癌癥患者的數(shù)字雙胞胎可能是預測性腫瘤學的范式轉變

一個包括勞倫斯利弗莫爾國家實驗室 (LLNL) 貢獻者在內的多機構團隊提出了一個癌癥患者數(shù)字孿生模型框架，研究人員稱該框架將為預測性腫瘤學創(chuàng)造“范式轉變”。

11 月 25 日在線發(fā)表在Nature Medicine上的癌癥患者數(shù)字孿生 (CPDT) 框架——使用實時數(shù)據(jù)對癌癥患者的虛擬表示——將結合高性能計算建模和模擬、模型推理和臨床數(shù)據(jù)進行治療癌癥患者的預測和個性化醫(yī)療保健決策。作者總結說，當完全實現(xiàn)時，CDPT 將反映患者隨著時間推移和不同治療方法的演變而變化的分子、生理和生活方式特征，并通過增加最佳護理的可能性幫助“開創(chuàng)醫(yī)學新時代”。

“在高性能計算和腫瘤學日益融合的過程中，CPDT 是一個巨大的挑戰(zhàn)問題，”貢獻者 Amy Gryshuk 說，他是 LLNL 戰(zhàn)略科學參與辦公室的負責人。“它們在推進預測醫(yī)學方面具有巨大潛力，但為了實現(xiàn)這一承諾，我們需要整合多尺度和多模態(tài)數(shù)據(jù)，然后大規(guī)模構建和測試動態(tài)模型。”

CDPT 概念源于能源部實驗室、國家癌癥研究所 (NCI)、學術界和工業(yè)界之間的合作，他們于 2019 年成立了展望癌癥挑戰(zhàn)的計算創(chuàng)新 (ECCIC) 社區(qū)。 LLNL 主辦了第一次 ECCIC 會議——共同由 Gryshuk 組織——它調查了先進計算和癌癥研究的十字路口并產(chǎn)生了這個想法。

在提議的框架下，研究人員將根據(jù)個人級別的患者數(shù)據(jù)以及臨床試驗和人群研究創(chuàng)建一個多尺度和多模式數(shù)據(jù)集，以訓練機械和人工智能 (AI) 模型。它將解決從分子水平到人口水平跨時間尺度的變化，隨著患者疾病狀態(tài)的發(fā)展，數(shù)字雙胞胎將結合實時觀察數(shù)據(jù)來預測未來狀態(tài)。

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