ריאות התורמות מוכנות למכונת זלוף הריאות XVIVO בבית החולים הכללי של טורונטו להשתלת ריאות כפולה אפשרית. קרדיט: רנדי ריסלינג/Getty Images
מתוך 28,594 איברים שהושתלו ב-2013, לא שמעתם על רובם. הסיפורים של כמה עשויים להפוך לוויראלייםהודות לרשתות החברתיות, אך הרוב המכריע של האיברים הנתרמות נקצרים מתורמים שנפטרו או נלקחים מתורמים חיים באפלה יחסית.
בעוד שהמספר הכולל של האיברים המושתלים נראה כמו כמות מרשימה, כמעט 18 אנשים עדיין מתים בכל יום בהמתנה לאיבר חדש, על פירשת מאוחדת לשיתוף איברים, הארגון הפרטי ללא מטרות רווח המנהל את מערכת השתלות האיברים בארה"ב במסגרת חוזה עם הממשלה הפדרלית.
מול יותר מ-120,000 אנשים שזקוקים לאיבר מציל חיים ומחסור מתמיד בתורמים, כלכלנים, רופאים ומתמטיקאים חוברים לנתונים כדי להציל חיים.
התשובה, הם חושבים, עשויה להיות באלגוריתם.
שני סוגי השתלות איברים
קרדיט: Mashable/UNOS.org
ברמה בסיסית מאוד, ניתן להפריד את תהליך השתלת האיברים לשתי קטגוריות: איברים שנלקחו מתורמים חיים ואיברים שנקטפו מתורמים שנפטרו. מתורמים חיים, הרופאים יכולים לקחת את אחת משתי הכליות של האדם, וכן חלק מהכבד שלו (הכבד הוא איבר מתחדש ויגדל גם אצל התורם וגם אצל המקבל).
מתורם שנפטר, רופאים מסוגלים לחלץ את הכליות, הכבד, הלב, הריאות, הלבלב, המעיים והתימוס של גופה.
מהאיברים שנתרמו ב-2013, כ-80% הגיעו מתורמים שנפטרו, לפי UNOS.
למרות שעדיף לקבל כליה מתורם חי (איברים אלה מחזיקים תשע שנים יותר בממוצע, ודורשים מינונים נמוכים יותר של תרופות נוגדות דחייה, שעלולות להיות להן תופעות לוואי קשות), התורמים והמועמדים אינם תואמים בכשליש. של השתלות כליה פוטנציאליות בגלל חוסר התאמה בין סוגי דם או רקמות. תורם ומועמד יכולים להיות בלתי מתאימים גם אם המועמד פיתח נוגדנים מעירוי דם קודם, הריון או השתלה שיתקפו כליה חדשה.
יש יותר אנשים ברשימה מאשר איברים זמינים, וגם אם אתה מקבל איבר, עדיין יש סיכונים.
'רשימת ההמתנה'
הכליות הן האיבר המבוקש ביותר אַשׁרַאי:
במקרה של אי התאמה, מועמד מוצב במה שמכונה בדרך כלל בציבור "רשימת המתנה", שבה יש כיום 122,963 מועמדים. עם זאת, המונח הזה הוא קצת שגוי.
"זה לא כמו לחכות בתור; יש הרבה נתונים שנכנסים לזה", אמר דובר UNOS ל-Mashable.
בעוד ש"רשימה" מעידה על כך שמישהו ממתין בתור קבוע, UNOS מחזיקה מסדי נתונים נפרדים המחולקים לפי סוג איבר. למרות שמסדי הנתונים של הארגון מביאים דחיפות באלגוריתמים שלו (הם משתמשים בציון MELD כדי למדוד את חומרת מחלת הכבד הכרונית, למשל), UNOS והנתונים שלה שואפים למצוא את ההתאמות הטובות ביותר, ולא להכתיר את המועמד הראוי ביותר.
לשם כך, UNOS מקבל מידע הן מהמועמד והן מהתורם שנפטר כדי לקבוע תאימות כגון סוג דם, גודל גוף (יש להשתיל איברי בית החזה, כמו הלב והריאות, בנמען בגודל דומה) וגיאוגרפיה (UNOS אלגוריתם שואף להתאים מועמדים מקומית, אזורית ולאחר מכן ארצית).
