Цифровий двійник зможе випробувати на собі ліки і навіть урятувати вам життя

Віртуальні копії реальних речей вже стали звичайним явищем у виробництві, промисловості та аерокомічній галузі. Цифрові двійники мають міста, порти, електростанції та навіть собор Нотр-Дам. Але вченим доведеться вирішити набагато складніше завдання — змоделювати організм людини. Розповідаємо про результати, яких вони вже досягли.

Ідея цифрових двійників тривалий час була обмежена галуззю наукової фантастики. Однак концепція може бути втілена у життя.

У своїй книзі «Віртуальний ти» Пітер Ковені, професор хімії та комп’ютерних наук в Університетському коледжі Лондона, та Роджер Хайфілд, науковий директор Лондонського музею науки, розповідають, наскільки далеко просунулися дослідники на шляху до точного цифрового моделювання людей.

На презентації книги до авторів приєдналися провідні експерти з цифрових двійників охорони здоров’я з Оксфордського університету, Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі та Барселонського суперкомп’ютерного центру (BSC). Учасники дискусійної групи обговорили можливості та проблеми, пов’язані зі створенням цифрової копії людського тіла, а також її наслідки для медицини.

У BSC вже створили віртуальні моделі живих клітин та цілих органів. Найбільш дивовижним прикладом є Alya Red, цифровий двійник серця, що складається приблизно зі 100 млн віртуальних клітин.

Це серце б’ється не всередині людини, а всередині MareNostrum, одного з найпотужніших суперкомп’ютерів у Європі. Симуляція Alya Red, створена в партнерстві з MedTech-компанією Medtronic, допомагає встановити кардіостимулятор, точно налаштувати його і змоделювати його ефект.

Ще одна дивовижна модель відтворює кровоносну систему 26-річної кореянки Юн Сун. Мережа судин протяжністю 95 тисяч кілометрів була оцифрована в рамках міжнародного проєкту з використанням кількох суперкомп’ютерів. Науковці використовують її для вивчення кров’яного тиску та руху тромбів по всій судинній системі.

In silico

Цифрові двійники існують у лабораторії. Частина з них вже застосовується на практиці, і деякі були схвалені Управлінням контролю за харчовими продуктами та ліками США (FDA).

Досі ці моделі використовувалися в основному для випробувань in silico — коли ліки чи захворювання тестуються віртуально, а не на реальних тканинах людини чи тварини.

Ці випробування дозволяють компаніям протестувати препарат на «віртуальних пацієнтах» перед тим, як перевірити його на людях. За словами Франсуа-Анрі Буасселя, CEO французької платформи моделювання клінічних випробувань Novadiscovery, завдяки цьому можна виявити «невдачу в процесі створення» на ранніх стадіях циклу розробки ліків. Це може значно заощадити час та кошти компаніям.

Крім того, підхід усуває етичні проблеми, пов’язані з випробуваннями на тваринах, пояснює Бланка Родрігес, професор обчислювальної медицини в Оксфордському університеті.

Її команда створила цифровий двійник серця, який застосовується для імітації впливу різних ліків та захворювань на серцеву функцію. В одному віртуальному дослідженні її команда протестувала дію 66 різних препаратів більш ніж на тисячі різних моделей клітин серця і змогла передбачити ризик порушення серцевого ритму з точністю 89%. У порівнянні дослідження на тваринах продемонстрували точність у 75%.

Ці випробування також будуть корисними, коли світ зіткнеться з черговою надзвичайною ситуацією в галузі охорони здоров’я. Під час пандемії COVID-19 суперкомп’ютери використовувалися для моделювання практично всього від потенційних методів лікування до прогнозування можливого поширення вірусу.

І в міру того, як симуляції людських тканин, органів та клітин стає все складнішим, вони можуть відкрити нові можливості для тестування вакцин, індивідуального лікування симптомів та допомогти лікарям досліджувати вплив інфекції на весь організм.

За словами Хайфілда, цифрові близнюки також могли б прискорити пошук вакцин-кандидатів для великих сімейств тваринних вірусів, які ризикують поширитися на людську популяцію.

Всі ці здобутки, як вірять Ковені та Хайфілд, закладають основу для створення цифрових двійників всього людського тіла.

