Цифрові "близнюки" вже забезпечують персоналізоване лікування звичайної людини

Уявіть собі цифрового близнюка, який захворює, і його можна експериментувати, щоб визначити найкраще можливе лікування, без необхідності наближатися до таблетки чи ножа хірурга. Вчені вважають, що протягом п’яти-десяти років випробування «in silico», у яких сотні віртуальних органів використовуються для оцінки безпеки та ефективності ліків, можуть стати рутинними, тоді як моделі органів кожного пацієнта можна буде використовувати для персоналізації лікування та уникнення медичні ускладнення.

Цифрові близнюки — це обчислювальні моделі фізичних об’єктів або процесів, оновлені з використанням даних їхніх аналогів у реальному світі. У медицині це означає поєднання великої кількості даних про роботу генів, білків, клітин і систем усього тіла з особистими даними пацієнтів для створення віртуальних моделей їхніх органів – і, зрештою, потенційно всього тіла.

«Якщо ви сьогодні займаєтеся медициною, багато з цього не дуже науково», — сказав професор Пітер Ковені, директор Центру обчислювальної науки в Університетському коледжі Лондона та співавтор книги Virtual You . «Часто це еквівалентно керуванню автомобілем і вирішенню, куди йти далі, дивлячись у дзеркало заднього виду: ви намагаєтеся зрозуміти, як лікувати пацієнта перед вами, спираючись на людей, яких бачили в минулому які мали схожі умови.

«Цифровий двійник використовує ваші дані всередині моделі, яка відображає, як працює ваша фізіологія та патологія. Він не приймає рішення щодо вас на основі населення, яке може бути абсолютно нерепрезентативним. Це справді персоналізовано».

Сучасну модель можна знайти в кардіології. Компанії вже використовують моделі серця для кожного пацієнта для розробки медичних пристроїв, тоді як стартап ELEM BioTech, що базується в Барселоні , пропонує компаніям можливість тестувати ліки та пристрої на моделях людських сердець.

«Ми вже провели низку віртуальних випробувань кількох сполук на людях і збираємося перейти до нової фази, коли наш продукт готовий і розгорнутий у хмарі для зовнішнього доступу фармацевтичних клієнтів», — сказав співзасновник і керівник ELEM. керівник, Кріс Мортон.

Виступаючи на конференції Digital Twins у Королівському медичному товаристві в Лондоні в п’ятницю, доктор Керолайн Роні з Лондонського університету королеви Марії розповіла про спроби розробки персоналізованих моделей серця, які допоможуть хірургам спланувати операцію для пацієнтів із нерегулярним і хаотичним серцебиттям (передсердна фібриляція).

«Часто хірурги використовують підхід, який працює в середньому, але зробити прогнози для конкретного пацієнта та передбачити довгострокові результати справді складно», — сказав Роні. «Я думаю, що є багато застосувань у серцево-судинних захворюваннях, де ми побачимо такий підхід, наприклад, вирішити, який тип клапана використовувати або куди його вставити під час заміни серцевого клапана».

Очікується, що хворі на рак також отримають користь. Фахівці зі штучного інтелекту фармацевтичної компанії GSK разом із дослідниками раку з Королівського коледжу Лондона створюють цифрові копії пухлин пацієнтів за допомогою зображень, генетичних і молекулярних даних, а також вирощують ракові клітини пацієнтів у 3D і перевіряють, як вони реагують на наркотики.

Застосовуючи до цих даних машинне навчання, вчені можуть передбачити, як окремі пацієнти ймовірно відреагують на різні препарати, комбінації препаратів і режими дозування.

«Ви не можете повторювати це зі справжнім пацієнтом із кількома ліками та комбінаціями ліків, тому що кожен раз, коли ви пробуєте нове лікування, це клінічне випробування», — сказав професор Тоні Нґ з King's.

«Ми намагаємося знайти рішення, поки пацієнт ще живий, тому, якщо він повернеться з рецидивом [його раку], ми знатимемо, як його лікувати або до якого клінічного випробування його включити».

Очікується, що випробування концепції почнуться наступного року.

Дослідники навіть розробляють пальцевих близнюків для вагітності, що може допомогти розробити ліки від таких захворювань, як плацентарна недостатність або прееклампсія, а також краще зрозуміти фізіологічні процеси, що лежать в основі вагітності та пологів.

«У багатьох випадках не можна проводити експерименти на вагітних жінках, а також не існує хороших тваринних моделей для людської вагітності», — сказала професор Мішель Ойен, директор Центру інженерії здоров’я жінок Вашингтонського університету в Сент- Луїсі .

Ойен будує моделі плаценти з ультразвукових сканувань, зроблених під час вагітності, і зображень високої роздільної здатності після пологів у жінок зі здоровою та ускладненою вагітністю, а також навчає алгоритм для розпізнавання та створення цифрової копії різних тканин.

«Наша мета — спробувати з’ясувати речі, які ми могли б виміряти на живій людині, щоб передбачити, у кого ймовірно будуть проблеми з функцією плаценти під час вагітності, і втрутитися, щоб запобігти таким речам, як мертвонародження», — сказав Ойен.

Її співавтор, професор Крістін Майерс з Колумбійського університету в Нью-Йорку, будує моделі шийки матки, матки та оболонок, які оточують плід. Їх довгострокова мета полягає в тому, щоб об’єднати їх усіх в єдину модель індивіда, яка могла б передбачити, як може розгортатися вагітність.

Майерс сказав: «Я сподіваюся, що ми зможемо зробити спрощене ультразвукове сканування анатомії матері та мати можливість оцінити, як ця матка буде рости та розтягуватися, і мати кращий час, коли відбудуться пологи». За її словами, це може навіть передбачити тривалі або складні пологи та допомогти жінкам прийняти більш обґрунтоване рішення про кесарів розтин.

Інші дослідники створюють цифрових двійників лікарень, щоб спробувати підвищити ефективність переміщення окремих пацієнтів у системі охорони здоров’я.

«Шляхом відстеження цифрових підписів, які створюються щоразу, коли щось відбувається з пацієнтом – від моменту замовлення рентгенівського дослідження, його виконання та звітування до моменту запису пацієнта на амбулаторний прийом і його відвідування – ми можемо створити дуже детальну інформацію, зображення в режимі реального часу того, як пацієнти з подібними захворюваннями переміщуються в системі», — сказав д-р Джейкоб Коріс, хірург-травматолог і ортопед і провідний спеціаліст із цифрових технологій Getting It Right First Time , національної програми, спрямованої на покращення лікування та догляду за пацієнтами.

«Це може виявити сфери, які ми маємо вдосконалити, а також передову практику, яка покращує догляд за пацієнтами, яку ми можемо використати, щоб змінити спосіб догляду за пацієнтами».