עם הנתונים האלה, האלגוריתם של UNOS שולל את הבלתי תואם. לאחר מכן הוא מדרג את השאר על סמך דחיפות וגיאוגרפיה. לדוגמה, כבד שזמין באוהיו ילך תיאורטית למועמד התואם הקרוב ביותר עם ציון MELD הגבוה ביותר.
חילופי כליות
קרדיט: שון גאלופ/Getty Images
לא משנה עד כמה האלגוריתמים של UNOS יהיו מכוונים, הארגון עדיין נתקל באלבטרוס שהוא מחסור אדיר בכליות. מה אם, לעומת זאת, כלכלנים ומתמטיקאים יוכלו לעבוד עם רופאים כדי לחבר בין זוגות תורמים לא תואמים ודרךתורת ההתאמה, להגדיל את מספר הכליות הזמינות?
בשנת 2004, פרופסור לכלכלהאלווין רוט(בהתבסס על מחקריהם של המתמטיקאים לויד שפלי ודיוויד גייל מ-1962) תקף את השאלה הזו על ידי יישום תיאוריית התאמה כלכלית שבה השתמש בעבר כדי להתאים בין תלמידים לבתי ספר, לרופאים עם תוכניות תושבות ומעסיקים למחפשי עבודה.
באופן ספציפי, תיאוריית ההתאמה כוללת שווקים שבהם אין מחירים כדי לאפשר התאמה יציבה. לרוט, שוק הכליות נראה כמו מקום אידיאלי ליישם את תורת ההתאמה. אחרי הכל, כסף לא קיים בשוק הכליות (הממשל הפדרלי מונע זאת) ויש מחסור מדהים בהתאמות אידיאליות בגלל חוסר התאמה רפואית.
האם ניתן לבנות מערכת שתמצא את ההתאמות הטובות ביותר? רוט חשב כך והחל לעבוד על אלגוריתם עם עמיתים פרופסורים לכלכלהטייפון סונמזוM. Utku Unverכדי למצוא איברים עבור זוגות שלא היו תואמים בעבר.
לדוגמה, בעל רוצה לתת כליה לאשתו החולה (זוג א'), אך בדיקות סבורות שהן אינן תואמות. מה אם, לעומת זאת, אלגוריתם יוכל למצוא את ההתאמה הטובה ביותר האפשרית עבור המועמד בזוג א' מזוג אחר שאינו תואם (זוג ב')?
בנוסף למציאת כליות לזוגות שלא היו תואמים בעבר, תהליך זה - הנקרא חילופי מזווגים או חילופי כליות - מסיר גם שמות מרשימת ההמתנה של התורמים שנפטרו.
"תרומה בזוג כליה היא דרך ליותר כליות להיכנס למערכת וליותר אנשים לקבל השתלת תורם חי, שיש לה יתרונות כמו הישרדות השתלה ארוכה יותר וסיכוי גבוה יותר לתפקד באופן מיידי", אומררותן לישמן, מנהל תוכנית עבור UNOS' ורשת רכש והשתלות איבריםתוכנית תרומת כליה זוגית.
"אתה תורם עבור מישהו במקום למישהו. יש לזה השפעה גדולה ופוטנציאל להשפעה נוספת", היא מוסיפה.
"כוחו של מחשב"
בעוד שחילופי כליות לא נראים כמו סוג של בעיה במבוך שאתה צריך אלגוריתם כדי לפתור, הם בכל זאת הופכים שעירים כאשר נוגדנים מעורבים. אם מועמד עם נוגדנים לאנטיגנים ספציפיים מקבל כליה מתורם עם אותם אנטיגנים מסוימים, הגוף של הנמען ידחה את הכליה.
"קל מספיק להסתכל על קבוצות דם, אבל הרבה מהאנשים שמחכים להשתלת כליה פיתחו נוגדנים", אומר לישמן. "אתה באמת צריך את הכוח של מחשב שבו אתה יכול להזין את סוג הדם, מידע הנוגדנים של המועמד ומידע האנטיגן של התורם."
בשנת 2000 בוצעו רק שתי השתלות תרומה זוגות. כיום, יותר מ-2,897 הושלמו, כאשר 500 מהם הגיעו בשנתיים האחרונות. זאת, אומר לישמן, עדות לכך שהאלגוריתם עובד והפרקטיקה תופסת בקרב תורמים ורופאים.
