеческий мозг просто не в состоянии моментально все это охватить. Хорошим примером является трансляционная медицина (область науки, которая позволяет переносить теоретические аспекты биомедицинских исследований и знания из области физики, математики и других дисциплин в практическую медицину — прим. ТАСС), связанная с генетикой. Ученые расшифровали геном человека около 10 лет назад. Сейчас мы все лучше и лучше понимаем, за что каждый участок генома отвечает. Есть гены, которые влияют на экспрессию (процесс преобразования наследственной информации в РНК или белок) и на функционирование клеток, из которых мы состоим.

Чтобы описать процесс передачи информации от генов рибонуклеиновой кислоте (РНК) или белку, ученым требуется много-много страниц текста. Вот тогда на помощь и приходят компьютеры, поскольку врач, конечно же, не в состоянии проанализировать все эти данные. Ему нужны вычислительные мощности, та самая цифровая медицина, чтобы получить четкие рекомендации.

Где эта цифровая медицина может быть полезна? В диагностике заболеваний, потому что нужно совершенно четко понимать, какой сбой произошел. Это касается не только, например, генетических заболеваний, но и онкологических, поскольку они зачастую связаны именно со сбоями в генетическом коде.

 

— То есть машина использует все наработанные наукой знания и опыт, в том числе информацию по геному, для точной диагностики?

— Да, совершенно верно. Она анализирует весь массив данных, закодированных в геноме, для понимания влияния их на метаболизм человеческой клетки. Но и не только. Анализируются и симптомы, которые появляются у различных пациентов, признаки заболевания и возникающие во время течения болезни отклонения. Используя эти гигантские данные, можно более точно поставить диагноз и сделать это не постфактум, когда уже появилось заболевание, а предугадать его течение. Врач тогда может дать пациенту, а иногда даже будущему пациенту, пока еще здоровому человеку, необходимые рекомендации или назначит корректирующее лечение, которое позволит избежать серьезных последствий в будущем.

 

— Врач сможет предсказывать заболевания?

— Предсказательная или предиктивная медицина — это то, на что мы рассчитываем при развитии клинической медицины с внедрением машинного анализа "больших данных. И в будущем мы изменим понимание того, что такое здоровье. Ведь на сегодня здоровый человек — это тот человек, у которого нет заболевания в текущий момент.

 

В будущем медицина, вероятно, будет считать здоровым человеком индивидуума, у которого, согласно предиктивному, подходу заболевание не разовьется в ближайшем будущем. Система здравоохранения будет нести значимые расходы на пациента еще до возникновения заболевания. Де-факто мы, к сожалению, все с вами потенциально больные люди…

 

— Есть грустная шутка: наше здоровье — это не диагностированные у нас болезни.

— Есть еще более жесткая шутка у онкологов, которые говорят, что не всякий пациент доживает до своего рака. Так или иначе, объем накопленных генетических ошибок с возрастом увеличивается. И если понимать, основываясь на предрасположенности человека, какие ошибки будут накапливаться в первую очередь, можно реально влиять как на образ жизни, так и на корректирующую терапию. Но это касается не только диагностики и предсказательной диагностики.

Работа с данными пациентов, у которых заболевание уже развилось, позволяет назначать значительно более точную и эффективную терапию с меньшим объемом побочных эффектов. Ведь развитие лекарственных средств сейчас идет по принципу — сложное слово — орфанизации.

 

— Не могли бы вы пояснить?

— Орфанизация — это сужение популяции пациентов, на которых направлено конкретное лекарственное средство.

Говоря простыми словами, буквально 40–50 лет назад мы просто людей лечили от рака. Потом, с развитием науки, мы начали лечить людей от специфических раков — от рака легкого или от рака груди. Потом, с дальнейшим развитием науки, произошло еще большее расщепление — мы начали выделять группы пациентов с определенным типом рака легкого или рака груди. И лекарственные препараты разрабатываются для все меньших и меньших популяций пациентов — для конкретного генетического сбоя или для конкретной биологической мишени, которая вызывает это заболевание.