Віртуальний ти

Комп’ютерні моделі пацієнтів не тільки виглядатимуть як люди, а й поводитимуться так само.

Для цього потрібно зібрати та проаналізувати достатній обсяг інформації за допомогою сканування тіла та органів, геномного та біохімічного аналізу, а також з пристроїв, що носяться.

Лікар може випробувати на цифровому двійнику кілька сценаріїв, наприклад, як пацієнт відреагує на певні ліки чи захворювання, навіть не торкаючись до нього. Модель дозволить точно спрогнозувати ризик захворювання та порекомендувати ліки, дієту та зміни способу життя, що потенційно врятує та продовжить життя.

За даними Європейської комісії, в Європі близько 200 тисяч людей щороку помирають від ліків, що їм призначаються, частково тому, що ці методи лікування є універсальними та не розроблені спеціально для пацієнта.

Та ж проблема існує і стосовно лікування: лікарі змушені приймати рішення, ґрунтуючись на схожих, але неідентичних пацієнтах у схожих, але неідентичних обставинах у минулому.

«Сучасна медицина подібна до керування автомобілем, коли дивишся в дзеркало заднього виду — вона завжди оглядається назад, намагаючись зрозуміти, що відбувається зараз», — каже Хайфілд та додає — «Ми сподіваємося, що цифрові двійники дозволять охороні здоров’я стати перспективною, по-справжньому персоналізованою і предиктивною, позбавивши більшої частини здогадів».

Крім того, цифровий двійник допоможе з високим ступенем точності передбачити час смерті.

То коли у нас з’являться власні віртуальні копії?

Професор Оксфордського університету Денис Нобл розробив першу модель клітини серця, що б’ється в 1959 році. Декілька років потому його робота була розширена до рівня ділянок клітин, і до 1990-х років почали з’являтися моделі всього серця, що працюють на ранніх суперкомп’ютерах. Тепер такі програми як Alya Red дозволяють моделювати практично будь-яку частину людського тіла.

Ковені вважає, що для цього доведеться подолати «величезні технічні перешкоди».

  • Симуляції такої складності вимагатимуть доступу до неймовірно потужних комп’ютерів, таких як Frontier, перший у світі та найшвидший суперкомп’ютер ексафлопної продуктивності. Подібних машин, зараз, як і раніше, дуже мало, і для їх роботи потрібна велика кількість енергії.
  • Труднощі й у тому, щоб об’єднати код, відповідний окремій частині віртуального тіла. У технічному плані окремі моделі клітини чи серця є окремими симуляціями. Крім того, моделі працюють на різних рівнях: симуляції клітини та цілого органу вимагають різного коду та виконуються з різною швидкістю. Змусити їх завантажуватись одночасно і з однаковою швидкістю — завдання не з легких.
  • Є питання етичного характеру. Здатність передбачати практично все, що стосується здоров’я людини, дуже корисна для медичних працівників, але потенційно небезпечна в чужих руках.

У рамках сучасних технологій створити свого власного віртуального двійника просто зараз можуть лише мільярдери, каже Ковені.

Навіть найпотужніші комп’ютери майбутнього не зможуть проаналізувати людину на молекулярному рівні: людина для цього надто складна.

Але Ковені та Хайфілд переконливо доводять, що навіть неповні цифрові уявлення будуть надзвичайно корисними для розвитку медичної науки та здоров’я окремих людей. Автори також сподіваються, що штучний інтелект дозволить скоротити потребу в обчислювальних потужностях.

«Штучний інтелект і машинне навчання можуть відтворити частину коду і дозволити всьому цифровому двійнику завантажуватися з тією швидкістю, яка необхідна для ефективного прийняття медичних рішень», — пояснює Хайфілд.

Попри всі ці труднощі, можливо, віртуальні пацієнти, що повністю функціонують, з’являться раніше, ніж здається. Наприклад, Ковені вважає, що технологія буде готова до практичного використання приблизно за 5 років.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Джерело: TheNextWeb

Читайте также:

Перекладач із собачого: які технології допоможуть вам краще зрозуміти вашого вихованця

Штучний інтелект навчився покращувати смак пива

ШІ музика: як стартап Suno робить створення пісень доступним кожному

Штучний інтелект забере у нас роботу? Думки візіонерів та дослідження