生物医学数字孪生

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十多年来，特拉华大学的计算科学家胡安·R·佩里亚一直致力于数字重建人类免疫缺陷病毒（HIV）的特定结构。佩里亚和他的同事们致力于创建一个活跃的三维数字模型，以研究和探索病毒的外壳或壳，就像他们正在处理一个实际的粒子。据佩里亚表示，构建此模拟所需的处理能力相当大，因为模型需要跟踪一个区域的变化如何影响粒子中的所有两百万个原子的相互作用。

佩里亚和他的团队成功构建了模型，并展示了各种测试模拟以确保其行为与真实世界中的行为一致。佩里亚说：“你实际上可以询问模拟粒子，推拉壳体，就像你在测试实际物理系统一样。” “你会忘记它是经过物理验证的数字副本。”

这项工作至少取得了一个临床上有用的发现，揭示了壳体不像科学家们之前认为的那样是坚固的，实际上可以变形，使病毒粒子能够通过比预期更小的空间。从更广义上讲，佩里亚的研究反映了越来越多的兴趣和进展，即设计生物医学数字孪生，模拟生物现象和系统的多个尺度，从病毒颗粒到疾病、器官，甚至整个人。

数字孪生的概念最初在工业界得到了广泛应用，尽管潜在的应用范围已经扩大，但基本思想仍然保持不变。根据印第安纳大学布卢明顿分校的计算生物学家和复杂性研究员詹姆斯·格拉齐尔的说法，一个工作中的数字孪生通常由三个元素组成。第一个是近实时的数据反馈，报告原始生物实体、机器或零件的演变状态；第二个是原始实体的模拟模型或时间演化的表示；第三个是格拉齐尔所称的比较器，即将预测结果与观察结果进行匹配的方法。

在制造业中，工程师们根据精确的设计规格建立了一种基于飞机发动机的模拟模型，该模型运行起来就像现实世界的版本一样。然后，他们为实际的运行发动机配备了能够实时测量不同变量的传感器。当带有传感器的发动机运行时，观测数据与模拟模型的预测进行比较，以监测原始实体是否正常运行。”如果预测值与观测值之间有差异，这可能意味着发动机出现问题，所以在发生故障之前，你就会将它停止使用，”格拉齐尔解释道。

通用电气和其他公司已成功使用数字孪生来确保各种零部件和产品的安全和高效运行。如今，研究人员正在构建数字孪生模型，包括森林、仓库、城市甚至行星等。将这些系统应用于生物学并对器官甚至整个个体的工作进行建模是一项更加困难的任务，但却引起了人们的关注。美国国家科学院、工程学院和医学院最近成立了一个委员会，概述了这个新兴领域的主要研究需求和潜在方向。

根据专家的说法，从工业到生物医学的扩展并不是一个小的飞跃。”不同之处在于你知道那台发动机是如何工作的，”佛蒙特大学的计算生物学家兼执业外科医生加里·安指出。”你对该系统的机械行为有精确的理解。而生物学的挑战在于对于我们的规格有时存在永久的认识不确定性。”

生物系统也不遵循严格的设计文档或一套计划，”生物学涉及互动、动态、自组织和 emergent properties（新出现的性质），”格拉齐尔补充道。”所以仅仅知道部件清单和静态快照的状态并不能告诉你接下来会发生什么。”

生物医学数字孪生四海第2张 图。HIV 的网格模型。

然而，生物医学数字孪生的潜在好处是巨大的。如果医生能够获得一个真实的医院患者的数字孪生模型，那么他们可以缩短反馈循环的时间，不再需要开出一种治疗方案并等待数周或数月来观察其效果，而是始终测量观察到的影响与预期结果之间的差异。这种响应能力在抗击像败血症这样的急性疾病时将非常有帮助，败血症是由感染引起的一系列反应，每年导致至少37.5万名美国成年人死亡。

佛罗里达大学系统医学实验室主任莱因哈德·劳本巴赫（Reinhard Laubenbacher）正在努力构建肺炎的模拟模型。如今，严重肺炎患者在医院的重症监护室接受治疗。机器学习算法可以极高的准确性预测这些患者是否能够幸存下来。然而，算法无法提供可能增加患者存活机会的干预措施。这当然是医生的工作，但数字孪生可以在这方面帮助医生。

