Na naukowym horyzoncie pojawiają się wciąż nowe możliwości. Niedawno prof. dr hab. Andrzej Szałas z Wydziału Matematyki Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego zapowiedział, że postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji umożliwią spersonalizowanie leczenia pacjentów. Nadchodzą tzw. cyfrowe bliźniaki, czyli wyjątkowe modele symulacyjne, które mogą przyczynić się do opracowania lekarstw a choroby, które dotychczas były uważane za nieuleczalne.
Jak czytamy w artykule, który pojawił się w Pulsie Medycyny, prof. Szałas zwraca szczególną uwagę na wkład, jaki cyfrowe bliźniaki mogą wnieść w rozwój medycyny. Wyjaśnia, że przybierają one postać wirtualnych replik ciała, które obejmują modele różnych organów takich jak serce, wątroba czy płuca. Dzięki nim możliwe jest monitorowanie reakcji pacjentów na konkretne terapie. Tworzenie wirtualnych modeli organów pozwoli na indywidualne podejście do pacjenta, dostosowane do jego unikalnych cech fizjologicznych oraz genetycznych.
Cyfrowe bliźniaki będą pomagać w leczeniu
Jak wspominaliśmy, cyfrowe bliźniaki to wyjątkowo zaawansowane modele symulacyjne, mające zdolność odwzorowywania rzeczywistości w sposób niezwykle precyzyjny. Profesor Szałas, cytowany W Pulsie Medycyny, przytacza przykład map Google jako cyfrowych bliźniaków dla połączeń drogowych. W tym przypadku skuteczność będzie zależna od postawionego pytania. Chcąc dowiedzieć się, jaki będzie czas podróży z punktu A do punktu B, taki model będzie wystarczający. Niestety, w przypadku danych technicznych takich jak na przykład zużycie opon podczas tej drogi, model ten nie będzie zbyt pomocny.
W kontekście medycyny, cyfrowe bliźniaki mają ogromny potencjał do rewolucji w sferze opracowywania nowych lekarstw, ale również, na podstawie historii pacjenta i różnych parametrów, będą w stanie ocenić, w jaki sposób dany pacjent może zareagować na daną terapię. Ekspert zaznaczył, że dzięki badaniom genetycznym można przewidzieć, na które rodzaje nowotworów człowiek może być najbardziej podatny, przy uwzględnieniu jego zestawu genów. Obecne rozwiązania mają swoje ograniczenia; nie można na przykład zweryfikować, jak zareaguje organizm w przypadku podania konkretnego leku.
Istnieją modele oparte na tych informacjach, ale nie obejmują one pełnego spektrum możliwych chorób — wyjaśnia prof. Szałas w rozmowie z Pulsem Medycyny.
W procesie diagnozowania medycznego kluczowe są szczegółowe badania, jednak nie zawsze można być pewnym, że dana terapia przyniesie oczekiwane rezultaty. Istnieją choroby, dla których pewne jest, że określony lek osiąga jedynie 38% skuteczności w leczeniu. Stosuje się go, a jeśli nie przynosi pożądanych rezultatów, poszukuje się alternatywnych rozwiązań. W rezultacie może być tak, że stan pacjenta się pogorszy. Gdybyśmy jednak mieli możliwość natychmiastowego zastosowania właściwej terapii, byłaby ona bardziej skuteczna. W tym mają pomóc cyfrowe bliźniaki.
Nadzieja dla pacjentów z nieuleczalnymi chorobami?
Nieuleczalne choroby stanowią wciąż ogromne wyzwanie w dziedzinie medycyny, a cyfrowe bliźniaki stwarzają tu niezwykłe możliwości. Według eksperta, w celu opracowania skutecznych lekarstw, najlepszym podejściem byłoby opracowywanie terapii w taki sposób pozwalający obserwować reakcję dużej grupy pacjentów na daną substancję. Dzięki takim symulacjom oraz analizie wyników lekarze będą mogli szybko reagować.
Przeprowadzenie takich eksperymentów na ludziach byłoby niebezpieczne i nieetyczne. Jednak przy użyciu modeli symulacyjnych, które byłyby w stanie odpowiadać na pytania dotyczące reakcji całego organizmu, moglibyśmy szybko odrzucić wiele pomysłów i znaleźć właściwe rozwiązanie — podkreśla prof. Szałas w wywiadzie dla Pulsu Medycyny. — Możemy się spodziewać, że dzięki postępom sztucznej inteligencji, zwłaszcza dotyczących głębokich sieci neuronowych, będzie możliwe analizowanie ogromnej ilości danych związanych z leczeniem pacjentów. Obecnie ten proces jest znacznie bardziej czasochłonny, ale z odpowiednimi zaawansowanymi modelami symulacyjnymi moglibyśmy przyspieszyć rozwój i selekcję najlepszych terapii. Na razie nie jesteśmy jeszcze na tym etapie.
Ograniczenia dla badań
Postępu w dziedzinie medycyny i zdrowia wyczekuje się najdłużej, choć często występują ograniczenia. W przypadku cyfrowych bliźniaków ograniczeniem jest ograniczony dostęp do danych pacjentów. Istnieje problem z dostępem do pełnych (ale jednocześnie anonimowych) informacji o pacjentach. Są to informacje wrażliwe.
Nawet po usunięciu danych identyfikujących takich jak imię, nazwisko i adres, istnieje ryzyko, że na podstawie informacji dotyczących rodzaju terapii można zidentyfikować poszczególne osoby. Profesor zwraca szczególną uwagę, że dopóki nie powstaną ogólnodostępne i bezpieczne zbiory danych, postęp w tworzeniu zaawansowanych modeli dotyczących całej populacji będzie znacznie utrudniony.
Źródło: Puls Medycyny