"משנת 2000 עד 2004, הרבה [שיוך] נעשה באופן ידני - עדיין לא היה אלגוריתם", היא אומרת. "הקפיצה הגדולה הראשונה הייתה 19 [תרומות זוגיות] ב-2003 ל-34 ב-2004 ל-111 ב-2007 - הרבה מזה בגלל שהאלגוריתם הצליח למצוא התאמות נוספות."
"זה הולך וגדל עם השנים כי בדיוק כמו כל חדשנות, לוקח לאנשים זמן לעלות על הסיפון", היא מוסיפה.
על עבודתם בתיאוריית ההתאמה, קיבלו רוט ושאפלי את פרס נובל לזיכרון בכלכלה בשנת 2012.
יצירת בריכה גדולה יותר
אבל למה לעצור שם?
בשנת 2005, לאחר ששמע את רוט מדבר על תורת המשחקים וחילופי כליות בכנס בצרפת, קרנגי מלון פרופסור למדעי המחשבטומאס סנדהולםיצא לתכנן אלגוריתם הולך ומתקדם שיוכל ליצור רשת חילופי כליות הכוללת שרשראות תורמים.
קרדיט: Bernard Weil/Toronto Star דרך Getty Images
בשרשרת של תורמי כליה, אדם שרוצה לתרום כליה לאף אחד בפרט - הנקרא תורם "אלטרואיסטי" או לא מכוון - מוציא השתלות עבור אשכולות של זוגות תורמים שאינם תואמים. מכיוון שהאשכול הוא ביוזמתו של תורם לא מכוון, הוא נשאר עם תורם אחד שלא תרם כליה אבל בן זוגו קיבל. אז אדם זה יכול לשמש כ"גשר" למקבץ חדש של זוגות לא תואמים, וכן הלאה וכן הלאה.
חלק מהתוכנית של סנדהולם לרשת תרומות מזווגות לאומית הייתה ליצור מסד נתונים עם 10,000 זוגות תורמים שיכולים לתת כליות בהחלפות דו, שלוש וארבע כיווניות. עם זאת, יצירת אשכולות ושרשראות מתוך זוגות רבים היא אתגר חישובי קשה מאוד. כדי שסנדהולם יבנה מסד נתונים עם 10,000 צמדי תורמים, הוא יצטרך ליצור תחילה אלגוריתם שיוכל למחוץ טריליוני חילופים אפשריים בין תורמים למועמדים מבלי לקרוס מחשב.
"זו בעיית אופטימיזציה קומבינטורית קשה מאוד", אומר סנדהולם.
עם הפרופסור עמית קרנגי מלוןאברהם בלוםוסטודנט לתואר שנידוד אברהם, Sandholm הצליח ליצור אלגוריתם שמתקרב לבעיית ההתאמה בהדרגה, כלומר מחשב לא יקרוס בעת עיבוד 10,000 זוגות ומיליארדי החלפות הפוטנציאליות. בנוסף, האלגוריתם יכול לעצור את עצמו מלהתקדם לכיוון שלא ייצור את מחזור ההתאמות האופטימלי.
"החלפת איברים היא צורת השתלה חכמה וצומחת במהירות, הנותנת מענה למחסור באיברים של תורם שנפטר וחוסר ההתאמה של תורמים וחולים בתרומה חיה", אומר סנדהולם. "היה מאוד מעניין ומספק לעצב את השווקים האלה ואת האלגוריתמים שמפעילים אותם. האלגוריתמים החדשים ביותר מהמחקר שלנו לומדים אוטומטית להתאים טוב יותר בסביבה דינמית".
בשנת 2010, UNOS השיקה את תוכנית התרומות שלה בשילוב כליות שהשתמשה באלגוריתם של Sandholm וצוותו. עד כה, אומר לישמן, לתוכנית התאמות הביאו ל-97 השתלות, כאשר יותר מתריסר מתוכננות בחודשים הקרובים.
ניוזלטרים אלה עשויים להכיל פרסומות, עסקאות או קישורי שותפים. בלחיצה על הירשם, אתה מאשר שאתה בן 16+ ומסכים לנותנאי שימושומדיניות פרטיות.