 

Чем точнее мы определим механизм возникновения заболевания, тем более эффективные лекарственные средства мы можем использовать. Сейчас врач назначает рекомендованную линию терапии, применение определенных лекарственных средств. При улучшении ситуации — все замечательно, мы попали, у пациента есть положительная динамика. Но если лекарство не срабатывает, назначается терапия второго ряда — пробуют другие препараты. Иногда — терапия третьего ряда. Есть, например, заболевание — triple-negative breast cancer — тройной негативный рак груди, когда на три линии терапии у пациента нет хорошей динамики. Потому что это очень узкое ответвление причин, по которым возникло онкологическое заболевание, для него на текущий момент нет специфических препаратов. При этом каждая линия терапии имеет свои побочные эффекты, негативно влияющие на здоровье.

 

— Таким образом, не совсем точно подобранное средство может навредить?

— Верно. Здоровье пациента страдает, потому что онкологические препараты все-таки токсичны. Что помогает сделать цифровая медицина? Можно, имея большой массив данных пациентов со схожими заболеваниями, включающий в себя генетическую и клиническую информацию, заставить компьютер сделать рейтинг лекарств, которые конкретному пациенту, на основании комбинации его клинических и генетических данных, смогут помочь.

Это позволяет не перебирать несколько линий терапии, а сразу назначить препарат, который с наиболее высокой долей вероятности при минимальных побочных эффектах будет эффективен. Это то, что называется персонализированной медициной. Я привожу в пример онкологию, но, конечно, это значительно более широкое понятие. Просто онкология — очень болезненная проблема в связи с высокой токсичностью препаратов. Благодаря уже существующим технологиям, которые сейчас находятся на границе между наукой и клинической медициной, мы уже реализуем индивидуальный подход к пациенту.

Однако тут есть и проблема. Используемые врачами данные вычисляются на оборудовании, принципиальное назначение которого — научное. И оно зарегистрировано в Российской Федерации, прежде всего, как научное оборудование.

 

— Иными словами, экспериментальное?

— Мы говорим как раз о машинах, о роботах, которые позволяют читать последовательность ДНК, читать геном. Но они сделаны для лабораторий в первую очередь. А здесь де-факто оказывается медицинская услуга. У нас, и это совершенно справедливо, есть Росздравнадзор, который за этим следит. То, что мы используем для клинической практики, должно быть зарегистрировано как оборудование для медицинской услуги.

Эта проблема существует во всем мире. Но страны, где экспериментальная медицина развивалась быстрее, уже предложили механизм, который называется Laboratory Developed Test (LDT) — это сертификация лабораторий, использующих медицинские тесты, разработанные для научно-клинических исследований. На такие лаборатории получается специальное разрешение — в Соединенных Штатах, например, такая сертификация называется CLIA (Clinical Laboratory Improvement Amendments).

 

— И что именно эта мера позволяет сделать?

— Она позволяет регулятору проанализировать весь процесс проведения лабораторной диагностики, разработанных специфических регламентов, в том числе с использованием научных приборов, и для данной конкретной лаборатории подтвердить, что "да, мы разрешаем вам использовать такое устройство". Оно пока еще не сертифицировано как лабораторно-диагностическое медицинское оборудование, но дает врачу возможность легально поставить диагноз.

 

Для того чтобы изменить ситуацию в России, мы создали рабочую группу, в которую вошли представители Росздравнадзора, а также нескольких компаний, сколковских резидентов и партнеров, которые занимаются как раз разработками на границе между наукой и практической медициной, в том числе генетической диагностикой.

Мы обсуждаем возможность выдачи таких разрешений на территории "Сколково", чтобы наши резиденты могли помогать пациентам. Очень приятно, что регулятор понимает необходимость этого. Коллеги в Росздравнадзоре мыслят прогрессивно и осознают, какая будет большая помощь для пациентов, сколько человеческих жизней будет спасено.

