В данной работе нами была разработана технология построения виртуального пациента и оптимизации выбора лекарственной терапии на примере лечения артериальной гипертонии. Это сложное мультифакторное заболевание, для лечения которого используются разные классы лекарственных препаратов, и часто врач пробует несколько схем лечения чтобы найти оптимальный вариант для конкретного пациента.

Была построена модульная математическая модель биохимии и физиологии человека с достаточным уровнем детализации. Для основных классов антигипертензивных препаратов были определены их точки воздействия на построенную модель и созданы модели фармакокинетики и фармакодинамики. Для моделирования действия препаратов мы разработали и реализовали алгоритм генерации виртуального пациента по персональным клиническим и физиологическим показателям реального пациента, а также виртуальных популяций, на которых и проводится моделирование.

Для валидации полученной модели мы использовали данные клинических исследований, найденные в литературе. Снижение давления, которое прогнозировала модель, показало хорошее согласие с клиническими данными. С помощью предложенного подхода было также проведено моделирование лечения артериальной гипертонии для реальных пациентов.

Как практический результат работы, была разработана компьютерная программа (на основе платформы BioUML) для предсказания воздействия препаратов на реальных пациентов и оптимизации лечения гипертонии.