Medicina modernă îşi propune tot mai mult să personalizeze tratamentele pentru fiecare pacient, în loc să se bazeze doar pe rezultatele medii obţinute în studiile clinice pe grupuri mari. Modelul virtual al pacientului ar putea schimba modul în care sunt evaluate tratamentele pentru boli.
O direcţie nouă care se conturează în medicină este folosirea unor modele virtuale care îi pot ajuta pe medici să înţeleagă mai bine cum ar putea evolua o boală şi cum ar răspunde o persoană la un anumit tratament. Gemenii digitali, aşa cum au fost botezaţi, i-ar putea ajuta pe medici să aleagă terapii personalizate şi să anticipeze răspunsul pacienţilor la tratament.
Când neurologii decid dacă să trateze un pacient cu Alzheimer cu o terapie nouă, se bazează pe date statistice.
„Mulţi oameni primesc un tratament pentru că a arătat un beneficiu uşor, dar semnificativ statistic, la câteva mii de persoane diverse într-un studiu mare controlat cu placebo. Apoi continuă tratamentul pe termen nedefinit, din convingerea că ar putea încetini declinul mai mult decât placebo”, explică prof. dr. Steven Arnold, cercetător principal la Alzheimer’s Clinical & Translational Research Unit de la Massachusetts General Hospital şi profesor de neurologie la Facultatea de Medicină a Universităţii Harvard, citat într-un comunicat.
Prof. Arnold critică practica actuală prin care pacienţii sunt trataţi individual pe baza rezultatelor statistice obţinute la nivel de grup.
El îşi doreşte o abordare cu adevărat personalizată, care să poată arăta dacă un medicament funcţionează pentru pacientul respectiv şi, ideal, să estimeze şansele de beneficiu încă înainte de a fi prescris pacientului.
O soluţie aflată în dezvoltare şi care pare promiţătoare este conceptul de „geamăn digital”.
Un geamăn digital este un model, o replică virtuală a unei persoane sau a unui anumit sistem din organismul său, pe care medicii îl pot folosi pentru a testa decizii terapeutice, aşa cum un inginer ar testa rezistenţa unei clădiri la cutremure prin simulare digitală.
Alimentată de date de sănătate tot mai bogate din dispozitive portabile, dosare medicale şi cohorte naţionale mari, şi susţinută de metode statistice noi şi inteligenţa artificială (AI), această tehnologie, considerată până nu demult doar o teorie, începe să capete contur în practică.
Gemenii digitali pot exista la mai multe niveluri biologice: modele la nivel celular, simulări ale întregului pacient sau cohorte sintetice care reprezintă demografii întregi.
Cercetători de la Harvard dezvoltă toate cele trei tipuri.
Hiroko Dodge, director de research analytics la MGH Interdisciplinary Brain Center şi profesor de neurologie la Facultatea de Medicină Harvard, foloseşte gemeni digitali pentru a crea chatboţi care imită tiparul de vorbire al fiecărui participant în studiul ei de intervenţie comportamentală, care urmăreşte îmbunătăţirea cogniţiei prin conversaţie la pacienţii cu Alzheimer.
„Aceşti gemeni ne permit să validăm metodele noastre de detectare timpurie a declinului cognitiv analizând tiparele de conversaţie ale fiecărui pacient, fără să fie nevoie să recrutăm pacienţi noi. Este o aplicaţie tipică a gemenilor digitali, dar multe alte abordări intră, în linii mari, în această categorie”, a explicat Dodge.
Alături de Dodge, Chao-Yi Wu, cercetător la Institutul de Cercetare Mass General şi asistent universitar în neurologie la Harvard, foloseşte manipulări statistice pentru a-i ajuta pe medici să determine mai precis dacă un tratament va fi benefic pentru anumiţi pacienţi.
„Fiecare pacient este diferit. Toţi pot lua acelaşi calmant, dar unii răspund şi alţii nu simt nicio diferenţă. Aceasta este intuiţia: dacă avem un geamăn, dacă avem o persoană digitală similară cu noi, putem testa condiţii diferite pentru a sprijini deciziile clinice”, a explicat Wu.
Pornind de la date publicate recent despre aproximativ 50.000 de pacienţi cu boala Alzheimer şi demenţe înrudite, Wu poate crea mai multe „dubluri” digitale care împărtăşesc vârsta, genul, rasa şi contextul socioeconomic al pacientului şi chiar indicatori mai puţin evidenţi care au fost corelaţi cu progresia bolii, precum viteza de mers.
