„Cyfrowe bliźniaki” mogą być przyszłością medycyny spersonalizowanej

Wyobraź sobie, że istnieje replika programowa zaprojektowana tak, aby była identyczna z Tobą, dzięki której Twój lekarz mógłby przewidzieć Twoją reakcję na chorobę zakaźną lub określić, czy skorzystałbyś na konkretnym leczeniu lub operacji.

Mając takiego „bliźniaka”, można byłoby przewidywać problemy zdrowotne i przeprowadzać eksperymenty na cyfrowym odpowiedniku, aby znaleźć najlepszy sposób leczenia — a nawet zapobiegania — chorobom.

Naukowcy są zainteresowani opracowaniem cyfrowych bliźniaków, które mogłyby integrować znaną fizjologię i immunologię człowieka z danymi klinicznymi konkretnego pacjenta w czasie rzeczywistym, a następnie tworzyć prognozy dotyczące zdarzeń w trakcie infekcji wirusowej, takiej jak COVID-19 .

Jak można wykorzystać cyfrowe bliźniaki

James A. Glazier, doktor , profesor inżynierii systemów inteligentnych w Indiana University Luddy School of Informatics Computing and Engineering oraz dyrektor Biocomplexity Institute tej uczelni, mówi Health Life Guide, że cyfrowe bliźniaki jako koncepcja istnieją „od 30 lub 40 lat, głównie w dziedzinach inżynierii”.

Na przykład silniki odrzutowe w samolotach pasażerskich mają komputerową replikę, która nieustannie przewiduje, co powinien robić prawdziwy silnik i porównuje tę prognozę z zachowaniem prawdziwego silnika. Glazier mówi, że „poprzez poszukiwanie odchyleń od oczekiwanego zachowania mogą przewidzieć awarię”.

Tworzenie prognoz, określanie leczenia

Gdyby pacjent-człowiek miał cyfrowego bliźniaka, mogłoby to pomóc lekarzom przewidzieć, jaka będzie reakcja immunologiczna tej osoby na infekcje wirusowe lub inne schorzenia. Uzbrojeni w te dane lekarze mogliby następnie przeprowadzić kontrolowane eksperymenty na bliźniaku. Na podstawie wyników, które pokazałyby możliwe rezultaty, lekarze byliby w lepszej sytuacji, aby wybrać najlepszy sposób leczenia.

Medycyna jako system o obiegu otwartym

Glazier mówi, że medycyna jest obecnie systemem reaktywnym lub otwartym obiegiem. „Idziesz do lekarza, gdy zachorujesz, dostajesz leczenie i czekasz, aby zobaczyć, co się stanie” – mówi.

Jeśli pierwsze leczenie nie przyniesie rezultatu, lekarz spróbuje czegoś innego i poczeka na efekty.

„Jeśli uda nam się stworzyć tego rodzaju narzędzia programowe do prognozowania predykcyjnego, będziemy w stanie zacząć projektować zamknięte pętle interwencji medycznych, które będą miały charakter zapobiegawczy i będą naprawdę spersonalizowane” – mówi Glazier.

Jak blisko jesteśmy posiadania cyfrowych bliźniaków?

Glazier twierdzi, że nikt jeszcze nie zbliżył się do stworzenia kompletnego cyfrowego bliźniaka człowieka, głównie dlatego, że w porównaniu z silnikiem odrzutowym, sposób działania i reakcji ludzkiego ciała jest o wiele bardziej złożony i niepewny.

„Jednym z największych problemów, z jakimi mamy obecnie do czynienia, a które ujawnił COVID, jest to, że tak naprawdę nie rozumiemy ludzkiego układu odpornościowego ” — mówi Glazier. „Chociaż nie możemy tego jeszcze zrobić dla całego ciała, jest coraz więcej miejsc, w których możemy to zrobić”.

Cyfrowe bliźniaki są już stosowane, przynajmniej na ograniczoną skalę, na przykład do monitorowania zachowania jednego narządu lub układu narządów, a następnie reagowania na sytuację.

James P. Sluka, doktor , starszy naukowiec w Biocomplexity Institute, mówi Health Life Guide, że „istnieje już kilka cyfrowych bliźniaków używanych w przypadku konkretnych chorób”.

Na przykład Sluka mówi, że systemy monitorowania poziomu insuliny we krwi, takie jak FreeStyle Libre — pompy insulinowe, które mierzą poziom glukozy we krwi i w razie potrzeby wstrzykiwają insulinę — są już przydatne dla niektórych pacjentów chorujących na cukrzycę .

Glazier mówi, że innym przykładem ograniczonej formy cyfrowego bliźniaka jest wszczepiony rozrusznik serca , który monitoruje tętno i koryguje wykryte arytmie.

Cyfrowe bliźniaki w czasach COVID

Glazier i Sluka są współautorami, wraz z Reinhardem Laubenbacherem z University of Florida, artykułu perspektywicznego w czasopiśmie Science na temat wykorzystania cyfrowych bliźniaków w leczeniu infekcji wirusowych, takich jak COVID-19. 

Pandemia zmusiła naukowców do szybkiej kalibracji modeli komputerowych, z których korzystają epidemiolodzy, aby pomóc urzędnikom służby zdrowia publicznego w formułowaniu prognoz i tworzeniu planów radzenia sobie z epidemią wirusa.

Wciąż jednak nie dysponujemy modelami, które pomogłyby nam przewidzieć lub wyjaśnić, dlaczego różne osoby reagują odmiennie na zakażenie (na przykład, dlaczego zdrowa młoda osoba umiera na COVID-19, a starsza osoba z chorobą współistniejącą przeżywa).

Sluka twierdzi, że cyfrowy bliźniak mógłby również uwzględniać dane farmakogenomiczne danej osoby, czyli informacje z jej DNA dotyczące tego, jak dobrze lub źle reaguje ona na określone leki.

W przyszłości, jak twierdzi Sluka, „kompletne profilowanie genetyczne, czy to w celu przewidywania optymalnej terapii lekowej, czy jako bardziej ogólny zestaw danych specyficznych dla pacjenta, będzie potężnym narzędziem, ale w krótkiej perspektywie nie jest to wymagane do zbudowania użytecznego cyfrowego bliźniaka”.

Skupienie się na zapobieganiu

Sluka twierdzi, że po opracowaniu cyfrowych bliźniaków „najpewniej zaczną się one od prostych rozwiązań, które z czasem staną się coraz bardziej złożone”.

W dłuższej perspektywie Sluka mówi, że cyfrowy bliźniak umożliwiłby dostosowanie działań medycyny zapobiegawczej do indywidualnych potrzeb. „Na przykład, w jakim wieku i jak często dana kobieta powinna wykonywać badanie cytologiczne lub przesiewowe w kierunku raka piersi ? Jak często dana pacjentka powinna wykonywać kolonoskopię lub prześwietlenie klatki piersiowej?”, mówi.

„Lekarze już podejmują decyzje na podstawie cech poszczególnych pacjentów” – mówi Sluka. „Ale brakuje umiejętności racjonalnego podejmowania tych decyzji i ciągłego aktualizowania decyzji na podstawie najnowszych danych”.