「バイオメディカルデジタルツイン」

Biomedical Digital Twin

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10年以上にわたり、デラウェア大学の計算科学者であるJuan R. Perillaは、人間免疫不全ウイルス（HIV）の非常に特定の構造をデジタルに再構築するために取り組んできました。Perillaと彼の同僚は、研究者が実際の粒子と同じように研究し、調査できる活動的な3次元デジタルモデルのウイルスの殻、またはカプシドを作成することを目指しました。シミュレーションを構築するために必要な処理能力は、Perillaによればかなりのものであり、モデルは粒子内の200万個の原子の相互作用に対する一つの領域の変化がどのように影響を与えるかを追跡する必要がありました。

Perillaと彼のグループは、モデルを構築し、シミュレーションが実際の世界でどのように振る舞うかを確認するためのさまざまなテスト手法を実証しました。「実際の物理システムをテストしているかのように、シミュレーションされた粒子に問い合わせることができ、カプシドを押したり引いたりすることができます」とPerillaは述べています。「物理的に検証されたデジタルのコピーであることを忘れてしまいます。」

この研究により、少なくとも1つの臨床的に有用な発見が得られました。それは、カプシドの殻が以前に科学者たちが信じていたように剛性ではなく、実際には変形可能であり、ウイルス粒子が予想よりも小さな空間を通過できることを示しています。より大きな意味では、Perillaの研究は、バイオメディカルデジタルツインの設計に対する関心と進歩を反映しており、ウイルス粒子から病気、臓器、さらには人全体までの生物学的現象とシステムのシミュレートモデルへの関心の高まりを示しています。

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デジタルツインの概念は最初に産業界で注目を集めましたが、応用の可能性は広がっても基本的な考え方は変わりません。一般的に、実際に機能するデジタルツインには、インディアナ大学ブルーミントン校の計算生物学者兼複雑系研究者であるジェームズ・グレイジャー氏によれば、3つの要素があります。まず、生物体、機械、または部品の進化する状態を報告するほぼリアルタイムのデータフィードがあります。次に、元の時間経過のシミュレートされたモデルまたは表現があります。そして、グレイジャー氏が比較器と呼ぶ、予測された結果と観測された結果を一致させる方法があります。

製造業では、エンジニアは正確な設計仕様に基づいて航空機エンジンのシミュレートモデルを構築し、実際の稼働エンジンにはさまざまな変数をリアルタイムで測定するセンサーを装備します。センサー付きのエンジンが稼働すると、観測データはシミュレートモデルの予測と比較され、元のエンジンが正常に動作しているかどうかが監視されます。グレイジャー氏は、「予測と観測値の間に乖離がある場合、エンジンに問題があることを示す可能性がありますので、故障が発生する前にエンジンを使用停止します。」と説明しています。

GEなどの企業は、デジタルツインを使用してさまざまな部品や製品の安全かつ効率的な運用を確保しています。今日、研究者たちは森林、倉庫、都市、さらには惑星のデジタルツインを構築しています。これらのシステムを生物学に適用し、臓器や個人全体の機能をモデル化することは、はるかに困難な仕事ですが、注目を集めています。米国科学アカデミー、エンジニアリング、医学の全国アカデミーは最近、新興分野の主要な研究ニーズと潜在的な方向性を明確にするために委員会を設立しました。

専門家によれば、産業からバイオ医学への展開は容易ではありません。「異なるのは、エンジンがどのように動作するかを知っていることです」とバーモント大学の計算生物学者で臨床外科医のゲイリー・アン氏は指摘しています。「そのシステムの振る舞いについて正確な機械的理解を持っています。バイオロジーの課題は、私たちの仕様がどれくらい正確かを常に示す確証的な不確実性があるということです。」

生物学的システムは厳密な設計書や計画に従うわけではありません。「生物学は相互作用、ダイナミクス、自己組織化、新興性の特性に関係しています」とグレイジャー氏は付け加えます。「部品リストや静的な状態のスナップショットだけでは、次に何が起こるかは分かりません。」

図。HIVのメッシュモデル。

それにもかかわらず、バイオメディカルデジタルツインの潜在的な利益は非常に大きいです。もし医師が病院の患者の現実的なデジタルツインにアクセスできれば、治療を処方してその効果を数週間や数か月待つ代わりに、観察された影響を意図した結果と一貫して測定することができます。この反応性は、敗血症のような急速に進行する状態と戦う際に非常に役立ちます。敗血症は感染に対する連鎖反応であり、毎年少なくとも37.5万人のアメリカの成人を死亡させています。

フロリダ大学のシステム医学研究所の所長であり、以前のコミュニケーションズの記事（https://bit.ly/40EOqNf）で取り上げられた人間の免疫システムのデジタルツインの構築に取り組んでいるラウベンバッハー氏は、肺炎のシミュレートモデルの構築に取り組んでいます。現在、重症肺炎の患者は病院の集中治療室で治療されています。機械学習アルゴリズムは、その患者がその感染症を生き延びるかどうかを非常に高い精度で予測することができます。アルゴリズムが提供しないのは、患者の生存率を増加させる可能性のある介入方法です。もちろん、これは医師の仕事ですが、デジタルツインはこの取り組みを支援することができます。