„O persoană poate avea 100 de gemeni. Pe baza acestora, putem compara traiectoria cognitivă a pacienţilor după ce aceştia primesc medicamentul asociat cu evoluţia funcţiilor cognitive a celor 100 de gemeni digitali, iar în mod statistic putem înţelege dacă schimbarea este reală sau este doar o variaţie întâmplătoare a măsurătorilor”, a explicat ea.
Pentru medici şi specialişti în sănătate, aceste comparaţii ar putea oferi o înţelegere mai nuanţată dacă o terapie funcţionează cu adevărat.
„Una dintre cele mai mari provocări în tratamentul demenţei este heterogenitatea pacienţilor. Pacienţii au adesea etiologii mixte şi niveluri diferite de rezervă cognitivă individuală, ambele influenţând rezultatele clinice. Ca urmare, un tratament care arată promiţător într-un studiu randomizat controlat poate funcţiona foarte bine la unii indivizi, dar nu la alţii. Cunoaşterea traiectoriei pe care o anumită persoană ar fi urmat-o fără tratament ar putea creşte semnificativ calitatea îngrijirii”, a adăugat Dodge.
Cei doi specialişti văd, de asemenea, potenţialul gemenilor digitali de a crea populaţii întregi de pacienţi, numite cohorte sintetice, pentru a simula studii clinice înainte de a investi timp şi bani în cercetări reale.
Într-un articol recent publicat în revista Alzheimer’s & Dementia, Wu a folosit metode statistice generate de un grup de control sintetic pentru un studiu randomizat controlat şi a constatat că pacienţii sintetici au răspuns similar cu grupul placebo din cercetarea reală privind efectul conversaţiei asupra cogniţiei la pacienţii cu Alzheimer.
„Avem nevoie de instrumente mai bune, de o metodă mai bună pentru a înţelege cine răspunde şi cine nu răspunde la tratament. Gemenii digitali sunt o modalitate eficientă din punct de vedere al costurilor pentru a face asta”, a subliniat Wu.
Conf. univ. Marinka Zitnik, de la catedra de informatică biomedicală de la Facultatea de Medicină Harvard şi cercetător la Institutul Kempner pentru Studiul Inteligenţei Naturale şi Artificiale (Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence) de la Universitatea Harvard, foloseşte AI pentru a construi gemeni digitali la scară celulară.
Zitnik a dezvoltat un instrument de AI numit Compass, care analizează date personale „omice” (seturi mari de date biologice, precum genomica sau proteomica) şi date clinice. Prin sistemul ToolUniverse din laboratorul ei, Compass poate fi conectat cu modele lingvistice mari pentru a crea chatboţi cu care medicii pot interacţiona la fel cum ar interacţiona cu ChatGPT. Detaliile despre această cercetare sunt disponibile online pe publicaţia medRxiv.
Într-o versiune de test a sistemului, un clinician - de exemplu, un oncolog - poate încărca date din biopsia microambientului tumoral al unui pacient, împreună cu cât mai multe date de sănătate disponibile, cum ar fi istoricul medicaţiei sau tensiunea arterială. Sistemul foloseşte AI pentru a analiza mult mai multe informaţii decât ar fi putut gestiona anterior un medic.
„Acum clinicianul poate solicita modelului să efectueze diverse analize, inclusiv estimarea probabilităţii ca pacientul să aibă un răspuns favorabil la un medicament imunologic anume, iar chatbotul va oferi un răspuns şi îl va explica”, a precizat Zitnik.
Practic, medicul ar putea avea o discuţie cu o versiune sintetică a celulelor pacientului.
Deşi promisiunile sunt mari, tehnologia gemenilor digitali este încă la început, iar comunitatea ştiinţifică nu are încă o definiţie unitară a ceea ce ar însemna un „geamăn” complet. Modelele de cohorte sintetice dezvoltate de Wu şi chatboţii celulari creaţi de Zitnik reprezintă, deocamdată, demonstraţii de principiu. Chiar şi aşa, cercetătorii consideră că domeniul a ajuns într-un punct în care poate avansa rapid.
„Această interfaţă inteligentă de conversaţie este posibilă acum datorită modelelor lingvistice mari din ultimii trei-patru ani, şi nu era posibilă acum zece ani. Entuziasmul şi numărul cercetătorilor care lucrează la ideea gemenilor digitali au crescut puternic în ultimii ani, pe măsură ce inteligenţa artificială a făcut posibilă valorificarea acestui concept”, a adăugat Zitnik.
