Jeden Tag scheint ein neuer Algorithmus es Computern zu ermöglichen, Krankheiten mit beispielloser Genauigkeit zu diagnostizieren. Und das bestätigt die Vorhersagen, dass eine KI bald Ärzte ersetzen wird (zumindest teilweise).
Was wäre, wenn Computer auch Patienten ersetzen könnten? Wenn virtuelle Patienten zum Beispiel in einem Stadium einer Arzneimittelstudie reale Menschen ersetzen könnten, könnten sie dann die Entwicklung beschleunigen? Was wäre, wenn es eine „Silikonmedizin“ gäbe?
Ebenso könnten potenzielle Impfstoffe, die wahrscheinlich nicht gewirkt hätten, virtuellen Patienten „verabreicht“ werden. Dieser Prozess würde Testzeit und -kosten reduzieren und vermeiden, dass gefährliche „Kandidaten“ an lebenden Freiwilligen getestet werden.
Die Medizin des Siliziums
Es ist eine Möglichkeit, das Experimentieren von Medikamenten und Behandlungen an virtuellen Organen oder Körpersystemen zu definieren, um vorherzusagen, wie eine reale Person auf Therapien reagieren wird.
Reale Patienten werden in naher Zukunft noch in Studien im Spätstadium benötigt, aber Studien mit virtuellen Patienten werden eine schnelle und kostengünstige erste Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit ermöglichen und die Anzahl der für Studien benötigten menschlichen Probanden drastisch reduzieren.
Wie funktioniert es?
Fangen wir von vorne an: Wir können nicht über virtuelle Patienten sprechen, ohne über virtuelle Organe zu sprechen. Das „Modellieren“ eines virtuellen Patienten beginnt mit dem Sammeln aller anatomischen Daten, die aus der nicht-invasiven Diagnostik einer Person stammen. Diese Daten werden dann mit einem komplexen mathematischen Modell der Mechanismen gekreuzt, die die Funktion dieses Organs steuern.
Spezielle Algorithmen, die auf leistungsstarken Computern (möglicherweise in einem Moment Quantencomputern) ausgeführt werden, lösen die resultierenden Gleichungen und Unbekannten und erzeugen ein virtuelles Organ, das wie das Original aussieht und sich so verhält.
Virtuelle Patienten: Wir arbeiten bereits
La FDA, Food and Drug Administration, die US-Behörde, die sich mit Lebensmitteln und Arzneimitteln befasst, verwendet bereits Computersimulationen anstelle von Versuchen am Menschen, um neue Mammographiesysteme zu bewerten. Die Agentur hat auch einen Leitfaden zur Gestaltung von Arzneimittel- und Gerätestudien veröffentlicht, die virtuelle Patienten einschließen.
HeartFlow-AnalyseMit einem von der FDA zugelassenen Cloud-basierten Dienst können Ärzte koronare Herzerkrankungen anhand von CT-Bildern des Herzens eines Patienten identifizieren. Das HeartFlow-System verwendet diese Bilder, um ein Flüssigkeitsflussmodell des durch die Koronarblutgefäße fließenden Blutes zu erstellen und so abnormale Zustände und deren Schweregrad zu identifizieren. Ohne diese Technologie müssten Ärzte ein invasives Angiogramm durchführen, um zu entscheiden, ob und wie sie eingreifen sollen.
Das Experimentieren mit digitalen Modellen einzelner Patienten kann auch dazu beitragen, die Therapie auf eine beliebige Anzahl von Erkrankungen zuzuschneiden, und wird bereits in der Diabetesversorgung eingesetzt.
Ein Ansatz, der aus dem Engineering kommt
Die Philosophie hinter der Silikonmedizin und den virtuellen Patienten ist nicht neu. Die Fähigkeit, die Leistung eines Objekts unter Hunderten von Betriebsbedingungen zu erzeugen und zu simulieren, ist seit Jahrzehnten ein Eckpfeiler der Technik. Zum Beispiel für das Design von elektronischen Schaltungen, Flugzeugen und Gebäuden.
Es gibt noch einige Hindernisse für die weit verbreitete Umsetzung in der medizinischen Forschung und Behandlung.
Zunächst müssen die Vorhersagekraft und Zuverlässigkeit dieser Technologie bestätigt werden, und dazu sind mehrere Fortschritte erforderlich. Dazu gehört die Erstellung hochwertiger medizinischer Datenbanken aus einer großen und ethnisch vielfältigen Patientenbasis, die sich aus Frauen und Männern zusammensetzt. Verfeinerung mathematischer Modelle, um die vielen Interaktionsprozesse im Körper zu berücksichtigen. Weitere Änderungen an Methoden der künstlichen Intelligenz, die hauptsächlich für die computergestützte Sprach- und Bilderkennung entwickelt wurden und erweitert werden müssen, um biologische Erkenntnisse zu liefern.
Wir brauchen einen anderen Weg, aber das Finish ist großartig
Die wissenschaftliche Gemeinschaft und die Industriepartner setzen sich mit diesen Themen durch Initiativen wie die Lebendiges Herz-Projekt von Dassault Systèmes, HubMAP (eine Art Google Maps der Zellen) e Microsoft Healthcare NExT.
In den letzten Jahren haben die FDA und die europäischen Regulierungsbehörden einige kommerzielle Anwendungen der computergestützten Diagnostik genehmigt. Die Erfüllung regulatorischer Anforderungen erfordert jedoch viel Zeit und Geld.
Angesichts der Komplexität des Ökosystems im Gesundheitswesen ist es eine Herausforderung, eine Nachfrage nach diesen Tools zu schaffen. Silikonmedizin muss in der Lage sein, Patienten, Ärzten und Gesundheitsorganisationen einen erschwinglichen Mehrwert zu bieten, um die Einführung der Technologie zu beschleunigen.