Считаю, что ввод правил по выдаче разрешений по аналогии с LDT позволит в несколько раз увеличить число стартап-проектов, которые занимаются подобного рода разработками. Кратно вырастет и число пациентов, получающих такую помощь, а это несколько тысяч человек в год. Только наши резиденты помогают 2–3 тысячам больных. Мы хотим увеличить эту цифру до десятков тысяч в России.

 

— Речь идет не о создании нового оборудования, а о разработке систем анализа данных?

— Да, о регламентах и о системах анализа данных в основном. На текущий момент есть несколько крупных производителей оборудования. Оно, в первую очередь, поставляется для научных лабораторий. То, чем занимаются наши разработчики, это как раз вопросы использования нейросетей, искусственного интеллекта (ИИ).

В конечном счете это позволит анализировать "большие данные".  Врач тем временем будет просто нажимать на так называемую "большую зеленую кнопку", и система в конечном итоге даст ему рекомендации по подбору лекарственного препарата или по диагностике без погружения в сложные взаимосвязи сигнальных путей, которые влияют на развитие заболевания или выбор эффективного приоритетного лекарственного средства.

 

— То есть в перспективе, при развитии этих систем, работа врача будет сводиться только к тому, чтобы выслушать пациента, правильно ввести его показатели и…

— Нет, не совсем так. Это только один из факторов. То есть, конечно, такие системы предназначены для того, чтобы помочь врачу принять решение на основе того массива данных, который человеческий мозг не в состоянии обработать.

Я назову сейчас странные для уха неспециалиста термины — геномика, протеомика, транскриптомика, метаболомика. Это названия отраслей знания, описывающих ступени, которые клетка проходит для того, чтобы развиваться, вырабатывать определенный белок, делиться. Искусственный интеллект определяет критические точки на каждом из этапов, которые могут усилить, ослабить, убить клетку или заставить ее "сойти с ума" и превратиться в опухоль. К сожалению, без компьютерной помощи на анализ такой информации уходили бы недели.

 

— Соответственно, это ведет нас к тому, что нужно будет нарабатывать некую базу данных всех пациентов?

— Такого рода базы данных нарабатываются постоянно, но на текущий момент они разрозненны. К части открыт доступ, к части — нет. Есть и российские, и международные базы данных, но многие из них разбросаны по достаточно небольшим группам исследователей-биоинформатиков.

 

— В России такая система создается?

— В России на текущий момент это находится во фрагментированном состоянии. В некоторых странах были приняты так называемые проекты "Национальный геном". Соединенные Штаты и Великобритания сделали это в виде правительственных программ. Массив данных собирается воедино, и государство предоставляет доступ к этим базам данных группам исследователей для развития интеллектуальных систем на их основе.

У нас же такой единой национальной программы пока нет. Хотя она была бы чрезвычайно полезна, потому что увеличила бы количество людей, которые занимаются данными разработками, а сами разработки стали бы более эффективны.

Чем больше база данных, тем меньше искусственный интеллект делает ошибок. В связи с этим мы в рамках рабочей группы внесли предложение, которое вошло в правительственную программу по цифровой экономике. Суть его в том, чтобы по определенному графику постепенно начать генотипирование населения. Началом станет сбор генетической базы новорожденных с последующим отслеживанием происходящих изменений в состоянии здоровья. Это поможет нам все лучше и лучше понимать, как те или иные отклонения в генотипе влияют на будущее состояние здоровья.

 

Вице-президент, исполнительный директор кластера биомедицинских технологий фонда "Сколково" Кирилл КаемВице-президент, исполнительный директор кластера биомедицинских технологий фонда "Сколково" Кирилл Каем

 

— На какой стадии этот вопрос находится в России?

