Исследователи разработали технологию «цифровых двойников», которая позволяет моделировать реакции пациентов на различные лекарства для выбора наилучшего лечения рака. Это инновационный подход, где каждый пациент получает виртуальную модель своего организма, что помогает провести «тест-драйв» препаратов до назначения реальной терапии.

Тестирование терапии без риска для пациента

Представьте, что у вас диагностировали рак, и врач предлагает несколько вариантов лечения. Как выбрать самый подходящий из них? С помощью технологии цифровых двойников, созданных из данных о конкретном пациенте, можно виртуально протестировать препараты, чтобы предсказать, какая терапия сработает лучше.

Цифровые двойники создаются на основе данных тысяч пациентов и позволяют проводить виртуальные клинические испытания. Эти «двойники» собирают молекулярную информацию о раковой опухоли пациента, что позволяет симулировать лечение на уровне генома и оценивать ожидаемую реакцию на разные препараты.

Сокращение затрат и повышение точности лечения

«Мы тратим миллиарды долларов на разработку новых методов лечения рака, и большая их часть оказывается неэффективной», — говорит доктор Узма Асгар, онколог и сооснователь компании Concr, специализирующейся на персонализированных методах терапии рака. «Цифровые двойники позволяют формировать группы пациентов для клинических испытаний и прогнозировать успех терапии до начала лечения реальных людей».

Идея создания цифровых двойников возникла в 1960-х годах в NASA, когда модели использовались для симуляции аварии на борту «Аполлона-13». Современные технологии, включая ИИ и большие данные, дали вторую жизнь этому методу и сделали его применимым в медицине.

Моделирование на базе данных и искусственного интеллекта

Для разработки двойников компания Concr использует собственную технологию FarrSight-Twin, которая анализирует крупные наборы молекулярных и клинических данных пациентов. Такой подход позволяет создавать единые модели реакции пациента на конкретные типы лечения. Например, в исследовании были смоделированы пациенты с раком груди, поджелудочной и яичников, и результаты симуляции совпали с итогами реальных клинических испытаний.

Выяснилось, что пациенты, получившие терапию, которую рекомендовал FarrSight-Twin, имели положительный отклик на лечение в 75% случаев, по сравнению с 53,5% у тех, кто получал другое лечение.

Перспективы для борьбы с агрессивными типами опухолей

Технология FarrSight-Twin активно используется для исследования тройного негативного рака молочной железы — агрессивного вида опухоли с высоким риском метастазирования. Цифровые двойники помогают оценивать различные сценарии лечения, повышая шансы на успех и уменьшая необходимость в дорогостоящих и рискованных испытаниях на людях.

Презентация на международном симпозиуме

Результаты исследований были представлены на 36-м симпозиуме EORTC-NCI-AACR/ENA, прошедшем в Барселоне в октябре 2024 года. Исследование проводится при поддержке Института исследований рака в Лондоне и Университета Дарема, а также больницы Royal Marsden.
Казахстанский препарат DVC для лечения онкологии.

Ответы на часто задаваемые вопросы (ЧаВо)

1. Что такое цифровой двойник пациента?
   Цифровой двойник — это виртуальная модель пациента, созданная для тестирования лечения на основе его биологических данных.
2. Как создается цифровой двойник?
   Цифровой двойник формируется на основе данных об опухоли и молекулярной информации, взятых у пациента.
3. Какие преимущества дает использование цифровых двойников?
   Эта технология помогает точно предсказать результат лечения, снижая риск побочных эффектов и повышая его эффективность.
4. В чем уникальность технологии FarrSight-Twin?
   FarrSight-Twin использует сложные алгоритмы и данные из клинических исследований, что позволяет точно моделировать результаты лечения.
5. Какие перспективы у этой технологии?
   Технология обещает значительно улучшить процесс выбора лечения рака и снизить необходимость проведения рискованных клинических испытаний.