Виртуальные копии реальных вещей уже стали обычным явлением в производстве, промышленности и аэрокомической отрасли. Цифровые двойники есть у городов, портов, электростанций и даже собора Нотр-Дам. Но ученым предстоит решить куда более сложную задачу — смоделировать организм человека. Рассказываем о результатах, которых они уже добились.
Цифровой двойник сможет испытать на себе лекарства и даже спасти вам жизнь
Идея цифровых двойников долгое время была ограничена сферой научной фантастики. Однако концепция может быть воплощена в жизнь.
В своей книге «Виртуальный ты» Питер Ковени, профессор химии и компьютерных наук в Университетском колледже Лондона, и Роджер Хайфилд, научный директор Лондонского музея науки, рассказывают, насколько далеко продвинулись исследователи на пути к точному цифровому моделированию людей.
На презентации книги к авторам присоединились ведущие эксперты в области цифровых двойников здравоохранения из Оксфордского университета, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC). Участники дискуссионной группы обсудили возможности и проблемы, связанные с созданием цифровой копии человеческого тела, а также ее последствия для медицины.
В BSC уже создали виртуальные модели живых клеток и целых органов. Наиболее впечатляющий пример — Alya Red, цифровой двойник сердца, состоящий примерно из 100 млн виртуальных клеток.
Это сердце бьется не внутри человека, а внутри MareNostrum, одного из самых мощных суперкомпьютеров в Европе. Симуляция Alya Red, созданная в партнерстве с MedTech-компанией Medtronic, помогает установить кардиостимулятор, точно его настроить и смоделировать его эффект.
Еще одна впечатляющая модель воспроизводит кровеносную систему 26-летней кореянки Юн Сун. Сеть сосудов протяженностью 95 тысяч км была оцифрована в рамках международного проекта с использованием нескольких суперкомпьютеров. Исследователи используют ее для изучения кровяного давления и движения тромбов по всей сосудистой системе.
In silico
Цифровые двойники существуют не только в лаборатории. Часть из них уже применяется на практике, и некоторые были одобрены Управлением по контролю за продуктами питания и лекарствами США (FDA).
До сих пор эти модели использовались в основном для испытаний in silico — когда лекарство или заболевание тестируется виртуально, а не на реальных тканях человека или животного.
Эти испытания позволяют компаниям протестировать препарат на «виртуальных пациентах», прежде чем проверить его на людях. По словам Франсуа-Анри Буасселя, CEO французской платформы моделирования клинических испытаний Novadiscovery, благодаря этому можно выявить «неудачу в процессе создания» на ранних стадиях цикла разработки лекарств. Это может значительно сэкономить время и средства компаниям.
Настроить свою подписку на RB.RU
Кроме того, подход устраняет этические проблемы, связанные с испытаниями на животных, объясняет Бланка Родригес, профессор вычислительной медицины в Оксфордском университете.
Ее команда создала цифрового двойника сердца, который применяется для имитации воздействия различных лекарств и заболеваний на сердечную функцию. В одном виртуальном исследовании ее команда протестировала действие 66 различных препаратов на более чем тысяче различных моделей клеток сердца и смогла предсказать риск нарушения сердечного ритма с точностью 89%. Сопоставимые исследования на животных продемонстрировали точность в 75%.
Эти испытания также будут полезны, когда мир столкнется с очередной чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения. Во время пандемии COVID-19 суперкомпьютеры использовались для моделирования практически всего, от потенциальных методов лечения до прогнозирования возможного распространения вируса, как показано на видео ниже.
Читайте по теме:
В России зарегистрировали первую AI-технологию в области стоматологии
Ученые «Сколтеха» разработали нейросеть для постановки диагноза по рентгеновскому снимку
И по мере того, как симуляции человеческих тканей, органов и клеток становится все более сложным, они могут открыть новые возможности для тестирования вакцин, индивидуального лечения симптомов и помочь врачам исследовать воздействие инфекции на весь организм.