— Он вошел в программу по цифровой экономике. Там прописаны определенные ключевые моменты, когда начнется работа. Нам очень не хватает единого центра — проектного офиса, который бы координировал ведение этой базы данных, упорядочивал ее по единым стандартам и позволял бы интегрировать в базу уже существующие массивы информации из разных источников. Плюс он бы обеспечивал равные права всем разработчикам и отвечал за деперсонализацию информации, скрывая личность конкретного пациента. Ведь разработчику не столь важно, как зовут человека, ему важно, чтобы совпадали все атрибуты.

В то же время, если врач хочет получить сведения по конкретному пациенту, нужно будет обратно прикрепить его персональные данные. За эту персонализацию и деперсонализацию также должен отвечать проектный офис. Министр здравоохранения РФ Вероника Скворцова на ВЭФ сказала, что это можно сделать с использованием технологии блокчейн (непрерывная последовательная цепочка блоков, содержащих информацию — прим. ТАСС), потому что речь идет о безопасности данных пациентов. И вот такого рода проектный офис во многом бы ускорил работу, потому что стал бы центром, вокруг которого биоинформатики могли бы строить свои проекты, и согласовал бы стандарты между ними.

Подобные ассоциации существуют на уровне каждой из стран. Есть Международная ассоциация по работе с генетическими данными — "Сколково" там представлено как один из участников. И, наверное, это сейчас единственный участник из России.

"Сколково" могло бы стать хорошей базой для такого проектного офиса, но, честно говоря, я буду счастлив вне зависимости от того, где он появится, потому что для меня важно дать возможность разработчикам-биониформатикам получить доступ к этим данным, чтобы они начали вырабатывать новые интеллектуальные алгоритмы.

 

— Правовая система нам позволяет это сделать?

— В принципе, да. В законе о персональных данных мы видим механизмы, которые позволяют их персонализировать и деперсонализировать. Плюс не требуется серьезных финансовых вложений, поскольку количество секвенаторов в Российской Федерации в различных научных учреждениях при правильной их координации будет достаточным.

Секвенатор, если сильно упрощать — это машина, которая как раз считывает данные генома, после чего их можно поместить в общую базу данных. Какие-то крупные вливания в покупку тяжелого оборудования не нужны — можно собрать то, что есть. Могут потребоваться средства для координации этого процесса, для получения биообразцов у населения, для ведения базы данных и приобретения реактивов. Но это не столь большие деньги для первой волны.

Я думаю, что предложенная нами инициатива будет принята, и уже в следующем году мы начнем действовать либо в качестве координатора, либо через резидентов, которые станут пополнять эту базу и работать с данными.

 

— Что вы имеете в виду, говоря о координации? В "Сколково" будет находиться некий суперкомпьютер, который будет управлять процессом?

— Компьютер сейчас может находиться где угодно. Здесь скорее речь идет о координации с точки зрения проектного офиса — выработке единых стандартов и интерфейсов, работе с персонализацией и деперсонализацией, обеспечении прав доступа к этой базе данных.

 

— Будут ли использоваться технологии искусственного интеллекта?

— Здесь уже используются элементы искусственного интеллекта. Но он, кроме работы с данными генома, может использоваться еще для работы с медицинскими изображениями. И это тоже серьезная и большая диагностическая поддержка для врача. Мы уже имеем достаточно большую материальную базу отсканированных медицинских изображений — таких, как магнитно-резонансная (МРТ) или компьютерная (КТ) томография, у нас есть замечательные врачи-радиодиагносты. Но количество этих экспертных центров ограничено, и зачастую в отдаленных регионах, где не хватает квалифицированного персонала, врачи могут делать ошибки, пропускать тревожные сигналы в медицинских изображениях, которые говорят о том или ином заболевании.

С другой стороны, российские разработчики, которые работают с искусственным интеллектом в области распознавания изображения, уже достаточно далеко в этом продвинулись. К примеру, сколковские стартапы занимают первые места в соревнованиях, которые проводят Google и международные независимые организации.

