Dies ist die erste einer sechsteiligen Serie darüber, wie KI die medizinische Forschung und Behandlung verändert.
Das Herz vor mir schlägt und bewegt sich wie ein menschliches Organ, hat aber kein Blut, das durch es fließt, noch lebt es in einem menschlichen Körper.
Es ist ein computergeneriertes Herz, oder digitaler Zwilling, verwendet, um implantierbare kardiovaskuläre Geräte, wie Stents, und prothetische Ventile zu testen, die, sobald sie bestätigt sind sicher sind, werden schließlich bei echten Menschen verwendet werden.
Aber die Schöpfer des Herzens, Adsilico, sind über die Schaffung eines genauen Modells hinausgegangen.
Mit künstlicher Intelligenz und riesigen Datenmengen haben sie mehrere verschiedene Herzen geschaffen.
Diese KI-generierten synthetischen Herzen können gemacht werden, um nicht nur biologische Attribute wie Gewicht, Alter, Geschlecht und Blutdruck, sondern Gesundheitsbedingungen und ethnische Hintergründe widerspiegeln.
Da diese Unterschiede in klinischen Daten oft rentabel sind, können digitale Zwillingsherzen Geräteherstellern helfen, Versuche in unterschiedlicheren Populationen durchzuführen, als sie es bei menschlichen Studien oder bei Versuchen, an denen nur digitale Zwillinge ohne KI beteiligt sind.
Dadurch können wir die Vielfalt der Patientenanatomien und physiologischen Reaktionen erfassen, was mit konventionellen Methoden nicht möglich ist.
Diese Verwendung von KI zur Verbesserung der Gerätetests führt zur Entwicklung von Geräten, die mehr inklusive und sicherer sind, sagt Adsilico Chief Executive Sheena Macpherson.
2018 ergab eine Untersuchung des International Consortium of Investigative Journalists, dass 83 000 Todesfälle und mehr als 1,7 Millionen Verletzungen durch medizinische Geräte verursacht wurden.
Frau Macpherson hofft, dass digitale KI-Zwillinge diese Zahlen reduzieren können.
Um diese Geräte wirklich sicherer zu machen, müssen Sie sie gründlicher testen, und es ist nicht möglich, dies in einer klinischen Testumgebung aufgrund der Kosten dafür zu tun", sagt Frau Macpherson, die ihren Sitz in Northumberland hat.
"Sie wollen also die computergenerierte Version nutzen können, um sicherzustellen, dass Sie alles, was Sie tun, so gründlich wie möglich getestet haben, bevor Sie sie an einem Menschen testen.
Sogar ein Bruchteil dieser Todesfälle - und die damit verbundenen Klagen - hätte durch gründlichere Tests vermieden werden können.
Sie können auch detailliertere Ergebnisse erhalten.
"Du könntest dasselbe [virtuelle] Herz nehmen und du könntest unter niedrigem oder hohem Blutdruck oder gegen verschiedene Krankheitsprogressionen testen, um zu sehen, ob das das Gerät in irgendeiner Weise beeinflusst.
Frau Macpherson fügt hinzu: [Virtuelle] Tests geben Herstellern von Medizinprodukten viele weitere Einblicke.
Es bedeutet auch, dass wir in anderen Sub-Patientengruppen testen können, nicht nur weiße Männer, auf denen traditionell klinische Studien basierten.
Adsilicos KI-Modelle werden auf eine Kombination aus kardiovaskulären Daten und Daten aus echten MRT- und CT-Scans, einschließlich medizinischer Bildgebung von Patienten mit Einwilligung, geschult.
Die Daten stammen aus detaillierten anatomischen Strukturen des Herzens, um präzise digitale Darstellungen darüber zu schaffen, wie medizinische Geräte mit verschiedenen Patientenanatomien interagieren.
Adsilicos-Tests beinhalten die Erstellung eines digitalen Zwillings des zu testenden Geräts, das dann in einer KI-generierten Simulation in das virtuelle Herz eingefügt wird.
Es findet alles innerhalb eines Computers statt, wo der Test über Tausende von anderen Herzen repliziert werden kann - alle KI-simulierten Versionen eines realen menschlichen Herzens.
Versuche mit Menschen und Tieren hingegen neigen dazu, nur Hunderte von Teilnehmern einzubeziehen.
Der vielleicht größte Anreiz für Arzneimittel- und Gerätehersteller, klinische Studien mit digitalen KI-Zwillingen zu ergänzen, ist, wie es die Zeit reduziert, die es braucht, was sich auch in großen Kosteneinsparungen niederschlägt.
So hofft beispielsweise der Arzneimittelhersteller Sanofi, die Testphase um 20 % zu reduzieren und gleichzeitig die Erfolgsquote zu erhöhen.
Es verwendet digitale Zwillingstechnologie in seiner Immunologie, Onkologie und seltene Krankheiten Spezialismus.
Mit Hilfe biologischer Daten von echten Menschen erstellt Sanofi KI-basierte simulierte Patienten - nicht tatsächliche Klone von bestimmten Personen - die innerhalb der Studie über die Kontroll- und Placebo-Gruppen verteilt werden können.
Sanofis KI-Programme erstellt dann auch computergenerierte Modelle des zu testenden Medikaments, das Eigenschaften synthetisiert, wie das Medikament im ganzen Körper absorbiert würde, so dass es an den KI-Patienten getestet werden kann.
Das Programm sagt auch ihre Reaktionen voraus, die den wirklichen Versuchsprozess nachbilden.
Mit einer Ausfallrate von 90 % in der gesamten Branche neuer Medikamente während der klinischen Entwicklung könnte eine Steigerung unserer Erfolgsrate durch den Einsatz von Technologien wie digitalen Zwillingen in Einsparungen von 100 Mio. $ resultieren, angesichts der hohen Kosten für die Durchführung von klinischen Spätphasen-Studien, sagt Matt Truppo, Sanofis globaler Leiter von Forschungsplattformen und Computerforschung und -entwicklung.
Die bisherigen Ergebnisse sind vielversprechend, ergänzt Truppo, der seinen Sitz in Boston, USA, hat.
Es gibt noch viel zu tun.
Viele der Krankheiten, die wir jetzt zu beeinflussen versuchen, sind sehr komplex.
Hier kommen Werkzeuge wie KI ins Spiel.
Die nächste Generation digitaler Zwillinge mit präzisen KI-Modellen der komplexen menschlichen Biologie zu versorgen, ist die nächste Grenze.
Digitale Zwillinge könnten jedoch Schwächen haben, sagt Charlie Paterson, Associate Partner bei PA Consulting und ehemaliger NHS Service Manager.
Er weist darauf hin, dass die Zwillinge nur so gut sind wie die Daten, an denen sie ausgebildet sind.
"Aufgrund alter Methoden der Datenerhebung und einer geringen Darstellung marginalisierter Populationen könnten wir in einer Position enden, in der wir noch einige dieser Voreingenommenheiten einführen könnten, wenn wir virtuelle Erholungen von Individuen programmieren.
Die Arbeit mit begrenzten Altdaten, um seine KI zu trainieren ist ein Problem Sanofi ist sich bewusst und arbeitet zu lösen.
Um Lücken in den internen Datensätzen zu schließen, die sich aus Millionen von Datenpunkten von den Tausenden von Patienten zusammensetzen, die jedes Jahr ihre Studien durchlaufen, bezieht sie Daten von Dritten, wie elektronische Gesundheitsdatensätze und Biobanken.
Zurück bei Adsilico hofft Frau Macpherson, dass die digitale Zwillingstechnologie eines Tages Tierversuche aus klinischen Studien eliminieren wird, die derzeit noch als wesentlicher Bestandteil des Drogen- und Gerätetests gelten.
Ein virtuelles Modell unserer Herzen ist immer noch näher an einem menschlichen Herzen als das eines Hundes, einer Kuh, eines Schafs oder eines Schweins, das dazu neigt, das zu sein, was sie für implantierbare Gerätestudien verwenden, sagt sie.