По словам Хайфилда, цифровые близнецы также могли бы ускорить поиск вакцин-кандидатов для больших семейств вирусов животных, которые рискуют распространиться на человеческую популяцию.
Все эти достижения, верят Ковени и Хайфилд, закладывают основу для создания цифровых двойников всего человеческого тела.
Виртуальный ты
Компьютерные модели пациентов не только будут выглядеть как люди, но и вести себя так же.
Для этого потребуется собрать и проанализировать достаточный объем информации при помощи сканирования тела и органов, геномного и биохимического анализа, а также носимых устройств.
Врач может испытать на цифровом двойнике несколько сценариев, например, как пациент отреагирует на определенное лекарство или заболевание, даже не прикасаясь к нему. Модель позволит точно спрогнозировать риск заболевания и порекомендовать лекарства, диету и изменения образа жизни, что потенциально спасет и продлит жизнь.
По данным Европейской комиссии, в Европе около 200 тысяч человек ежегодно умирают от назначаемых им лекарств, отчасти потому, что эти методы лечения являются универсальными и не разработаны специально для пациента.
Та же проблема существует и применительно к лечению: врачи вынуждены принимать решения, основываясь на похожих, но неидентичных пациентах в похожих, но неидентичных обстоятельствах в прошлом.
«Современная медицина подобна вождению автомобиля, когда смотришь в зеркало заднего вида — она всегда оглядывается назад, пытаясь понять, что происходит сейчас», — говорит Хайфилд.
Он добавляет: «Мы надеемся, что цифровые двойники позволят здравоохранению стать перспективным, по-настоящему персонализированным и предиктивным, избавив от большей части догадок».
Кроме того, цифровой двойник поможет с высокой степенью точности предсказать время смерти.
Так когда у нас появятся собственные виртуальные копии?
Профессор Оксфордского университета Денис Нобл разработал первую модель клетки бьющегося сердца в 1959 году. Несколько лет спустя его работа была расширена до уровня участков клеток, и к 1990-м годам начали появляться модели всего сердца, работающие на самых ранних суперкомпьютерах. Теперь такие программы, как Alya Red, позволяют моделировать практически любую часть человеческого тела.
Это тот момент, в котором мы сейчас находимся. Цифровой двойник целого человека еще не был создан.
Ковени считает, что для этого предстоит преодолеть «огромные технические препятствия».
- Симуляции такой сложности потребуют доступа к невероятно мощным компьютерам, таким как Frontier, первый в мире и самый быстрый суперкомпьютер эксафлопсной производительности. Подобных машин по-прежнему очень мало, и для их работы требуется большое количество энергии.
- Трудность и в том, чтобы объединить код, отвечающий за отдельные части виртуального тела. В техническом плане отдельные модели клетки или сердца являются отдельными симуляциями. Кроме того, модели работают на разных уровнях: симуляции клетки и целого органа требуют разного кода и выполняются с разной скоростью. Заставить их загружаться одновременно и с одинаковой скоростью — задача не из легких.
- Есть и вопросы этического характера. Способность предсказывать практически все, что касается здоровья человека, очень полезна для медицинских работников, но потенциально опасна в чужих руках.
В рамках современных технологий создать своего собственного виртуального двойника прямо сейчас могут только миллиардеры, говорит Ковени.
Даже самые мощные компьютеры будущего не смогут проанализировать человека на молекулярном уровне: человек для этого слишком сложен.
Но Ковени и Хайфилд убедительно доказывают, что даже неполные цифровые представления будут чрезвычайно полезны для развития медицинской науки и здоровья отдельных людей. Авторы также надеются, что ИИ позволит сократить потребность в вычислительных мощностях
«Искусственный интеллект и машинное обучение могут воспроизвести часть кода и позволить всему цифровому двойнику загружаться с той скоростью, которая необходима для эффективного принятия медицинских решений», — объясняет Хайфилд.
Несмотря на все эти трудности, возможно, полностью функционирующие виртуальные пациенты появятся раньше, чем кажется. Например, Ковени считает, что технология будет готова к практическому использованию примерно через 5 лет.
Источник: rb.ru
