Автореферат (Разработка и программная реализация адаптивной модели геногеографического прогноза на основе методов оптимального оценивания и планирования эксперимента)

На правах рукописиВекшина Анна БорисовнаРАЗРАБОТКА И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙМОДЕЛИ ГЕНОГЕОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕМЕТОДОВ ОПТИМАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯЭКСПЕРИМЕНТА05.13.18 – Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ,05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинского назначенияАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технически наукМосква-2012Работа выполнена на кафедре 704 «Информационно-управляющие комплексы»Московского авиационного института (национального исследовательского университета, МАИ)Научный руководитель:доктор технических наук, профессорЕвдокименков Вениамин НиколаевичНаучный консультант:доктор медицинских наук, профессорЗинченко Рена АбульфазовнаОфициальные оппоненты: Падалко Сергей Николаевич, доктор техническихнаук, профессор, заместитель заведующего кафедрой 609 «Прикладная информатика» Московскогоавиационного института (национального исследовательского университета, МАИ)Филист Сергей Алексеевич, доктор техническихнаук, профессор, заместитель заведующего кафедрой БМИ «Биомедицинской инженерии» ЮгоЗападного государственного университета (ЮЗГУ)Ведущая организация:Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Государственный научный центр РоссийскойФедерации–Институтмедикобиологических проблем Российской академии наук(ГНЦ РФ-ИМБП РАН)Защита состоится «_25_»__мая__ 2012г.

в _13.00_ часов на заседании диссертационного совета Д 212.125.12 в Московском авиационном институте (национальном исследовательском университете, МАИ) по адресу: 125993, г. Москва,А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского авиационногоинститута (национального исследовательского университета, МАИ) по адресу:125993, г.

Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4.Автореферат разослан «_24_»_апреля_ 2012 г.Отзывы, заверенные печатью, просьба высылать по адресу: 125993, г. Москва,А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4, МАИ, Учѐный совет МАИ.Учѐный секретарь диссертационного совета Д 212.125.12,кандидат технических наук, доцент2В.В. ДарнопыхОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность проблемы. Основными задачами современной медицинской генетики являются профилактические программы, включающие такие основные компоненты, как выявление суммарного груза и разнообразия наследственных болезней в популяциях, а также оценка основных механизмов ихформирования и распространения. Решение этих задач невозможно без оценкивыраженной географической изменчивости отдельных наследственных болезней по регионам и распределения значений генетических показателей в границах исследуемых популяций.В настоящее время основным источником знаний о распространенностинаследственных патологий и распределении значений генетических показателей в границах некоторой популяции являются экспедиционные популяционногенетические исследования, в процессе которых формируются данные о спектре наследственных заболеваний, преобладающих в популяции и о суммарномгенетическом грузе в целом.

Однако, проведение такого рода исследований,предполагающих организацию экспедиций с привлечением специального оборудования и высококвалифицированных специалистов, осложняется объективно существующими временными и материальными ограничениями. Инымисловами, данные о популяции, как правило, представлены результатами ограниченного объема клинико-биохимических и молекулярно-генетических исследований, проведенных в конкретных населенных пунктах. Такого рода информация не позволяет получить полное представление о географической изменчивости значений тех или иных генетических показателей в границах исследуемой популяции (Ю.Г.

Рычков, 2002; Е.В. Балановская, О.В. Балановский, 2007).Выходом из подобной ситуации является разработка и внедрение в практику популяционно-генетических исследований математических моделей, позволяющих на основе ограниченного объема данных, полученных в ходе фактически проведенных экспедиционных исследований прогнозировать значенияинтересующих специалистов генетических показателей в любом населенномпункте в границах популяции.Существует ряд работ, посвященных исследованиям в данной предметнойобласти, однако описанные в работах модели геногеографического прогнозаориентированы на прогнозирование значений генетических показателей человека, характеризующих условно нормальную часть генома (A.J. Ammerman,L.L.