Если мы сложим вместе эти две компетенции, мы действительно серьезно повлияем на пропущенные диагнозы по туберкулезу или онкологии. Такого рода разработки есть, они активно ведутся, но мы можем успеть стать законодателями моды в этом тренде.

 

— Кто именно из врачей сейчас анализирует медицинские изображения?

— Их две группы. Первые работают с радиологией (рентген, КТ, МРТ), вторые — это так называемые морфологи-патологи, то есть врачи, которые смотрят срезы опухолей и уточняют диагноз. На текущий момент в здравоохранении этот метод является "золотым стандартом". Именно эти специалисты ставят окончательный диагноз — определяют доброкачественный или злокачественный тип опухоли, специфику клеток, которые в этой опухоли являются преимущественными или вызывают опасение.

Количество таких высококвалифицированных врачей ограничено во всем мире. Сколковские резиденты сейчас много работают в части создания для них образовательных программ, создают систему, которая позволяет проводить консилиумы этих врачей, обсуждать наиболее сложные случаи в режиме онлайн.

И здесь искусственный интеллект тоже может очень сильно помочь. Изображения с указанием атипичных клеток вводятся в компьютер, нейросеть их анализирует и учится в будущем сама определять подобного рода атипичные клетки, чтобы давать советы врачу. Это серьезно уменьшит объем врачебных ошибок и повысит точность диагнозов.

 

— Есть ли примеры таких компаний в "Сколково"?

— Есть. Это компания, которая называется "ЮНИМ", она у нас сейчас открывает лабораторию. Они собрали лучших морфологов и сделали базу данных, состоящую из изображений высокого разрешения, полученных с цифровых микроскопов.

Сейчас идет обучение искусственного интеллекта работе с этими изображениями. Оно проводится, увы, руками самих врачей, которые загружают изображение, а затем проверяют, правильно ли сетка начала их определять. Поэтому на это уходит так много времени.

 

— То есть мы говорим о том, что рано или поздно врач может просто сказать: "Siri, что значит это изображение?"

— Скорее: "Где здесь атипичные клетки?" И Siri на снимке подскажет: "Да, вот атипичные клетки — здесь и здесь, обращаю ваше внимание, проверьте". И врач будет действовать.

 

— Так кто в этом случае ставит диагноз?

— Все равно врач принимает решение, он может конкретно посмотреть выделенные зоны и проверить, не ошибся ли искусственный интеллект, и написать: "Да, отлично. Согласен с этим". Или написать: "Не согласен", — и найти что-то еще.

Но если он укажет на ошибку, в следующий раз искусственный интеллект будет определять такие клетки точнее. Как я уже говорил, у нас есть хорошие позиции в области распознавания изображений. Некоторые иностранные клиники уже используют разработку наших ребят.

 

— То есть эти наработки можно использовать и в удаленной медицине?

— Они уже в ней используются. Например, лаборатория может находиться во Владивостоке. Если у них есть качественный микроскоп и сканер, изображение сканируется, а потом в специальном формате передается в сеть. Там уже морфологи в Америке, Германии и России могут посмотреть вместе какой-либо сложный случай и сказать: "Да, мы согласны. Да, диагноз вот именно такой. Надо лечить так-то". Это уже сейчас работает как дистанционная медицина. Коллеги из "ЮНИМ" еще хотят добавить интеллектуальную подсказку от компьютера.

 

— Но решающее слово все-таки остается за врачом. То есть машина не выносит диагноз, только предполагает?

— Решающее слово еще долго будет оставаться за врачом. Потому что машина может дать подсказку, но ответственность несет тот человек, который назначил лечение

.

— Если можно, назовите компании-герои, которые этим всем занимаются?

— О компании "ЮНИМ" я уже сказал. Эта компания — резидент "Сколково". Есть примеры и из другой сферы — подбора терапии для пациентов с онкологией на основе аналитики генома с пониманием, каким образом развивалось заболевание. Здесь работает компания "ПОНКЦ" (Первый онкологический научно-консультационный центр), которая уже помогла назначить правильное лечение нескольким тысячам пациентов.

