Ang imong kaugalingong "digital twin"? Ang pinakabag-ong teknolohiya nga makausab sa drug testing (Digital Twin)

Nahunahuna ba nimo kung unsa kadugay miabot sa imong mga kamot ang tambal nga imong giinom karong buntaga? Una, naghimo sila og halapad nga panukiduki sa mga laboratoryo. Dayon gisulayan nila kini sa mga hayop. Apan sa dili pa kini maaprobahan alang sa paggamit sa mga tawo, kinahanglan nila kini nga sulayan sa mga tawo. Kini ang gitawag nato nga clinical trial. Usa kini ka komplikado ug mahal nga proseso.

Sa laktod nga pagkasulti, unsa ang usa ka clinical trial?

Sa yanong pagkasulti, ang usa ka clinical trial mogana sama niini: Ang mga tigdukiduki morekrut og mga pasyente nga adunay sakit nga gitarget sa bag-ong naugmad nga tambal. Kini nga mga boluntaryo dayon gibahin sa duha ka grupo nga random.

1. Ang unang grupo gihatagan sa bag-ong tambal nga pagasulayan.

2. Ang ikaduhang grupo , ang "Control Group", gihatagan og placebo nga walay aktibong sangkap ug parehas gyud og hitsura sa tambal. Gitawag nato kini nga "Placebo".

Kon, sa katapusan niini nga pagsulay, ang mga simtomas sa mga miinom sa bag-ong tambal mas miuswag kay sa mga miinom sa placebo, nan kini nagpamatuod nga ang bag-ong tambal epektibo.

Usa sa pinakadakong hagit sa ingon nga pagsulay mao ang pagpangita og igong mga pasyente nga angay gyud sa pagsulay. Usahay bisan ang mga doktor wala mahibalo kung unsang mga pagsulay ang angay para sa ilang mga pasyente. Usab, ang mga kinaiya sa mga pasyente nga gusto moapil mahimong dili mohaom sa mga kinahanglanon sa pagsulay. Bisan pa, ang artificial intelligence (AI) makapahimo niini nga buluhaton nga mas sayon.

Ilha ang imong "Digital Twin"

Handurawa nga ikaw adunay kaugalingong modelo sa kompyuter, nga mao, usa ka digital nga kopya sa imong kaugalingon. Mao kana ang gitawag nga "Digital Twin". Kini mga "Computer Models" lamang nga nagsundog sa usa ka tinuod nga butang o sistema sa usa ka kompyuter. Apan kon tan-awon sa numerikal nga paagi, kini molihok sama gayud sa tinuod nga butang. Ang pinakamaayong pananglitan mao ang dihang mibuto ang usa ka tangke sa oksiheno sa Apollo 13 spacecraft, ang NASA mitabang sa pag-ayo niini gamit ang usa ka "Digital Twin" sa samang spacecraft nga gitukod sa Yuta.

Karon, ang mga siyentista makahimo na og "Digital Twin" sa usa ka tawo, kon hatagan og igong "data". Kini naggamit og teknolohiya sa artificial intelligence nga gitawag og "Machine Learning". Sa yanong pagkasulti, kini naglakip sa paghatag sa usa ka programa sa kompyuter og daghang datos ug pagtugot niini nga makakat-on gikan niini.

Ang Digital Twins sa mga pasyente gihimo pinaagi sa pagbansay niining mga modelo sa Machine Learning gamit ang datos gikan sa nangaging mga klinikal nga pagsulay ug personal nga mga rekord medikal sa matag pasyente. Ang modelo unya makatagna kon unsaon pag-usab ang panglawas sa usa ka pasyente sa tibuok nga pagsulay kon hatagan sila og placebo.Sa ato pa, usa ka computer-generated control group (Simulated Control Group) ang gihimo para sa mao gihapong pasyente.

