Цифрові близнюки — віртуальні копії речей реального світу — вже є звичним явищем у виробництві, промисловості та аерокосмічній промисловості. Існують дуже складні цифрові моделі міст, портів і електростанцій. Але як щодо людей? Створення цифрового двійника людини дозволить помічати проблеми зі здоров’ям задовго до моменту, коли стане запізно.
Ідея цифрових двійників людини довгий час була обмежена сферою наукової фантастики. Але нова книга, представлена в Лондонському музеї науки минулого тижня, свідчить про те, що ця концепція може втілитися в життя.
У «Віртуальному ти» Пітер Ковені, професор хімії та інформатики в Університетському коледжі Лондона, і Роджер Хайфілд, науковий директор Лондонського наукового музею, показують, як далеко зайшли дослідники у своїх пошуках точного цифрового моделювання людей.
На презентації книги до авторів приєдналися провідні експерти з цифрових близнюків у сфері охорони здоров’я з Оксфордського університету, UCL, і Барселонського суперкомп’ютерного центру (BSC). Група медицини обговорювала можливості та виклики створення цифрової двійникової версії людського тіла та її значення для медицини.
BSC вже створив віртуальні моделі живих клітин і цілих органів. Найпомітнішим прикладом є Аля Ред, цифровий двійник серця, що складається з приблизно 100 мільйонів віртуальних клітин.
Серце б’ється не всередині людини, а в MareNostrum – одному з найпотужніших суперкомп’ютерів Європи. Співпрацюючи з медичною технологічною компанією Medtronic, моделювання Alya Red може допомогти розмістити кардіостимулятор, точно налаштувати його електричний стимул і змоделювати його вплив.
Можливо, одним із найяскравіших прикладів є Юн-Сун, 26-річна кореянка, вся мережа судин якої довжиною 95 000 км була віртуально нанесена на карту завдяки міжнародній співпраці за допомогою кількох суперкомп’ютерів. Дослідники використовують модель для вивчення артеріального тиску та руху тромбів у судинній системі.
Тестуємо ліки на віртуальних пацієнтах – реальні люди не страждають
Ці цифрові близнюки не обмежуються лише лабораторією. Декілька з них уже використовуються і, в деяких випадках, схвалені Управлінням з контролю за продуктами й ліками США (FDA).
Поки що ці моделі використовувалися в основному для in silico — коли ліки чи захворювання тестуються віртуально, а не на реальних тканинах людини чи тварини.
Ці випробування дозволяють компаніям випробувати свої ліки на «віртуальних пацієнтах», перш ніж тестувати їх на людях. Це може допомогти компаніям виявити «збій у створенні» на ранніх стадіях циклу розробки ліків, каже Франсуа-Анрі Буассель, генеральний директор французької платформи моделювання клінічних випробувань Novadiscovery . Це може призвести до значної економії для компаній, які проводять клінічні випробування.
Випробування in silico також усувають етичні проблеми, пов’язані з тестуванням на тваринах, пояснила Бланка Родрігес, професор комп’ютерної медицини в Оксфордському університеті.
Команда Родрігеса створила цифрового двійника серця, який використовується для моделювання впливу різних ліків і захворювань на роботу серця. В одному віртуальному дослідженні її команда перевірила дію 66 різних препаратів на більш ніж тисячі різних симуляцій серцевих клітин і змогла передбачити ризик аномального серцевого ритму з точністю 89%. Порівняльні дослідження на тваринах були точними на 75%.
Ці випробування також можуть допомогти в боротьбі з наступною надзвичайною ситуацією у сфері охорони здоров’я. Під час пандемії COVID-19 суперкомп’ютери використовувалися для моделювання майже всього, від потенційних методів лікування до прогнозування того, як вірус може поширюватися, як показано у відео нижче.
І оскільки симуляції людських тканин, органів і клітин стають все більш складними, вони можуть відкрити нові межі для тестування вакцин, персоналізованого лікування симптомів і допомогти лікарям досліджувати вплив інфекції на весь організм.
Цифрові близнюки також можуть прискорити пошук вакцин-кандидатів для великих родин тваринних вірусів, які ризикують поширитися на людську популяцію, сказав Хайфілд.
Ковені та Хайфілд вважають, що ці досягнення закладають основу для цифрових двійників всього людського тіла.