Представители компании ведут совместную работу с IBM Watson (суперкомпьютер фирмы IBM, оснащенный искусственным интеллектом) по тестированию их алгоритмов. Алгоритм анализирует истории болезни и генотип больного для назначения лечения.

 

— Вы говорили о том, что создана рабочая группа по LDT. Есть ли какие-то прогнозы, оценки или сроки?

— Мы очень бы хотели в 2018 году уже начать работу и вывести лаборатории из серой зоны в белую, чтобы врачи всей страны могли бы к ним обращаться, использовать их данные официально. Но это требует законодательных изменений. Вопрос в том, как быстро мы сможем это сделать.

В том числе потребуется, например, внесение определенных изменений в закон "Об инновационном центре "Сколково". Для решения этой проблемы мы сейчас консультируемся с нашими юристами.

 

— Росздравнадзор идет на компромисс?

— Росздравнадзор как раз понимает, что такие риски будут снижены, поскольку появляется единый проектный офис, который будет проще контролировать. В ведомстве хотят, чтобы это в первую очередь было создано на одной площадке, а потом уже распространилось оттуда на территорию всей страны.

 

— Наверное, эта проблема универсальная для ряда стран. Каковы мировые тенденции?

— "Сколково", как и все центры, поддерживающие разработки, находится на передовой, а регуляторы чуть-чуть отстают. Но в некоторых странах процесс внедрения движется быстрее и, что интересно, сейчас полюс прогрессивных государств перемещается с Запада на Восток.

Если 10–15 лет назад мы говорили о том, что Соединенные Штаты были впереди, они разрешили использовать методы значительно раньше, чем во всем мире, то сейчас китайские коллеги начинают их опережать. Сегодня китайское правительство берет на себя достаточно высокие риски, разрешая некоторые проекты, которые раньше нигде не были разрешены.

Например, есть методы, позволяющие скорректировать геном эмбриона таким образом, чтобы устранить причину врожденного заболевания, и это изменение можно даже передавать по наследству. Китай стал первой страной, которая разрешила, пока в научных целях, работать с человеческими эмбрионами. То есть де-факто они перешагнули через эту этическую проблему.

Другим примером является так называемый проект "Дитя трех родителей". Его автор Шухрат Миталипов — выходец из постсоветского пространства, сейчас работает в Англии и в США. Он занимается так называемой митохондриальной недостаточностью — это когда не совсем нормально работает клетка. Миталипов смог объединить ядро клетки с чужой оболочкой. Другими словами, взял ядро оплодотворенной яйцеклетки, где содержится генетический материал двух родителей, и поместил в другую яйцеклетку…

 

— Чтобы генетический материал скопировался?

— Чтобы сохранить генетический материал родителей и при этом убрать проблему, связанную с клеточным метаболизмом. Плод развивается из материала трех родителей. Удачные испытания уже прошли на человекообразных обезьянах.

 

— "Сколково" такие темы как-то затрагивает?

— Мы не можем действовать по проектам, которые не разрешены у нас в стране, поэтому — нет.

 

— Но изучение опыта ведется?

— Конечно. Мы об этом и говорим. Мы даже обсуждали возможность пригласить в "Сколково" Шухрата Миталипова. Но у Минздрава очень осторожное к этому отношение, что объяснимо.

 

— Вы имеете ввиду этические вопросы?

— В том числе этические проблемы. Например, появились новые методы редактирования генома CRISPR/Cas9 (КРИСПР/Кас9, метод манипуляции с геномом, потенциально может использоваться для лечения наследственных заболеваний человека — прим. ТАСС). Раньше ученые для корректирования генома брали вирусный вектор (то есть кусочек вируса). На этом вирусном векторе полезный участок генома они вводили в искомый геном. Вот ГМО (генетически модифицированные организмы) по большей части в мире сделаны на вирусном векторе. Но этот участок вирусного вектора все равно оставался чужеродным. КРИСПР/Кас9 позволяет быстрее разрезать ДНК и вставлять в нее нужный участок с меньшими негативными последствиями.

