Цифровые близнецы — виртуальные копии вещей реального мира — уже привычное явление в производстве, промышленности и аэрокосмической промышленности. Есть очень сложные цифровые модели городов, портов и электростанций. Но как насчет людей? Создание цифрового двойника человека позволит замечать проблемы со здоровьем задолго до момента, когда станет поздно.
Идея цифровых двойников человека долгое время была ограничена областью научной фантастики. Но новая книга, представленная в Лондонском музее науки на прошлой неделе, свидетельствует о том, что эта концепция может претвориться в жизнь.
В «Виртуальном ты» Питер Ковени, профессор химии и информатики в Университетском колледже Лондона, и Роджер Хайфилд, научный директор Лондонского научного музея, показывают, как далеко зашли исследователи в поисках точного цифрового моделирования людей.
На презентации книги к авторам присоединились ведущие эксперты по цифровым близнецам в сфере здравоохранения из Оксфордского университета, UCL и Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC). Группа медицины обсуждала возможности и вызовы создания цифровой двойниковой версии человеческого тела и ее значение для медицины.
BSC уже создал виртуальные модели живых клеток и целых органов. Самым заметным примером является Аля Ред, цифровой двойник сердца, состоящий из примерно 100 миллионов виртуальных клеток.
Сердце бьется не внутри человека, а в MareNostrum – одном из самых мощных суперкомпьютеров Европы. Сотрудничая с медицинской технологической компанией Medtronic, моделирование Alya Red может помочь разместить кардиостимулятор, точно настроить его электрический стимул и смоделировать его влияние.
Возможно, одним из самых ярких примеров является Юн-Сун, 26-летняя кореянка, вся сеть сосудов которой протяженностью 95 000 км была виртуально нанесена на карту благодаря международному сотрудничеству с помощью нескольких суперкомпьютеров. Исследователи используют модель для изучения АД и движения тромбов в сосудистой системе.
Тестируем лекарства на виртуальных пациентах — реальные люди не страдают
Эти цифровые близнецы не ограничиваются только лабораторией. Некоторые из них уже используются и, в некоторых случаях, одобрены Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA).
Пока эти модели использовались в основном для in silico — когда лекарство или заболевание тестируется виртуально, а не на реальных тканях человека или животного.
Эти испытания позволяют компаниям испытать свое лекарство на «виртуальных пациентах», прежде чем тестировать его на людях. Это может помочь компаниям выявить «сбой в создании» на ранних стадиях цикла разработки лекарства, говорит Франсуа-Анри Буассель, генеральный директор французской платформы моделирования клинических испытаний Novadiscovery. Это может привести к значительной экономии для компаний, проводящих клинические испытания.
Испытания in silico также устраняют нравственные проблемы, связанные с тестированием на животных, пояснила Бланка Родригес, профессор компьютерной медицины в Оксфордском университете.
Команда Родригеса создала цифрового двойника сердца, используемого для моделирования влияния различных лекарств и заболеваний на работу сердца. В одном виртуальном исследовании ее команда проверила действие 66 различных препаратов более чем на тысячи различных симуляций сердечных клеток и смогла предусмотреть риск аномального сердечного ритма с точностью 89%. Сравнительные исследования на животных были точными на 75%.
Эти испытания также могут помочь в борьбе со следующей чрезвычайной ситуацией в сфере здравоохранения. Во время пандемии COVID-19 суперкомпьютеры использовались для моделирования почти всего от потенциальных методов лечения до прогнозирования того, как вирус может распространяться, как показано в видео ниже.
И поскольку симуляции человеческих тканей, органов и клеток становятся все более сложными, они могут открыть новые пределы для тестирования вакцин, персонализированного лечения симптомов и помочь врачам изучить влияние инфекции на весь организм.
Цифровые близнецы также могут ускорить поиск вакцин-кандидатов для крупных семей животных вирусов, которые рискуют распространиться на человеческую популяцию, сказал Хайфилд.
Ковен и Хайфилд считают, что эти достижения закладывают основу для цифровых двойников всего человеческого тела.