Твій віртуальний близнюк
Обчислювальні моделі пацієнтів не тільки виглядатимуть, як їхні аналоги, але й поводитимуться як вони.
Створення вашого віртуального двійника вимагає збору та аналізу достатньої кількості особистих даних для забезпечення реалістичного представлення. Це може бути результатом будь-якої кількості сканувань вашого тіла та його органів, а також геномного, біохімічного аналізу та переносних пристроїв.
«Ці цифрові близнюки можуть інформувати про те, які дії виконує хірург, який препарат вам призначать або навіть те, яким життям ви вирішите жити», — сказав Ковені.
Ваш лікар може запустити низку сценаріїв на вашому цифровому близнюку — наприклад, як ви можете реагувати на певний препарат або хворобу — навіть не торкаючись вас.
Ваш цифровий двійник може точно передбачити ваш ризик захворювання та порекомендувати ліки, дієту та змінити спосіб життя, потенційно врятувавши та продовживши ваше життя.
За даними Європейської комісії, близько 200 000 людей помирають щороку в Європі від ліків, які їм призначають, частково через те, що ця терапія є загальною і не розроблена спеціально для пацієнта.
Те саме стосується лікування хвороби: лікарі змушені приймати рішення на основі подібних, але не ідентичних пацієнтів у подібних, але не ідентичних обставинах у минулому.
«Сучасна медицина схожа на водіння автомобіля, дивлячись у дзеркало заднього виду — вона завжди озирається назад, щоб спробувати зрозуміти, що відбувається зараз, — сказав Хайфілд. – Ми сподіваємось, що цифрові близнюки дозволять охороні здоров’я стати перспективною, по-справжньому персоналізованою та прогнозованою, усунувши багато здогадів».
Мабуть, менш втішною є ідея, що ваш близнюк може бути використаний, щоб передбачити, коли ви помрете, з досить високою точністю.
Коли віртуальні близнюки стануть поширеними?
Професор Оксфордського університету Деніс Нобл у 1959 році розробив першу модель серцевої клітини, що б’ється. Кілька років потому його роботу було розширено до рівня частинок клітин, а в 1990-х моделях цілого серця, заснованих на найдавніших почали формуватися суперкомп’ютери. Тепер такі програми, як Alya Red, дозволяють симулювати практично будь-яку частину людського тіла.
Це точка, де ми знаходимося прямо зараз. На сьогоднішній день цифровий двійник цілої людини так і не був створений.
За словами Конвені, все ще потрібно подолати «великі технічні перешкоди».
Симуляції такої складності вимагатимуть доступу до неймовірно потужних комп’ютерів, таких як Frontier – перший і найшвидший у світі ексамасштабний суперкомп’ютер. Таких комп’ютерів поки що мало, і вони потребують великої кількості енергії для роботи.
Іншим «великим викликом», каже він, є зшивання всіх кодів для кожної частини віртуального тіла. Кожна частина цифрової людини, як клітина чи серце, технічно є окремою симуляцією. Існує також кілька масштабів для моделювання: одна модель для клітини та інша для всього органу потребують різних кодів і працюють з різною швидкістю. Завантажити всі ці коди одночасно та з однаковою швидкістю непросто.
Існують також етичні міркування. Здатність передбачити майже все про ваше здоров’я є потужним інструментом для медичних працівників, але потенційно небезпечним у чужих руках.
У межах сучасних технологій створення власного віртуального близнюка зараз доступне лише мільярдерам, каже Конвені.
Навіть найпотужніші комп’ютери, які можна собі уявити в далекому майбутньому, не матимуть достатньої потужності, щоб проаналізувати вас у повних молекулярних деталях. Людське тіло поки що надто складне навіть для найрозумнішого комп’ютера.
Але Ковені та Хайфілд переконливо доводять, що неповні цифрові двійники все ще будуть надзвичайно корисним інструментом для просування медичної науки та здоров’я людей. Як висловився покійний британський статистик Джордж Бокс, «усі моделі помилкові. Деякі корисні».
Хоча є багато перешкод, які потрібно подолати, і, безперечно, деякі етичні проблеми, які потрібно вирішити, повноцінно функціонуючі віртуальні пацієнти, які пропонують медичним працівникам інформацію, на основі якої вони можуть реально діяти, не такі вже й далекі, як ви думаєте.
За матеріалами: TheNextWeb
