Cum ar putea gemenii digitali să permită un tratament medical personalizat
0Cercetarea se dezvoltă în modelele computaționale care vor duce medicina dincolo de ceea ce funcționează acum.
Imaginați-vă că aveți un geamăn digital care se îmbolnăvește și pe care se pot face experimente pentru a identifica cel mai bun tratament posibil, fără a fi nevoie să vă apropiați de o pastilă sau de cuțitul unui chirurg, scrie theguardian.com.
Oamenii de știință cred că, în termen de cinci până la 10 ani, studiile "in silico" - în care sute de organe virtuale sunt folosite pentru a evalua siguranța și eficacitatea medicamentelor - ar putea deveni o rutină, în timp ce modelele de organe specifice pacientului ar putea fi folosite pentru a personaliza tratamentul și a evita complicațiile medicale.
Gemenii digitali sunt modele computaționale ale unor obiecte sau procese fizice, actualizate cu ajutorul datelor provenite de la omologii lor din lumea reală. În medicină, acest lucru înseamnă combinarea unor cantități uriașe de date despre funcționarea genelor, proteinelor, celulelor și a sistemelor întregului corp cu datele personale ale pacienților pentru a crea modele virtuale ale organelor lor și, în cele din urmă, ale întregului corp.
"Dacă practicați medicina în prezent, multe dintre ele nu sunt foarte științifice", a declarat profesorul Peter Coveney, directorul Centrului pentru Știință Computațională de la University College London și coautor al cărții Virtual You. "De multe ori, este echivalent cu a conduce o mașină și a afla unde să mergi în continuare uitându-te în oglinda retrovizoare: încerci să-ți dai seama cum să tratezi pacientul din fața ta pe baza persoanelor pe care le-ai văzut în trecut și care au avut afecțiuni similare. Ceea ce face un geamăn digital este să folosească datele tale în interiorul unui model care reprezintă modul în care funcționează fiziologia și patologia ta. Nu este a lua decizii despre tine pe baza unei populații care ar putea fi complet nereprezentativă. Este cu adevărat personalizat." Modelul actual de ultimă generație poate fi găsit în cardiologie.
Deja, companiile folosesc modele cardiace specifice pacienților pentru a ajuta la proiectarea de dispozitive medicale, în timp ce start-up-ul ELEM BioTech, cu sediul la Barcelona, oferă companiilor posibilitatea de a testa medicamente și dispozitive pe modele simulate de inimi umane.
"Am efectuat deja o serie de teste virtuale pe oameni pe mai mulți compuși și suntem pe cale să intrăm într-o nouă fază, produsul nostru fiind gata și implementat în cloud pentru accesul extern al clienților farmaceutici", a declarat cofondatorul și directorul executiv al ELEM, Chris Morton.
Vorbind la conferința Digital Twins de la Royal Society of Medicine din Londra, care a avut loc vineri, Dr. Caroline Roney, de la Universitatea Queen Mary din Londra, a descris eforturile de a dezvolta modele cardiace personalizate care ar ajuta chirurgii să planifice intervențiile chirurgicale pentru pacienții cu bătăi neregulate și haotice ale inimii (fibrilație atrială).
"Adesea, chirurgii vor folosi o abordare care funcționează în medie, dar realizarea unor predicții specifice pentru fiecare pacient în parte și asigurarea faptului că acestea prezic rezultatele pe termen lung reprezintă o adevărată provocare", a declarat Roney. "Cred că există multe aplicații în bolile cardiovasculare în care vom vedea acest tip de abordare, cum ar fi decizia privind tipul de valvă care trebuie folosită sau unde să o introducem în timpul înlocuirii valvei cardiace."
De asemenea, se așteaptă ca pacienții cu cancer să beneficieze de acest lucru. Experții în inteligență artificială de la compania farmaceutică GSK colaborează cu cercetătorii în domeniul cancerului de la King's College London pentru a construi replici digitale ale tumorilor pacienților, folosind imagini și date genetice și moleculare, precum și pentru a crește celulele canceroase ale pacienților în 3D și a testa modul în care acestea răspund la medicamente.