劳本巴赫及其同事们希望构建模拟模型，模拟患者对导致肺炎的感染的免疫反应。这将使医生能够快速评估模拟中的不同治疗方案，并理想情况下帮助他们选择最有可能改变患者风险评估的方案。数字孪生将增强医生的能力。

模型的复杂性以及运行所需的硬件提出了重大挑战。Perilla为创建他的HIV衣壳的数字表示而需要超级计算机。如果医生要实时操作数字孪生，他们可能无法运行复杂的多尺度模型，而必须依靠需要较少计算能力的简化的抽象版本。研究人员需要构建能够在手持平板上运行并仍然进行准确预测的模型，这并不是一项容易的任务。

目前正在使用修改后的数字孪生变体作为心脏病患者的决策支持工具。Heartflow公司开发了一种技术，该技术使用个人心脏的计算机断层扫描（CT扫描）以及计算流体动力学（CFD），构建了心脏的三维模型，模拟了血液在动脉中的流动。这种数字孪生更像是一个快照，而不是一个活动的、实时更新的模型，但它可以突出显示血液流动中潜在的问题。如果需要搭桥手术，外科医生可以在CFD模拟中测试不同的血管放置方式，以查看每种方式对血液流动的影响。劳本巴赫指出，这并不完全符合数字孪生的范式，因为患者心脏的模型并未根据实时数据演化，但这是一个正在改善实际结果的真实世界模拟。

“生物学的挑战在于我们的规范有多正确存在永久的认识不确定性。”

同样，Perilla的高度先进和逼真的模型可能不被严格归类为数字孪生，因为它不是根据源头收集到的实时数据进行更新，但他早期的工作在模拟中展示了壳蛋白的意想不到的特性，也产生了重要影响，激发了一种新的药物治疗形式。

“十年前，说服人们进行这些模拟是值得的，更加困难，”Perilla回忆道。“我们已经长期以来一直在逆流而上。但现在看到你一直在努力的系统有真正改善这些社区人们生活质量的机会，这是很有验证性的。”

作为收集信息的会议的一部分，以便通知其新的倡议，国家科学院召集了一系列关于生物医学孪生的专家，包括Perilla、Laubenbacher、Glazier、An等人，以概述未来的需求和机会，包括可能有用的数字孪生的变体，所需的数据以及收集这些数据和使用它来进行模拟所需的工具。根据Laubenbacher的说法，其中一些硬件今天已经存在，而其中一些则不存在；他预计国家科学院的努力和关注将有助于框架的发展。

例如，他在肺炎方面的工作将受益于使医生能够收集关于患者肺部内部情况的详细数据的技术。“你需要能够从患者那里获取到你可能无法从抽血等方式中获得的测量数据，并且它们需要基本上是无创的，因为患者非常病重，”Laubenbacher解释道。

Perilla对这一挑战的技术方面和建立实时、持续更新以前无法触及的系统的数字孪生的可能性感到兴奋。“相对于较小尺度，较大尺度已经有机会更快地进展，但这当然为工作创造了一个理想的视角，”Perilla说。“我们确实希望构建能够实时接收反馈的模型。开发新技术以能够以自动化方式捕捉系统行为将是该领域的未来。”

“开发新技术以能够以自动化方式捕捉系统行为将是该领域的未来。”

尽管任务规模庞大，技术开发的待办事项众多，研究人员相信在未来几年内可以在构建更多有用的生物医学模拟方面取得重要进展。“我们有一种兴奋感，不是说我们今天就能提供最终的医学数字孪生，”Glazier说，“而是我们可以让这成为现实，并且不是在20年甚至10年内，而是在五年内。”

进一步阅读

Bryer, A., Rey, J., and Perilla, J. Performance efficient macromolecular mechanics via sub-nanometer shape based coarse graining, Nature Communications 14, 2023.

Laubenbacher, R., Sluka, J., and Glazier, J. Using digital twins in viral infection, Science , Vol. 371, No. 6534, 12 Mar 2021.

Laubenbacher, R. et al. Building digital twins of the human immune system: toward a roadmap, npj Digital Medicine 5, 64 (2022).

Jones, D. et al. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology , Volume 29, Part A, 2020.

Boulous, K. and Zhang, P. Digital Twins: From Personalised Medicine to Precision Public Health, Journal of Personalized Medicine , 11, 745, 2021.

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作者

Gregory Mone 是即将出版的书《The Heart and the Chip》的合著者，与Daniela Rus合著。

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