Komputerowe modele białek, narządów i pacjentów pomogą w opracowywaniu leków i nowych technologii medycznych. Zaplecze do tych prac zapewni TwinMed, którego koncepcję opracowano na Uniwersytecie Jagiellońskim. Według jego twórców w Europie brakuje dziś wspólnego zaplecza do rozwijania i walidacji modeli na danych z różnych ośrodków
TwinMed, czyli Centrum Technologii Cyfrowego Bliźniaka w Biomedycynie i Medycynie Personalizowanej to plan stworzenia wspólnego zaplecza dla naukowców i firm: komputerów do zaawansowanych obliczeń, systemu oraz narzędzi do bezpiecznej pracy z danymi medycznymi. TwinMed nie ma być pojedynczym centrum obliczeniowym, ale rozproszoną infrastrukturą łączącą dane, aparaturę, moc obliczeniową i kompetencje wielu ośrodków, tak aby umożliwiać badania, których pojedyncza jednostka nie byłaby w stanie przeprowadzić samodzielnie. Koncepcję współtworzyło Małopolskie Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego (MCB UJ), które jest liderem konsorcjum, a aplikację o wpis na PMIB przygotowano we współpracy z ACK Cyfronet AGH, Wrocławskim Centrum Sieciowo-Superkomputerowym Politechniki Wrocławskiej oraz Sano – Centrum Zindywidualizowanej Medycyny Obliczeniowej – Międzynarodową Fundacją Badawczą. W prace zaangażowane są także inne jednostki UJ i Collegium Medicum UJ.
Jak wyjaśnił w rozmowie z PAP koordynator projektu dr hab. inż. Paweł Łabaj, prof. UJ, pomysł wyrósł z przeglądu badań prowadzonych w krakowskich ośrodkach. Okazało się, iż wiele zespołów rozwija już komputerowe modele procesów biologicznych – od poziomu pojedynczych cząsteczek po narządy i populacje. TwinMed ma zapewnić warunki do ich dalszego rozwijania, sprawdzania ich działania i udostępniania innym badaczom oraz przedsiębiorstwom. W praktyce oznacza to rozbudowę centrów obliczeniowych oraz uruchomienie lokalnych węzłów w placówkach, w których dane powstają lub są przygotowywane do analiz.
Cyfrowe bliźniaki to komputerowe modele np. białek, tkanek, narządów czy pacjentów, powiązane z rzeczywistymi pomiarami. Wraz z pojawianiem się nowych danych takie modele mogą być aktualizowane, dzięki czemu odzwierciedlają zmiany zachodzące w rzeczywistym obiekcie lub procesie. Na poziomie molekularnym pozwalają one m.in. sprawdzać, do których fragmentów białek mogą przyłączyć się substancje wykorzystywane w diagnostyce lub leczeniu. Modele tkanek umożliwiają z kolei badanie rozprzestrzeniania się wirusów, a modele mikrobiomu jelitowego pomagają oceniać wpływ leków na żyjące w układzie pokarmowym mikroorganizmy. Innym zastosowaniem cyfrowych bliźniaków są wirtualni pacjenci do kształcenia lekarzy i przygotowywania zabiegów. Modele populacji mogą natomiast pomóc ustalać, jak rozprzestrzeniają się patogeny, i tworzyć systemy wczesnego ostrzegania przed epidemiami.
„Osobnym kierunkiem jest generowanie sztucznych pacjentów, czyli zestawów danych, które odzwierciedlają cechy i stan zdrowia tych prawdziwych. Takie podejście może być pomocne zwłaszcza w chorobach rzadkich, w których liczba chorych, a więc i danych do badań, jest ograniczona. Cyfrowy bliźniak może przez to wszystko ograniczyć wykorzystanie zwierząt laboratoryjnych” – powiedział prof. Łabaj. Choć, jak zaznaczył, nie oznacza to całkowitego wyeliminowania takich doświadczeń ani potrzeby rzeczywistych obserwacji chorych czy grup kontrolnych.
Sama idea cyfrowego bliźniaka nie jest nowa i rozwijają ją różne zespoły na świecie. W Europie brakuje jednak wspólnego zaplecza, które pozwalałoby sprawdzać takie modele na danych z różnych ośrodków i udostępniać je większej liczbie naukowców oraz firm. Tę lukę ma wypełnić TwinMed. „Narzędzie wytrenowane na danych z jednego szpitala trzeba bowiem ocenić na niezależnych zbiorach, obejmujących pacjentów z innych placówek i regionów. Dopiero takie porównanie pozwala określić, w jakich warunkach można mu ufać” – powiedział prof. Łabaj.
TwinMed ma też pomóc przygotować się do nowych unijnych zasad korzystania z danych medycznych, które w zeszłym roku zostały przyjęte na poziomie UE, a w tej chwili są wdrażane do prawodawstwa państw członkowskich. Chodzi o to, by informacje zebrane podczas leczenia pacjentów mogły służyć również naukowcom i firmom, np. do opracowywania leków czy sprawdzania nowych metod diagnostycznych. Dostęp będzie wymagał zezwolenia, a analizy mają odbywać się w warunkach chroniących prywatność pacjentów. TwinMed ma zapewnić narzędzia do przygotowania i zabezpieczenia tych danych oraz środowisko komputerowe, w którym uprawnione zespoły będą mogły je analizować. Sposób pracy wypracowany w projekcie mógłby posłużyć za wzór dla szpitali w całej Polsce, a docelowo z tego zaplecza mieliby korzystać także partnerzy z innych krajów.