Prin aplicarea învățării automate la aceste date, oamenii de știință pot prezice modul în care pacienții individuali sunt susceptibili de a răspunde la diferite medicamente, combinații de medicamente și regimuri de dozare.
"Nu poți face acest lucru în mod repetitiv cu pacientul real, cu mai multe medicamente și combinații de medicamente, deoarece de fiecare dată când încerci un nou tratament este vorba de un studiu clinic", a declarat profesorul Tony Ng, de la King's. "Încercăm să găsim o soluție în timp ce pacientul este încă în viață, astfel încât, dacă revine cu o recidivă a cancerului, vom ști cum să îl tratăm sau la ce studiu clinic să îl înscriem." Se așteaptă ca testele de demonstrație a conceptului să înceapă anul viitor.
Cercetătorii dezvoltă chiar și gemeni digitali pentru sarcină, care ar putea contribui la dezvoltarea de medicamente pentru afecțiuni precum insuficiența placentară sau preeclampsia, precum și la o mai bună înțelegere a proceselor fiziologice care stau la baza sarcinii și a travaliului.
"În multe cazuri, nu se pot face experimente pe femei însărcinate și, de asemenea, nu există modele animale bune pentru sarcina umană", a declarat profesorul Michelle Oyen, director al Centrului pentru Ingineria Sănătății Femeilor de la Universitatea Washington din St Louis. Oyen construiește modele de placentă pe baza unor ecografii realizate în timpul sarcinii și a unor imagini de înaltă rezoluție după naștere la femei cu sarcini sănătoase și complicate, și antrenează un algoritm pentru a recunoaște și a construi o replică digitală a diferitelor țesuturi.
"Scopul nostru este să încercăm să ne dăm seama de lucruri pe care le-am putea măsura pe o persoană vie pentru a prezice cine este susceptibil să aibă probleme cu funcția placentară în timpul sarcinii și să intervenim pentru a preveni lucruri precum nașterea unui copil mort", a spus Oyen.
Colaboratoarea sa, profesoara Kristin Myers, de la Universitatea Columbia din New York, construiește modele ale colului uterin, ale uterului și ale membranelor care înconjoară fătul. Obiectivul lor pe termen lung este de a le combina pe toate într-un singur model al unui individ care ar putea prezice modul în care ar putea evolua sarcina. Myers a declarat: "Speranța mea este că am putea să luăm o scanare ultrasonică simplistă a anatomiei materne și să putem evalua modul în care acest uter va crește și se va întinde, și să putem anticipa mai bine momentul în care va avea loc travaliul."
Aceasta ar putea chiar să prezică un travaliu lung sau complicat și să ajute femeile să ia o decizie mai bine informată cu privire la posibilitatea de a efectua o cezariană, a spus ea. Alți cercetători construiesc un geamăn digital al spitalelor pentru a încerca să îmbunătățească eficiența cu care pacienții individuali se deplasează prin sistemul de sănătate.
"Urmărind semnăturile digitale care sunt făcute de fiecare dată când se întâmplă ceva cu un pacient - de la momentul în care se comandă, se efectuează și se raportează o radiografie, până la momentul în care acel pacient este programat pentru o consultație ambulatorie și se prezintă la aceasta - putem construi o imagine foarte detaliată, în timp real, a modului în care pacienții cu afecțiuni similare se deplasează prin sistem", a declarat Dr. Jacob Koris, chirurg ortoped și traumatolog și lider digital la Getting It Right First Time, un program național conceput pentru a îmbunătăți tratamentul și îngrijirea pacienților.
"Procedând astfel am putea identifica domeniile pe care trebuie să le îmbunătățim, dar și bunele practici care îmbunătățesc îngrijirea pacienților, pe care le putem folosi pentru a reproiecta modul în care ne ocupăm de pacienți."
Se încarcă comentariile...