Karon atong tan-awon kon unsaon kini paglihok. Pananglit usa ka tawo nga ginganlag "Samadhi" ang napili nga mahiapil sa grupo nga makadawat og bag-ong tambal. Ang "Digital Twin" ni Samadhi, usa ka modelo sa kompyuter, naa sa control group. Ang modelo nagtagna kon unsa ang mahitabo kon si Samadhi hatagan og "Placebo" imbes sa aktuwal nga tambal. Sa katapusan, ang kalainan tali sa aktuwal nga tubag ni Samadhi sa tambal ug sa gitagna sa modelo nga mahitabo kon moinom siya sa "Placebo" usa ka sukod kon unsa ka epektibo ang tambal alang sa Samadhi.

Atong tan-awon kini nga talaan aron klarong makita ang mga benepisyo sa paggamit sa "Digital Twins" imbes sa tradisyonal nga mga control team.

Bisag maayo kini nga teknolohiya, wala bay mga problema?

Bisan tuod kini nga teknolohiya adunay dakong saad alang sa umaabot, kini wala pa kaylap nga gigamit. Mahimong adunay maayong mga rason alang niini. Sama sa gipunting ni Dr. Daniel Neal, usa ka eksperto sa "(Machine Learning), kini nga mga modelo nagsalig sa daghang kantidad sa datos. Usab, lisud kaayo ang pagkuha og taas nga kalidad nga datos gikan sa mga indibidwal.

Laing isyu mao ang talagsaon ug wala damha nga mga side effect nga mahimong ipahinabo sa usa ka tambal. Kini kasagaran wala masakop sa modelo nga gidisenyo alang sa control group.

Apan ang pinakadakong kahadlok ni Dr. Neal mao nga kining predictive model gibase sa "business as usual." Handurawa ang usa ka dako ug wala damha nga panghitabo sama sa pandemya sa COVID-19 nga makausab sa pamatasan sa tanan ug makapasakit sa mga tawo. "Ang mga control model wala magtagad niini," ingon niya. Unya, tungod niining mga panghitabo nga wala tagda sa control group, ang katapusang mga resulta sa eksperimento mahimong hingpit nga lahi.

Mao ba gyud ni magamit? Unsa may mahitabo sa umaabot?

Si Eric Topol, usa ka eksperto sa paggamit sa digital nga teknolohiya sa pag-atiman sa panglawas, naghunahuna nga maayo ang ideya, apan dili pa kini ang husto nga panahon. "Sa akong hunahuna dili mausab ang mga klinikal nga pagsulay sa dili madugay. Tungod kay nanginahanglan kini og daghang mga lut-od sa datos, lapas pa sa mga rekord sa kahimsog, sama sa mga han-ay sa genome, gut microbiome, datos sa kalikopan."

Sumala ni Charles Fisher, ang nagtukod sa Unlearn.AI, usa ka pioneer niining teknolohiya, aduna nay mga solusyon sa mga problema sa pribasiya ug bias sa datos. "Sayon ra ang pribasiya. Nagtrabaho lang mi sa datos nga wala na mailhi."

Kon maghisgot bahin sa bias, siya miingon nga bisan wala pa hingpit nga nasulbad ang isyu, wala kini kalabotan sa mga resulta sa pagtuon. Tungod kay ang mga pagtuon randomized, bisan kung adunay pipila ka bias sa datos, wala kini makaapekto sa mga resulta. Bisan pa, ang ubang mga eksperto dili mouyon niini nga ideya. Sila nag-ingon,Tungod kay imong gitandi ang usa ka tinuod nga tawo sa usa ka modelo sa kompyuter, kung adunay bisan unsang sayup sa maong modelo, kini direktang makaapekto sa mga resulta.

Apan, ang Unlearn.AI nakigtambayayong na sa mga kompanya sa parmasyutiko aron magdesinyo og mga klinikal nga pagsulay para sa mga sakit sa neurological sama sa Alzheimer's, Parkinson's, ug multiple sclerosis. Gipili nila kini nga mga sakit isip maayong sinugdanan tungod kay mas daghan silag datos kaysa sa uban. Matod ni Fisher nga kon ang pamaagi magamit sa tanang sakit sa umaabot, mahimo kining makapamenos sa oras nga gikinahanglan para sa mga bag-ong tambal nga mabaligya.