Этот метод, к слову, уже подтвержден на крупных животных. Использовать его уже сейчас можно технологически, на научном уровне проведено множество удачных экспериментов. В клинике метод может оказаться только после серьезной валидации, проверок безопасности, и это будет, возможно, только лет через десять.

Однако есть и этические проблемы. Потенциально метод можно применять для улучшения породы человеческой путем встраивания полезных признаков.

 

— Мы говорим об эмбрионах. Соответственно, это корректирование генетического материала еще не родившегося человека?

— Да, это имеется в виду. Этический вопрос в том, можно делать совершенного человека этими методами или нельзя? Ответ на него очень сложен.

Вот посмотрите на механизмы клонирования — они в сельском хозяйстве применяются направо и налево. Сейчас гигантский тренд на клонирование домашних животных. К примеру, в США многие владельцы кошек и собак после их смерти сдают генетический материал, чтобы им сделали такого же любимца, один в один. Серьезно. Это огромный рынок.

Мы были в Сан-Диего на BIO — это крупнейшая в мире выставка в сфере биотехнологий, и там был ряд компаний, которые этим вопросом занимаются. Клонирование собачек и кошечек, конечно, немного курьезно, но вы посмотрите на это под другим углом.

Например, производство племенных животных для сельского хозяйства, которые стоят сотни тысяч долларов. Сейчас это тоже уже делается, хотя с точки зрения биологии — это сложный организм, не менее сложный, чем человек. Кстати, вопрос клонирования человека — в первую очередь этический. Технологически это уже можно сделать.

 

— Это у нас уже сюжет фильма ужасов какой-то, на самом деле.

— Да, иногда я сам боюсь того, что вижу.

 

— Можно назвать вас оптимистом в этом отношении?

— Можно. Этические темы — это очень сложный вопрос. Например, нужен еще один Эйнштейн или нет? Правильно ли так поступать? Но это совершенно другой разговор.

 

Источник: tass.ru Беседовал Роман Баландин

Image

Оцифровка пользователя, Моделирование, 3D-визуализация.

Создание подробной цифровой копии на основе данных из медкарты.

Анализ данных. Исправление показателей организма.

Image

Взаимодействие цифровых профилей с целью улучшения показателей.

Обмен знаниями, проведение общих исследований.

Загрузка личного аватара в 3D мир. Игрификация, соревнования.

Image

В разработке

  • Официальная страница о медицинских чат-ботах на сайте Сверхчеловечество.рф
  • Подробности разработки чат-бота для проекта "Карта управления возрастом" (для партнеров и разработчиков) здесь:
Image

Обзор мировых разработок по хранению данных в разработке

Хранилище данных для Электронной Медицинской Карты Управления Возрастом в разработке

Материалы по теме:

Image

Основное взаимодействие планируется производить посредством Социальной сети:

Также существует множество специализированных телемедицинских сервисов:

Image

Данный раздел находится в разработке и будет доступен после запуска Электронной медицинской Карты Управления Возрастом:

Image

Основной материал сайта по теме искусственного интеллекта в медицине здесь:

На основе данной статьи будет определяться разработчик искусственного интеллекта для данной системы управления возрастом.

Image

ВАШ ЛИЧНЫЙ ВКЛАД В БОРЬБУ СО СТАРЕНИЕМ

Скооперируйтесь с тысячами других участников и создайте любой проект в области антистарения, проведите научные исспедования

Площадка для создания и финансирования проектов. Официальная страница сайта Сверхчеловечество.рф для сбора средств на ускорение прогресса в области омоложения:

Image
Image

Основная страница сайта Сверхчеловечество.рф о создании и участии в клинических испытаниях терапий антистарения и отката возраста организма здесь: