Це перша частина шістнадцятого циклу статей про те, як штучний інтелект (ШІ) змінює медичні дослідження та лікування.
Переді мною розташоване серце, яке б’ється та рухається, як людський орган, але не має крові, яка через нього тече, і не живе в людському тілі.
Це комп’ютерно створене серце, або цифровий двійник, використовується для тестування імплантованих кардіоваскулярних пристроїв, таких як стенти та протезні клапани. Після підтвердження їх безпечності, вони будуть використані на реальних пацієнтах.
Але творці серця, компанія Adsilico, пішли далі за межі створення одного точного моделі.
Використовуючи штучний інтелект і великі обсяги даних, вони створили кілька різних сердець.
Ці синтетичні серця, згенеровані ШІ, можуть відображати не лише біологічні атрибути, такі як вага, вік, стать та артеріальний тиск, але й стан здоров’я та етнічне походження.
Оскільки ці різниці часто не представлені в клінічних даних, цифрові двійники сердець можуть допомогти виробникам пристроїв проводити випробування серед більш різноманітних популяцій, ніж це можливо з людськими дослідами або випробуваннями, що включають лише цифрові двійники без ШІ.
“Це дозволяє нам захопити всю різноманітність анатомій пацієнтів та фізіологічних реакцій, що не можливо за допомогою традиційних методів. Використання ШІ для покращення тестування пристроїв призводить до розробки більш інклюзивних та безпечних пристроїв,” каже виконавчий директор Adsilico Шіна Макферсон.
У 2018 році розслідування Міжнародного консорціуму розслідувальних журналістів виявило, що 83 000 випадків смерті та понад 1,7 мільйона травм були спричинені медичними пристроями.
Міс Макферсон сподівається, що цифрові двійники, активовані штучним інтелектом, зможуть зменшити ці цифри.
“Щоб дійсно зробити ці пристрої безпечніше, потрібно їх тестувати більш ретельно, і це неможливо зробити в клінічних умовах через витрати,” говорить Міс Макферсон, яка базується в Нортумберленді.
“Тому ви хочете використовувати комп’ютерно згенеровану версію, щоб переконатися, що те, що ви робите, протестоване якомога ретельніше перед тестуванням на людині.
“Навіть частка цих смертей – та пов’язані з ними позови – могли б бути уникнені завдяки більш ретельному тестуванню. Ви також можете отримати більш детальні результати.
“Ви можете взяти те саме [віртуальне] серце і перевірити його в умовах низького чи високого артеріального тиску, або в різних стадіях захворювання, щоб перевірити, чи це вплине на пристрій.”
Міс Макферсон додає: “[Віртуальне] тестування дає виробникам медичних пристроїв багато інших уявлень. Це також означає, що ми можемо тестувати і в інших підгрупах пацієнтів, а не тільки на білих чоловіках, на яких традиційно ґрунтуються клінічні випробування.”
AI моделі Adsilico навчаються на комбінації кардіоваскулярних даних та даних з реальних МРТ і КТ сканів, які включають медичне зображення від пацієнтів, які дали згоду.
Дані черпають інформацію з детальних анатомічних структур серця, щоб допомогти створити точні цифрові репрезентації того, як медичні пристрої реагують на різні анатомії пацієнтів.
Експерименти Adsilico включають створення цифрового двійника пристрою, що тестується, який потім вставляється у віртуальне серце в симуляції, згенерованій ШІ.
Все це відбувається всередині комп’ютера, де тест можна повторити на тисячах інших сердець – усіх симульованих версіях реального людського серця. На відміну від цього, людські та тваринні випробування зазвичай охоплюють лише сотні учасників.
Можливо, найбільший стимул для виробників лікарських засобів і пристроїв доповнити клінічні випробування цифровими двійниками ШІ полягає в тому, як це скорочує час, що призводить до значної економії коштів.
Наприклад, виробник ліків Sanofi сподівається скоротити період тестування на 20%, одночасно підвищуючи рівень успіху. Він використовує технології цифрових двійників у своїй спеціалізації з імунології, онкології та рідкісних захворювань.
Використовуючи обсяги біологічних даних від реальних пацієнтів, Sanofi створює симульованих пацієнтів на основі ШІ – це не фактичні клони конкретних індивідуумів – які можуть бути розподілені між контрольними та плацебо-групами в межах випробування.
Програми ШІ Sanofi також створюють комп’ютерні моделі ліків, що тестуються, синтезуючи властивості, такі як те, як ліки будуть всмоктуватися в організмі, щоб їх можна було тестувати на AI пацієнтах. Програма також прогнозує їх реакції, повторюючи реальний процес випробування.
“З рівнем невдач 90% у галузі нових лікарських засобів під час клінічної розробки, збільшення на 10% нашої успішності завдяки таким технологіям, як цифрові двійники, може призвести до економії у розмірі $100 мільйонів, враховуючи високу вартість проведення пізніх клінічних випробувань,” каже Мэтт Труппо, глобальний керівник платформ досліджень і комп’ютерних досліджень та розробок Sanofi.
Результати поки що були багатообіцяючими, додає пан Труппо, який базується в Бостоні, США.
“Попереду ще багато. Багато хвороб, на які ми зараз намагаємося вплинути, є надзвичайно складними. Саме тут на допомогу приходять такі інструменти, як ШІ. Можливість потужних цифрових двійників з точними AI моделями складної людської біології – це наступний рубіж.”
Проте цифрові двійники можуть мати слабкості, говорить Чарлі Патерсон, асоційований партнер у PA Consulting та колишній менеджер служби NHS.
Він зазначає, що двійники гарні лише настільки, наскільки хороші дані, на яких вони навчалися.
[Через] застарілі методи збору даних і низьку репрезентацію маргіналізованих населень, ми можемо виявитися в ситуації, де все ще можемо вводити деякі з цих упереджень, коли програмуємо віртуальні відтворення індивідуумів.”
Робота з обмеженими старими даними для навчання свого ШІ – це проблема, яку Sanofi усвідомлює і над якою працює.
Щоб заповнити прогалини в своїх внутрішніх наборах даних – які складаються з мільйонів даних від тисяч пацієнтів, що проходять випробування щороку – компанія отримує дані від третіх сторін, таких як електронні медичні записи та біобанки.
На Adsilico міс Макферсон сподівається, що одного дня технологія цифрового двійника на основі ШІ ліквідує тестування на тваринах у клінічних випробуваннях, яке все ще вважається необхідним етапом у процесі тестування медикаментів та пристроїв.
“Віртуальна модель наших сердець все ще ближча до людського серця, ніж серце собаки, корови, вівці чи свині, які зазвичай використовуються для досліджень імплантованих пристроїв,” говорить вона.
