数字孪生如何在医学研究中发挥作用?

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所谓数字孪生,就是根据物理、生物或虚拟对象建立起的数字化副本。数字孪生已经被广泛应用于制造业等各个行业,如今正逐步融入医疗保健领域。

数字孪生技术创新正在彻底改变医疗领域。医生和研究人员有望运用数字孪生预测健康结果、优化病患护理、跟踪药物有效性等。

所谓数字孪生,就是根据物理、生物或虚拟对象建立起的数字化副本。数字孪生已经被广泛应用于制造业等各个行业,如今正逐步融入医疗保健领域。从药物测试、化合物发现、结果预测到手术协同,数字孪生正呈现出光明的应用前景。在这波趋势的助力之下,医生已经开始使用3D打印器官与人体部位模型开展手术设计与预演。

数字孪生为对象或过程建立起虚拟表示,用以体现太大、太小或太过复杂而无法乾物理建模的场景。随着机器学习与人工智能技术的兴起,数字孪生在制药领域开始大展拳脚,不仅能够模拟潜在的治疗方法、更有望体现药物与疾病间的相互作用。

数字孪生与临床试验

作为医学研究中最重要的步骤之一,临床试验向来以充满挑战而著称。这类试验也极为严格,任何一位能够接受试验性治疗的病人、每一位参与试验的医生,都可以说是万中无一的幸运儿。

也正是因为参与临床试验的患者数量太这有限,因此最终结果很可能存在巨大偏差。正因为如此,我们在审视结果“数据”时才需要格外小心。不同临床试验共享相同的数据来源,即世界各地已获监管审批并合法开展的研究结果。更要命的是,除了受试者群体自身的偏差性之外,研究方法的具体设计同样有可能大大影响试验结果……

临床试验分为两种:随机对照试验(RCT)与非随机对照试验(NCT)。所谓随机对照试验,就是将受试者随机分配至两种或多种治疗方案当中。而非随机对照试验又进一步分成两种:观察性研究,即研究人员简单询问病人是否想要参加试验;以及横断式调查,即研究人员不主动进行任何分配,只是就参与者的健康状况或行为开展调查。

随机对照试验的实施成本极高,但由于受试者一定会被分配至自己并不知晓的特定治疗条件之下,所以得出的信息也最为准确。另外,随机对照试验的结果也往往比非随机对照试验更为可靠,因为我们可以使用统计控制来查验潜在偏差(例如,如果将参与者随机分配给三个不同的组,却发现这三个组的结果实际上基本相同)。

在收集癌症或心脏病等疾病数据方面,随机对照试验似乎就是人类能够找到的最佳方式,但其中的偏差因素仍然无法彻底消除。从某种角度看,它可能还不如观察性研究有效(因为我们可以观察各个组的具体表现,找到其中独特的偏差性因素)。那么,有没有真正两全齐美的方法?

立足临床传感器及DNA库等数据来源,寻求理想的个性化诊疗方案

过去几个月来,弗吉尼亚大学和得克萨斯大学的研究人员一直在研究数字孪生技术。他们认为,这项技术有望彻底改变医学研究的设计思路、并真正根据每位患者的实际情况制定正确的治疗方法。然而,要想达成这一目标,必须要有丰富的高质量数据作为支撑。

接下来的故事就简单了:在研究推进的过程中,他们采取一种名为“虚拟试验”的技术,相当于实时生成随机对照试验,通过随机为病患分配不同治疗条件的方式寻找最适合对方的治疗方法。通过这种方式,他们得以快速收集数据,并根据患者的全部信息决定哪种治疗最为适合。

他们已经开发出这项技术的初始版本,每天能够进行1000次虚拟试验,相当于以10天为期对1000种潜在治疗方案开展检测。这套模型每天需要5分钟左右的训练才能找到正确配置,但只要结合患者的真实数据,它很快就能进入工作就绪状态。

此外还有其他工作要做,例如引入更多患者、进一步延长“试验期”或者拉长试验间隔时间。但目前的效果相当喜人,未来的潜力也绝对值得期待。

在医学研究中引入数字孪生,到底有哪些收益?

“数字孪生”能够通过计算机为个人生成数字化副本,其身体特征与本人高度相似,但又与物理个体完全分离。在医学领域,数字孪生能帮助我们提升临床试验或医疗测试的准确性。

以癌症治疗为例,数字孪生能够帮助医生为患有侵袭性癌症的患者找到更有效的治疗方法。

数字孪生能帮助医生在同一时间和同一地点对不同类型的癌症患者提供诊疗。这种对多种癌症共同施治的方式,被称为组合癌症治疗。

过去十年来,研究人员已经开始在临床试验中使用数字孪生技术,但直到最近才真正能够验证这些副本的准确性。如今,研究人员已经可以使用磁共振成像(MRI)技术评估患者在新疗法下的康复情况。如此一来,研究人员就能衡量不同患者具体部位上的实际差异,并通过磁共振扫描了解同组受试者之间的疗效区别。

目前,已经有两项研究将这种技术用于对健康受试者进行脑部扫描:一项研究发现,健康人的MRI扫描在检测大脑异常方面优于CT扫描;另一项研究则发现,对健康人进行MRI扫描时,正确检测出精神分裂症和相关精神疾病等异常的比例约为70%。

这些结果表明,数字孪生完全可以像MRI扫描仪那么服务于医学研究;但究竟要不要、如何将其引入临床环境,目前仍存在争议。

第一个问题在于成本:一次分析多份患者图像需要消耗大量资源(但计算机辅助诊断等其他方法能够缓解这个问题)。其次就是实践效果如何:因为需要对每位受试者开展更多测试、耗费更长时间,所以目前的临床医生还不太可能接受这种既烧钱又费神的诊疗方案。最后的问题则涉及隐私:我们的身体供自己所有,大家当然不希望自己的扫描结果被来回传阅、甚至发到网上……

要在医学研究中得到广泛应用,数字孪生技术还需要跨越哪几道关隘?

首先可以肯定一点,健康与医疗的数字化转型将带来巨大价值。这项技术将帮助我们完全从健康到愈后的全流程设计与监控。唯一的问题,就是怎么让它落地。

目前需要克服的技术障碍包括:

  • 没人知道病人实际患有什么疾病、该如何治疗。
  • 缺少标准化的疾病或治疗效果衡量方法。
  • 大多数医疗机构几乎没有相关数据,也承担不起收集、存储和分析数据的成本。

多年以来,我们一直在努力从对病患的基本关怀,升级到以更宏观的方式理解并治愈他们的疾病。

数字孪生技术将帮助我们回归以患者为中心的方法,它不仅具有更好的长远诊疗效果,同时也有望在临床实践之前就给出概念性的证明。数字孪生越快落地,我们就越能在与病情的赛跑中占据先发优势、拿下数月甚至数年的治疗窗口。

数字孪生如何颠覆医学研究,并为病患确定个性化诊疗方法

数字孪生技术的前景已经非常明确:它将彻底颠覆医学研究,并为病患确定个性化的诊疗方法。但是,这项革命性的技术还需要逐步完善,至少距离准确可信的疗法建议和药物效果评估还很远。

但无论如何,数字孪生未来一定能够为人们找到合适的治疗方法。通过学习和模拟身体反应,医疗专家可以设计出更精确的治疗过程。这不仅有助于挽救生命,也能防止患者接受那些根本无用、甚至可能对身体造成意外伤害的疗法。

随着时间推移,数字对于人体机理的模拟水平将不断提升。到那个时候,我们也许将真正实现“无病不可医,无人不可救”。

责任编辑:姜华 来源: 至顶网
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