Vi site mai dumandatu quantu tempu ci hè vulsutu per chì quella pillula chì avete pigliatu sta mane ghjunghjessi in e vostre mani ? Prima, facenu ricerche approfondite in i laboratorii. Dopu a testanu nantu à l'animali. Ma prima ch'ella possi esse appruvata per l'usu in l'omu, devenu testalla nantu à l'omu. Questu hè ciò chì chjamemu un studiu clinicu. Hè un prucessu assai cumplicatu è caru.
In poche parole, chì hè un studiu clinicu?
In termini simplici, un studiu clinicu funziona cusì: i circadori reclutanu pazienti cù a malatia chì u medicamentu sviluppatu di recente hà cum'è bersagliu. Quessi vuluntarii sò poi divisi à casu in dui gruppi.
1. U primu gruppu riceve a nova droga da testà.
2. U secondu gruppu , u "Gruppu di Cuntrollu", riceve un placebo chì ùn hà micun ingrediente attivu è s'assumiglia esattamente à a droga. Chjamemu questu "Placebo".
Sè, à a fine di stu prucessu, i sintomi di quelli chì anu pigliatu a nova droga sò migliurati più cà quelli chì anu pigliatu u placebo, allora questu prova chì a nova droga hè efficace.
Una di e più grande sfide in un tale studiu hè di truvà abbastanza pazienti chì sò esattamente adatti per u studiu. Calchì volta ancu i medichi ùn sanu micca quali studii sò adatti per i so pazienti. Inoltre, e caratteristiche di i pazienti chì volenu participà ùn ponu micca currisponde à i requisiti di u studiu. Tuttavia, l'intelligenza artificiale (IA) puderia rende stu compitu assai più faciule.
Scuntrà u vostru "Gemellu Digitale"
Imagine chì avete u vostru propiu mudellu urdinatore, vale à dì, una copia digitale di voi stessu. Questu hè ciò chì si chjama un "Gemellu Digitale". Quessi sò solu "Modelli Computerizzati" chì simulanu un oggettu o un sistema di u mondu reale nantu à un urdinatore. Ma quandu si vedenu numericamente, si cumportanu esattamente cum'è a cosa vera. U megliu esempiu hè quandu un serbatoiu d'ossigenu nantu à a nave spaziale Apollo 13 hè splusatu, a NASA hà aiutatu à riparallu cù un "Gemellu Digitale" di a stessa nave spaziale custruita nantu à a Terra.
Avà, i scientifichi ponu creà un "Gemellu Digitale" di un esse umanu, datu abbastanza "dati". Questu usa una tecnulugia d'intelligenza artificiale chjamata "Apprendimentu Automaticu". In poche parole, questu implica dà à un prugramma urdinatore una grande quantità di dati è lasciallu amparà da elli.
I gemelli digitali di i pazienti sò creati furmendu sti mudelli di Machine Learning utilizendu dati di studii clinichi precedenti è i registri medichi persunali di ogni paziente. U mudellu pò tandu prevede cumu a salute di un paziente cambierà durante u corsu di u studiu s'ellu riceve un placebo.Vale à dì, un gruppu di cuntrollu generatu da l'urdinatore (Gruppu di Cuntrollu Simulatu) hè creatu per u listessu paziente.
Avà vedemu cumu funziona questu. Dicemu chì qualchissia chjamatu "Samadhi" hè sceltu per esse in u gruppu chì riceve una nova droga. U "Gemellu Digitale" di Samadhi, un mudellu urdinatore, hè in u gruppu di cuntrollu. U mudellu prevede ciò chì accadrerebbe se Samadhi ricevessi un "Placebo" invece di a droga vera. In fine, a differenza trà a risposta vera di Samadhi à a droga è ciò chì u mudellu hà previstu chì accadrerebbe s'ellu pigliessi u "Placebo" hè una misura di quantu hè efficace a droga per Samadhi.
Unu di i più grandi vantaghji di stu metudu hè chì guasi tutti quelli chì participanu à una prova clinica anu l'uppurtunità di riceve u novu medicamentu, perchè u "placebo" hè datu à u so gemellu digitale.
Fighjemu sta tavula per vede chjaramente i vantaghji di l'usu di "Gemelli Digitali" invece di e squadre di cuntrollu tradiziunali.
| Caratteristica | Metudu tradiziunale | Metudu di u Gemellu Digitale |
|---|---|---|
| Gruppu di cuntrollu | Cumpostu da persone vere. Ricevenu un (Placebo). | Cumpostu da mudelli di computer (Gemelli Digitali). |
| Vantaghju per i pazienti | Ci hè una probabilità di 50% di ottene un placebo. Ciò significa chì pudete saltà a nova droga. | Parechje persone anu l'uccasione di pruvà a vera medicina. |
| Numeru di vuluntarii necessarii | Ci vole più persone (per e duie squadre). | A prova pò esse realizata cù un picculu numeru di persone. |
| Tempu è costu | Assai altu. | Pò esse riduttu significativamente. |
Ancu s'è sta tecnulugia hè bona, ùn ci sò micca prublemi ?
Ancu s'è sta tecnulugia hè assai prumittente per l'avvene, ùn hè ancu stata aduprata largamente. Ci ponu esse bone ragioni per questu. Cum'è u duttore Daniel Neal, un espertu in "(Machine Learning)", face nutà, sti mudelli si basanu nantu à grandi quantità di dati. Inoltre, hè assai difficiule d'ottene dati di alta qualità da l'individui.
"A ghjente spessu si auto-riporta infurmazioni nantu à cose cum'è a so dieta è l'abitudini d'eserciziu. A ghjente ùn dice micca sempre a verità. Tendenu à sopravvalutà a quantità d'eserciziu chì facenu è à sottovalutà a quantità di cibu spazzatura chì manghjanu."
Un altru prublema hè l'effetti secundarii rari è inaspettati chì una droga pò causà. Quessi ùn sò spessu cuparti da u mudellu cuncipitu per u gruppu di cuntrollu.
Ma a più grande paura di u duttore Neal hè chì stu mudellu predittivu sia basatu annantu à "l'affari cum'è di solitu". Imaginate un grande avvenimentu inaspettatu cum'è a pandemia di COVID-19 chì cambia u cumpurtamentu di tutti è face ammalà a ghjente. "I mudelli di cuntrollu ùn tenenu micca contu di questu", dice. Dopu, per via di sti avvenimenti chì u gruppu di cuntrollu ùn hà micca pigliatu in contu, i risultati finali di l'esperimentu puderanu esse cumpletamente diversi.
Dunque, questu pò esse veramente adupratu ? Chì ci riserva l'avvene ?
Eric Topol, un espertu in l'usu di a tecnulugia digitale in l'assistenza sanitaria, pensa chì l'idea hè ottima, ma u mumentu ùn hè ancu ghjustu. "Ùn pensu micca chì i prucessi clinichi cambieranu in un futuru vicinu. Perchè richiede parechji strati di dati, al di là di i registri sanitari, cum'è sequenze di genomi, microbioma intestinale, dati ambientali."
Sicondu Charles Fisher, fundatore di Unlearn.AI, un pionieru in questa tecnulugia, ci sò digià suluzioni à i prublemi di privacy di i dati è di pregiudiziu. "A privacy hè faciule. Travagliemu solu cù dati chì sò digià stati anonimizati".
Quandu parla di pregiudiziu, dice chì, ancu s'è u prublema ùn hè micca statu cumpletamente risoltu, ùn hè micca pertinente per i risultati di u studiu. Siccomu i studii sò aleatorii, ancu s'ellu ci hè qualchì pregiudiziu in i dati, ùn influenza micca i risultati. Tuttavia, certi esperti ùn sò micca d'accordu cù sta idea. Dicenu,Siccomu si paraguna una persona vera à un mudellu urdinatore, s'ellu ci hè qualchì errore in quellu mudellu, pò influenzà direttamente i risultati.
Tuttavia, Unlearn.AI travaglia digià cù cumpagnie farmaceutiche per cuncepisce studii clinichi per e malatie neurologiche cum'è l'Alzheimer, u Parkinson è a sclerosi multipla. Anu sceltu queste malatie cum'è un bon puntu di partenza perchè anu più dati chè altre. Fisher dice chì se u metudu pò un ghjornu esse applicatu à tutte e malatie, puderia riduce significativamente u tempu chì ci vole per chì i novi medicinali escanu nantu à u mercatu.
Missaghju da purtà in casa
- Un gemellu digitale hè un mudellu urdinatore di un paziente reale utilizatu in studii clinichi chì testanu novi medicinali.
- Questu permette di utilizà sti mudelli digitali invece di utilizà persone vere per u gruppu di cuntrollu.
- Un vantaghju maiò di stu metudu hè chì più participanti à a prova anu l'uppurtunità di riceve a droga vera chì hè stata testata.
- Tuttavia, fermanu sfide, cum'è a difficultà d'ottene dati d'alta qualità è l'incapacità di mudellà eventi imprevisti.
- Ancu s'è sta tecnulugia prumette assai per l'avvene di a medicina, hè sempre in i so primi tempi. Sè avete qualchì preoccupazione o dubbitu, hè impurtante di parlà cù u vostru duttore .
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Nisun cumentu hè statu publicatu ancu. Aghjunghjite u vostru cumentu quì per a prima volta.
Aghjunghjite u vostru cumentu