Ваш «цифровой близнец» может определить наиболее эффективное лечение рака

Будущее лечения рака только что стало намного оптимистичнее. Исследователи создали цифровых близнецов пациентов и использовали их в качестве виртуальных подопытных кроликов, тестируя различные препараты, чтобы предсказать, какой из них будет наиболее эффективен против типа рака, которым они больны.

Представьте, что ваш врач сказал вам, что у вас рак и вам нужно немедленное лечение. Он предлагает вам два варианта и просит выбрать один. Очевидно, что вы хотите лечение, которое наиболее эффективно в борьбе с раком, который у вас есть, исходя из особенностей вашего тела. Итак, как выбрать между двумя предложенными методами лечения?

Исследователи значительно упростили это решение. Создав цифровых близнецов онкологических больных, их можно использовать в качестве виртуальных подопытных кроликов, воссоздавая клинические испытания для сравнения эффективности лечения и прогнозирования того, как пациент, скорее всего, отреагирует.

«Во всем мире мы тратим миллиарды долларов на разработку новых методов лечения рака», — говорит доктор Узма Асгар, консультант-онколог, в настоящее время работающий в Royal Marsden NHS Foundation Trust, Лондон, и соучредитель и главный научный сотрудник Concr, биотехнологической компании, специализирующейся на персонализированном лечении рака. «Некоторые из них окажутся успешными, но большинство — нет. Мы можем использовать цифровых близнецов для представления отдельных пациентов, создавать когорты клинических испытаний и сравнивать методы лечения, чтобы увидеть, насколько они, вероятно, будут успешными, прежде чем тестировать их на реальных пациентах».

Цифровые близнецы не являются чем-то новым. NASA утверждает, что эта концепция возникла в 1960-х годах, когда были созданы несколько симуляторов для оценки взрыва кислородного баллона и последующего повреждения двигателя, произошедшего на борту Apollo 13. Однако теперь достижения в области искусственного интеллекта, мобильной связи следующего поколения и больших данных привели к тому, что эта технология получила широкое распространение и грозит встряхнуть ряд отраслей, включая здравоохранение.

Исследователи назвали свою технологию FarrSight-Twin. Она основана на передовых алгоритмах, которые обычно используются астрофизиками и применяются к большим объемам молекулярных и данных пациентов. Это позволяет интегрировать разрозненные наборы данных по онкологии в единую целостную модель реакции пациента.

Проще говоря, каждый цифровой близнец создается на основе биологических данных, взятых у тысяч онкологических больных, которые прошли различные виды лечения. Все данные объединяются для воссоздания близнеца рака реального пациента с молекулярными данными, взятыми из его опухоли. Затем близнец-копия может быть подвергнут виртуальному лечению, взятому из новейших опубликованных клинических испытаний.

Исследователи обнаружили, что их виртуальные клинические испытания на цифровых близнецах точно предсказали исход реальных клинических испытаний II или III фазы с участием пациентов с раком груди, поджелудочной железы или яичников, в которых сравнивались две разные лекарственные терапии. Пациенты, получавшие лечение, которое FarrSight-Twin предсказал как лучшее для них, имели 75% показателя ответов по сравнению с 53,5% ответов, наблюдаемых у пациентов, получавших другое лечение. Показатель ответов — это процент пациентов, у которых рак уменьшается или исчезает после лечения.

«Мы рады применить этот тип технологии, моделируя клинические испытания на разных типах опухолей, чтобы предсказать реакцию пациентов на разные виды химиотерапии, и результаты обнадеживают», — сказал Асгар. «Эта технология означает, что исследователи могут моделировать испытания пациентов на гораздо более ранней стадии разработки лекарств, и они могут повторно запускать моделирование несколько раз, чтобы проверить различные сценарии и максимально увеличить вероятность успеха. Она уже используется для моделирования пациентов, чтобы выступать в качестве контроля для сравнения эффекта нового лечения с существующим стандартом лечения».

В настоящее время исследователи используют Farr-Sight Twin, чтобы проверить, может ли технология помочь предсказать, какие доступные методы лечения лучше всего подходят для пациентов с тройным негативным раком груди, более агрессивным типом опухоли с более быстрым темпом роста и более высоким риском распространения. Команда состоит из исследователей компании Concr, Института исследований рака (ICR), Университета Дарема и Королевской больницы Марсдена.

Они представили свои выводы об использовании технологии цифровых близнецов для прогнозирования реакции пациентов на лечение рака на 36-м симпозиуме Европейской организации по исследованиям и лечению рака, Национального института рака и Американской ассоциации по исследованию рака (EORTC-NCI-AACR/ENA) , который состоялся в Барселоне, Испания, в конце октября 2024 года.

Источник: EORTC-NCI-AACR (ENA)

А что у нас?

В России разработан проект стандарта «цифрового двойника» в здравоохранении. В ближайшие годы у каждого пациента должен появиться компьютерный клон, на котором будут отрабатываться различные методы лечения того или иного заболевания.

Георгий Лебедев, директор Центра цифровой медицины Сеченовского Университета, доктор технических наук, доцент.

Российские ученые считают, что цифровой двойник человека может появиться в России к 2035 году.

Руководитель сегмента «Умные цепи поставок» FoodNet Сергей Косогор.

В первую очередь будет разработан цифровой двойник для влияния на наиболее значимые в социальном плане заболевания. Например, виртуальная копия сердечно-сосудистой системы нужна для лечения стенокардии и предотвращения инфарктов и инсультов.

Автор блога, эксперт в MedTech Артем Николаев