Cavalli-Sforza, 1984; Е.В. Балановская, С.Д. Нурбаев, Ю.Г. Рычков, 1994).Использование такого рода моделей для прогноза значений генетических показателей, связанных с наследственными заболеваниями, которые являются редкими событиями и характеризуют патологическую часть генома, не обеспечивает надлежащей точности результатов, из-за возникновения ошибок, обусловленных сложностью биологических процессов, приводящих к развитию наследственных патологий.Учитывая вышеизложенное, актуальной задачей является создание математической модели для прогноза значений генетических показателей, позволяющей корректно формировать оценки, связанные с наследственными болезнями человека, в любых населенных пунктах исследуемой популяции. Данные,полученные с помощью такой модели, помогут выявить районы с высоким риском заболеваний, связанных с теми или иными генами, укажут области с рас3пространением тех генетических свойств, которые имеют значение при переливании крови, при трансплантации органов и тканей.Кроме того, экспериментальные и прогнозные, полученные с помощью математического моделирования, значения генетических показателей служат основой для построения геногеографических карт, которые с приемлемой степенью точности заполняют обширные пробелы в знаниях о генетике населения ислужат источником предварительной генетической информации.Объект исследования – популяционные закономерности распространениягенетических заболеваний.

Предмет исследования – геногеографические модели для оценки распределения значений генетических показателей.Цель и задачи диссертационной работы. Основной целью диссертационной работы является повышение информативности и достоверности результатов популяционно-генетических исследований на основе разработки и внедрения математических моделей и реализующих их программных комплексов,которые обеспечивают получение значений генетических показателей в населенных пунктах исследуемой популяции, не охваченных экспедиционными популяционно-генетическими исследованиями.Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие основные задачи:1) анализ и обобщение существующих подходов к разработке моделей геногеографического прогноза;2) разработка адаптивной математической модели геногеографическогопрогноза на основе ограниченного количества фактически полученных данных,обеспечивающей получение оценок генетических показателей в любом населенном пункте исследуемой популяции на основании его географических координат и численности проживающего населения.

Адаптивность разрабатываемой модели предполагает автоматическую реконфигурацию ее структуры иуточнение параметров модели в зависимости от объема результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований, привлекаемых для настройкимодели;3) создание алгоритмов расчета параметров модели геногеографическогопрогноза на основе данных экспедиционных популяционно-генетических исследований;4) разработка метода формирования оптимального плана проведения экспедиционных популяционно-генетических исследований, использование которого гарантирует последующее получение модели геногеографического прогноза, обладающей максимальной точностью;5) разработка программного комплекса, реализующего планирование экспедиционных популяционно-генетических исследований, прогноз значений генетических показателей, на основе адаптивной геногеографической модели ивозможность визуализации полученных результатов на географической карте;6) оценка эффективности разработанной адаптивной модели геногеографического прогноза и программного комплекса на примере обработки и анализарезультатов экспедиционных популяционно-генетических исследований, охватывающих различные регионы России.Методы исследования.

При достижении целей исследования были использованы фундаментальные методы оптимального стохастического оцени4вания, методы функционального анализа, методы теории планирования эксперимента, методы теории вероятности и математической статистики, а так жетехнология объектно-ориентированного программирования.Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:1) адаптивная математическая модель геногеографического прогноза, позволяющая получать значения генетических показателей в рамках исследуемойпопуляции.

Отличие разработанной модели от известных аналогов состоит втом, что ее структура и параметры автоматически настраиваются в зависимостиот объема фактически проведенных популяционно-генетических исследований,доступных для анализа;2) комплекс алгоритмов, обеспечивающих автоматическую адаптацию ирасчет параметров моделей геногеографического прогноза на основе результатов популяционно-генетических исследований;3) метод построения D-оптимального плана для выбора населенных пунктов, являющихся объектами экспедиционных популяционно-генетических исследований, который обеспечивает получение модели геногеографическогопрогноза обладающей максимальной точностью;4) программный комплекс GEN, который обеспечивает получение оценокгенетических показателей в границах исследуемых популяций на основе разработанных моделей геногеографического прогноза и их визуализация путемпредставления полученных результатов на географической карте.Научная новизна.

В процессе решения поставленных задач полученыследующие новые научные результаты:1) разработана адаптивная модель геногеографического прогноза, обеспечивающая двукратное повышение точности прогноза по сравнению с моделяминеизменной линейной структуры и учитывающая в процессе прогноза не только географические координаты административно-территориальных образований, но и численность, проживающего в них населения, что дает возможностьболее точного прогноза значений генетических показателей человека, связанных с наследственными заболеваниями;2) создан комплекс алгоритмов, позволяющих осуществлять автоматическую адаптацию структуры моделей геногеографического прогноза и расчет ихпараметров в зависимости от объема доступных для анализа результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований.