We komen steeds dichter bij het voorspellen van de ontwikkeling van onze gezondheid, zoals dat nu al met het weer gebeurt. Dat menen Peter Coveney en Roger Highfield, auteurs van het boek ‘Virtual You: How Building Your Digital Twin Will Revolutionize Medicine and Change Your Life.’ Hoe? Door het gebruik van een digitale tweeling van ons. Deze ‘digital twin’ kan als simulatie van iemand met al diens gezondheidsdata wat er met onze gezondheid gaat gebeuren.
Wat is er nodig om zo’n digital twin te maken? Zoals een weermodel in een krachtige computer voorspellingen kan maken over overstromingen, droogtes en stormen, zo kan een computermodel ‘gezondheidsrapporten’ maken over hoe het lichaam zal reageren op een ziekte of behandeling - of het nu gaat om medicijnen, implantaten of operaties.
De hoeveelheid gegevens benodigde gegevens hangt af van of je het hele lichaam, een orgaan of een moleculair subsysteem modelleert en welke vragen je stelt. Digital twins worden real-time geüpdatet met gegevens uit het lichaam. Door de constante interactie tussen de virtuele en echte wereld wordt het model verbeterd zodat het steeds meer accurate gezondheidsbeelden kan produceren.
Noodzaak digital twin
De huidige ‘one size fits all’-medicijnen en behandelingen zijn gebaseerd op historische gegevens die zijn verzameld van mensen met verschillende genetische samenstellingen en in andere omstandigheden dan van elke willekeurige patiënt. Voor deze patiënt kan een medicijn dus minder goed werken of zelfs schadelijke bijwerkingen hebben. Ook zijn blanke mannen bovengemiddeld vertegenwoordigd in onderzoekspopulaties voor medisch onderzoek.
Dit heeft tot gevolg volgens beide auteurs tot gevolg dat AI-toepassingen die getraind worden op data uit deze studies, ook een duidelijke bias zullen hebben. In tegenstelling tot AI die is getraind op basis van dergelijke gegevens, bieden digitale tweelingen het vooruitzicht van echt gepersonaliseerde geneeskunde.
Geen utopie
Coveney en Highfield geloven dat het creëren van een ‘virtuele jij’ geen utopische visie is, ook al is er nog veel niet bekend over de menselijke geest en ons lichaam. Zij geven een aantal voorbeelden in ‘Virtual You’, waar simulaties betrouwbare voorspellingen van de biologische realiteit opleveren.
“In tegenstelling tot een AI-toepassing, die blindelings naar correlaties zoekt, zijn ze gebaseerd op een feitelijk begrip van de menselijke biologie”, stelt Coveny. “Dat is in twee opzichten goed nieuws. Als je model voorspelt hoe een hart klopt onder nieuwe omstandigheden, dan weet je dat het werkt en hoe. Als de voorspellingen niet kloppen, dan weet je dat je nieuwe inzichten in scheikunde en natuurkunde nodig hebt. Een model – ondersteund door experimenten – is de beste manier om deze mogelijkheden te verkennen.”
Toepasbare modellen
Toch denken ook de twee auteurs van ‘Virtual You dat het nog enkele decennia zal duren voordat een nauwkeurige multi-schaal, multifysische digitale tweeling van een individuele persoon gecreëerd kan worden. Maar toch zijn er al veel toepasbare modellen, zoals waar het Amsterdam UMC aan werkt op het gebied van beroertes.
Highfield: “Er bestaan al nauwkeurige digitale tweelingen van het menselijk hart. Bio-ingenieur dr. Jazmín Aguado Sierra van het Barcelona Supercomputing Center creëerde een digital twin van haar hart, gebaseerd op het Alya Red Heart-model en haar eigen gegevens. Sommige bedrijven bieden al digitale tweelingtechnologie aan, zoals Twinomics (acute myeloïde leukemie) en ELEMBio, samen met anderen die deze aanpak gebruiken bij het ontwerp en de implementatie van medische apparatuur, zoals ANSYS en Dassault Systèmes.”
Impact digital twin
Natuurlijk is er een groot verschil tussen weers- en gezondheidsvoorspellingen. Wie nat wordt door een onjuiste weersvoorspelling, wordt misschien boos. Maar als de simulatie van een digitale tweeling suggereert dat iemands gezondheid niet in gevaar is en hij of zij toch ziek word, zijn de gevolgen ernstiger.
Het is volgens Coveney en Highfield echter zinvoller om virtuele organen en digitale tweelingen te gebruiken om voorspellingen te doen dan bijvoorbeeld een arts op mensen te laten experimenteren met een reeks verschillende kankermedicijnen, statines of wat dan ook, totdat ze er uiteindelijk een vinden die werkt.
“Belangrijk is dat de inzichten van modellen en simulaties die worden gebruikt in digitale tweelingen mechanistisch zijn en echt inzicht bieden, in tegenstelling tot veel AI-modellen, die zwarte dozen zijn die nauwkeurige resultaten kunnen opleveren met weinig of geen inzicht.”
Lees het hele artikel op ICT&health International.