Твой виртуальный близнец
Вычислительные модели пациентов не только будут выглядеть как их аналоги, но и будут вести себя как они.
Создание виртуального двойника требует сбора и анализа достаточного количества личных данных для обеспечения реалистичного представления. Это может быть результатом любого количества сканирования вашего тела и его органов, а также геномного, биохимического анализа и переносных устройств.
«Эти цифровые близнецы могут информировать о том, какие действия выполняет хирург, какой препарат вам назначат или даже то, какой жизнью вы решите жить», — сказал Ковени.
Ваш врач может запустить ряд сценариев на вашем цифровом близнеце – например, как вы можете реагировать на определенный препарат или болезнь – даже не затрагивая вас.
Ваш цифровой двойник может точно предсказать ваш риск заболевания и порекомендовать лекарства, диету и изменить образ жизни, потенциально спася и продлив вашу жизнь.
По данным Европейской комиссии, около 200 000 человек умирают ежегодно в Европе от назначаемых лекарств, частично из-за того, что эта терапия является общей и не разработана специально для пациента.
То же касается лечения болезни: врачи вынуждены принимать решения на основе подобных, но не идентичных пациентов в подобных, но не идентичных обстоятельствах в прошлом.
«Современная медицина похожа на вождение автомобиля, глядя в зеркало заднего вида – она всегда оглядывается назад, чтобы попытаться понять, что происходит сейчас, – сказал Хайфилд. — Мы надеемся, что цифровые близнецы позволят здравоохранению стать перспективным, по-настоящему персонализированным и прогнозируемым, устранив много догадок».
Пожалуй, менее утешительна идея, что ваш близнец может быть использован, чтобы предсказать, когда вы умрете, с достаточно высокой точностью.
Когда виртуальные близнецы станут распространены?
Профессор Оксфордского университета Денис Нобл в 1959 году разработал первую модель бьющейся сердечной клетки. Несколько лет спустя его работа была расширена до уровня частиц клеток, а в 1990-х моделях целого сердца, основанных на древнейших, начали формироваться суперкомпьютеры. Теперь такие программы как Alya Red позволяют симулировать практически любую часть человеческого тела.
Это точка, где мы находимся прямо сейчас. На сегодняшний день цифровой двойник всего человека так и не был создан.
По словам Конвени, все еще нужно преодолеть «большие технические препятствия».
Симуляции такой сложности потребуют доступа к невероятно мощным компьютерам, таким как Frontier – первый и самый быстрый в мире эксамасштабный суперкомпьютер. Таких компьютеров пока мало, и они нуждаются в большом количестве энергии для работы.
Другим «большим вызовом», говорит он, является сшивание всех кодов для каждой части виртуального тела. Каждая часть цифрового человека, как клетка или сердце, является технически отдельной симуляцией. Существует также несколько масштабов для моделирования: одна модель для клетки и другая для всего органа нуждаются в разных кодах и работают с разной скоростью. Загрузить все эти коды одновременно и с одинаковой скоростью непросто.
Есть также этические соображения. Способность предположить почти все о вашем здоровье является мощным инструментом для медицинских работников, но потенциально опасным в чужих руках.
В рамках современных технологий создание собственного виртуального близнеца сейчас доступно только миллиардерам, говорит Конвени.
Даже самые мощные компьютеры, которые можно представить себе в далеком будущем, не будут иметь достаточной мощности, чтобы проанализировать вас в полных молекулярных деталях. Человеческое тело пока слишком сложно даже для самого умного компьютера.
Но Ковен и Хайфилд убедительно доказывают, что неполные цифровые двойники все еще будут чрезвычайно полезным инструментом для продвижения медицинской науки и здоровья людей. Как выразился покойный британский статистик Джордж Бокс, «все модели ошибочны. Некоторые полезные».
Хотя есть много препятствий, которые нужно преодолеть, и, безусловно, некоторые этические проблемы, которые нужно решить, полноценно функционирующие виртуальные пациенты, предлагающие медицинским работникам информацию, на основе которой они могут реально действовать, не так уж далеки, как вы думаете.
По материалам: TheNextWeb
ru
en
uk
g
y
b
d