ラウベンバッハー氏と彼の同僚たちは、肺炎の原因となる感染に対する患者の免疫反応をモデル化するシミュレーションを構築することを目指しています。これにより、医師はシミュレーションでさまざまな治療法を迅速に評価し、理想的には患者のリスク評価を改善する可能性の最も高い治療法を選択することができるようになります。デジタルツインは医師の能力を補完するでしょう。

モデルの複雑さと実行に必要なハードウェアは、大きな課題を提起しています。Perilla氏はHIVカプシドのデジタル表現を作成するためにスーパーコンピュータを必要としました。医師がリアルタイムでデジタルツインを操作する場合、複雑なマルチスケールモデルを実行することはできないかもしれませんが、より少ない計算能力を要求するよりシンプルで抽象的なバージョンに頼る必要があります。研究者は、手持ちのタブレットで実行でき、正確な予測を行うことができるモデルを構築する必要がありますが、これは容易な課題ではありません。

現在、デジタルツインの変形バージョンは、心臓病患者の意思決定支援ツールとして使用されています。Heartflow社は、個々の心臓のコンピュータ断層撮影（CT）スキャンと計算流体力学（CFD）を使用して、動脈を通る血液の流れをシミュレートする心臓の3Dモデルを構築する技術を開発しました。このデジタルツインは、生きていて更新されるモデルよりもむしろスナップショットであり、血液の流れに潜在的な問題を示すことができます。バイパス手術が必要な場合、外科医はCFDシミュレーションで血管の異なる配置をテストし、それぞれが血液の流れにどのような影響を与えるかを確認することができます。ラウベンバッハー氏は、これがデジタルツインのパラダイムに完全に一致しているわけではないと指摘しています。なぜなら、患者の心臓モデルはリアルタイムデータに応じて変化していないからですが、それは今日の結果を改善しています。

「生物学の課題は、私たちの仕様がどれだけ正確であるかに関して絶え間ない認識的な不確実性があることです。」

同様に、Perillaの非常に高度で現実的なモデルは、ソースで収集されたリアルタイムデータに基づいて更新されていないため、厳密にはデジタルツインと分類されないかもしれませんが、シミュレーションでのカプシドの予期しない特性を示す初期の研究も重要な影響を与え、新しい形態の薬物治療のインスピレーションとなりました。

「10年前、このようなシミュレーションが行う価値があると人々に説得するのはさらに困難でした」とPerillaは回想しています。「私たちは長い間流れに逆らってきました。しかし、あなたが取り組んできたシステムがこれらのコミュニティの人々の生活の質を実際に向上させる可能性があることを認識できるのは、今は有効です。」

新しいイニシアチブに関する情報収集会議の一環として、National AcademiesはPerilla、Laubenbacher、Glazier、Anなど、バイオメディカルツインに関する幅広い専門家を招集し、有用なデジタルツインのバリエーション、必要なデータ、およびそのデータを収集しシミュレーションに反映するために必要なツールなど、将来のニーズと機会を概説しました。Laubenbacherによれば、このようなハードウェアの一部は現在存在しており、National Academiesの取り組みと関心が開発を促進することを期待しています。

たとえば、彼の肺炎に関する研究は、医師が患者の肺内で起こっていることについて詳細なデータを収集できる技術から利益を得るでしょう。「たとえば、血液採取では得られないような患者からの測定値を得る必要があり、それは主に非侵襲的でなければなりません。なぜなら、患者は非常に重篤な状態だからです」とLaubenbacherは説明しています。

Perillaは、この課題の技術的な側面と、以前に到達できなかったシステムのリアルタイムで一貫した更新が可能なデジタルツインを構築する可能性に興奮しています。「大規模なスケールは、小規模なスケールに比べてより急速に進歩する機会を持っていますが、それは確かに仕事の理想的な視点を作り出します」とPerillaは述べています。「私たちは確かにリアルタイムでフィードバックを受け取ることができるモデルを構築したいと考えています。システムの振る舞いを自動的にキャプチャするための新しい技術を開発することが、この分野の未来になるでしょう。」

「システムの振る舞いを自動的にキャプチャするための新しい技術を開発することが、この分野の未来になるでしょう。」

課題のスケールや技術開発のリストにもかかわらず、研究者たちは、将来の数年間においてより多くの有用なバイオメディカルシミュレーションを構築するために重要な進展があると信じています。「今日、究極の医療デジタルツインを提供できるという感覚ではなく」とGlazierは言います。「それが実現できると信じていますが、20年、さらには10年ではなく、5年で実現することができます。」

さらに読む

Bryer, A., Rey, J., and Perilla, J. Performance efficient macromolecular mechanics via sub-nanometer shape based coarse graining, Nature Communications 14, 2023.

Laubenbacher, R., Sluka, J., and Glazier, J. Using digital twins in viral infection, Science , Vol. 371, No. 6534, 12 Mar 2021.

Laubenbacher, R. et al. Building digital twins of the human immune system: toward a roadmap, npj Digital Medicine 5, 64 (2022).

Jones, D. et al. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology , Volume 29, Part A, 2020.

Boulous, K. and Zhang, P. Digital Twins: From Personalised Medicine to Precision Public Health, Journal of Personalized Medicine , 11, 745, 2021.

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Author

Gregory Mone is the co-author, with Daniela Rus, of the forthcoming book The Heart and the Chip.

©2023 ACM  0001-0782/23/10

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