Как ученые использовали технологии из "Аватара" для изучения генетических нарушений
Картина «Аватар» Джеймса Кэмерона и его новый сиквел добились успеха не только в прокате — они помогли мировой науке. О том, как ученые использовали технологии из "Аватара" для изучения генетических нарушений, читайте в материале "Рамблера".
Исследователи начали использовать технологию захвата движения, используемую в двух картинах "Аватар" для отслеживания начала двух генетических заболеваний, каждое из которых со временем снижает подвижность пациентов.
Сегодняшняя технология захвата движения использует носимые датчики — а иногда и нарисованные точки — для отслеживания движения актера. Когда Кэмерон начал снимать первый фильм "Аватар", он хотел найти способ перевести сложные выражения лиц актеров на экранные образы племени Нави. Это побудило новозеландскую студию Wētā FX переработать существующие возможности захвата движения, создав совершенно новый оптический решатель для отслеживания глаз актеров и создания более точной установки лицевой камеры. Технология захвата движения Кэмерона и Wētā FX была способна воспроизводить гораздо больше деталей, чем системы, используемые в других фильмах.
Оказалоссь, что такая степень детализации полезна для отслеживания нарушений подвижности с течением времени. Атаксия Фридрейха (АФ), заболевание, вызванное вариантом гена Frataxin, постепенно снижает сердечную и неврологическую функцию пациентов. Мышечная дистрофия Дюшенна (МДД) работает таким же постепенным образом, влияя на силу проксимальных мышц, прежде чем начать ослаблять конечности, сердце и дыхательные мышцы. Поскольку оба расстройства прогрессируют медленно, очень важно, чтобы симптомы пациентов были обнаружены как можно раньше, потому как только после этого врачи могут помочь составить план лечения.
Генетики и неврологи в Великобритании адаптировали высокодетализированную технологию захвата движений Кэмерона и Wētā FX для отслеживания нарушений, связанных с АФ и МДД. В статье, опубликованной в журнале Nature Medicine, исследователи описывают использование носимых датчиков и искусственного интеллекта для определения тяжести этих расстройств и прогнозирования прогрессирования симптомов.
Врачи обычно должны визуально оценивать прогрессирование АФ или МДД у пациента, пока он выполняет набор стандартных задач. Как можно себе представить, это оставляет довольно много места для ошибки. Это также невероятно медленно: создание долгосрочного прогноза на основе нескольких оценок занимает около двух лет, что в противном случае могло бы быть потрачено на лечение. Прикрепив датчики захвата движения к телам пациентов с ФА и соединив эти датчики с ИИ, исследователи обнаружили, что этот временной интервал можно сократить вдвое. В исследовании с участием детей с МДД исследователи обнаружили, что система захвата движения с искусственным интеллектом может создать проекцию симптомов всего за шесть месяцев с большей точностью, чем врач.
Что пишут критики про "Аватар 2"
Учитывая успех своих экспериментов, исследователи теперь ждут разрешение на использование систем захвата движения в испытаниях лекарств от АФ и МДД. В случае одобрения технология может помочь сократить продолжительность и стоимость клинических испытаний, стимулируя фармацевтические компании к более тщательным исследованиям методов лечения АФ и МДД.