打造你的数字分身：精准医疗背后的秘密武器

健康的心脏以每分钟60～100次的稳定频率跳动，然而，并非每个人的心脏都能如此规律地运作。

陈列在英国伦敦西部的一间实验室里的约20个塑料心脏，由哈默史密斯医院心脏病患者的MRI和CT扫描数据生成。阿兰·图灵研究所和伦敦帝国理工学院的生物医学工程师斯蒂芬·尼德尔利用办公室的3D打印机将这些数据转化为实物心脏。

其中一个心脏用红色再生塑料打印，乍看之下正符合我们对心脏的传统认知。它大小适中，刚好能握在手中，其内部结构与教科书中的示意图几乎完全一致。或许正因为它是红色的，让人感到格外熟悉。

然而，并非所有模型都如此“正常”。其中一个用黑色塑料打印的心脏显得异常巨大，几乎是红色模型的两倍大。后来我了解到，这颗心脏的原型来自一位心力衰竭患者。

这些塑料心脏的主要用途是教学，但斯蒂芬·尼德尔的兴趣更集中于计算机模拟。他致力于打造精确的人类心脏数字模型——这些“数字孪生体”与真实心脏的大小、形状完全一致，甚至在虚拟环境中以相同的方式运作。科学家可以对这些虚拟心脏进行“手术”，为患者量身定制最佳治疗方案。

经过数十年的研究，类似的模型已经进入临床试验阶段，并开始应用于患者护理。与此同时，科学家们还在开发其他器官的“数字孪生体”，包括大脑、肠道、肝脏以及神经系统。甚至连人脸的虚拟模型也被用于手术模拟和面部特征分析。此外，科学家们还在数字癌症模型上测试药物。

这项技术的终极目标是创建完整的数字人体——一种完全虚拟化的身体副本。这些数字人体不仅可以帮助研究人员评估个体患病风险，还能测试最有效的治疗方案。它们像是我们的“数字化身”，在真实治疗之前进行虚拟实验，从而为医疗决策提供可靠依据。

对像斯蒂芬这样的工程师来说，这是一个既令人兴奋又触手可及的未来。已有几项试点研究成功开展，更大规模的临床试验正在进行中。业内预测，未来五到十年内，基于器官的数字孪生技术将成为临床护理的一部分，为诊断和手术决策提供重要支持。更远的未来，人类甚至可以借助虚拟身体进行全面的临床试验。

不过，这项技术的快速发展也引发了一些担忧。一些人质疑，高度个性化的数据应由谁掌握，以及可能面临的滥用风险；另一些人担心，虚拟记录的存在是否会影响患者的自主权，医生是否会更倾向于依赖模型而绕过患者的意见。此外，试图在计算机中“复制人类”的概念也让部分人感到不安。研究数字孪生技术的瓦赫比·布里表示：“有些人可能会说，‘我不希望你复制我。’因为他们会觉得自己的一部分被夺走了。”

迈向数字化

数字孪生技术在其他工程领域已经非常成熟，例如，它早已用于模拟机械设备和基础设施。尽管近年来“数字孪生”这一术语可能更多作为营销热词出现，但对于专注于医疗健康领域的人来说，它却有着非常具体的意义。

利物浦大学的生物医学工程师瓦赫比·布里将数字孪生技术分为三个独立的部分：

第一部分是被模拟的对象。这个对象可以是喷气发动机、桥梁，或者是人的心脏——本质上，它是我们希望测试或研究的具体事物。

第二部分是该对象的数字复制品。数字副本是通过对真实物体进行大量测量后创建的，这些测量数据被输入计算机。以心脏为例，数字模型可能包含血压数据，以及通过MRI和CT扫描收集的信息。

第三部分是输入模型的新数据。真正的数字孪生体能够实时更新。这意味着，如果它是某人心脏的模型，那么可以通过可穿戴设备收集的信息不断更新，使模型始终反映该心脏的最新状态。

测量飞机和桥梁的数据是一回事，而从人体获取连续的数据流则要困难得多，尤其是当你需要获取心脏或大脑内部功能的详细信息时。

信息传递在数字孪生技术中应当是双向的。就像传感器可以从人体心脏中收集数据一样，计算机也能够基于这些数据进行模拟，预测潜在结果，并将这些信息反馈给患者或医疗提供者。例如，医疗团队可能需要预测某人对药物的反应，或者在实施真实手术之前，通过数字模型测试不同的手术方案。

按照这一定义，几乎任何能够追踪健康状况的智能设备都可以被视为一种初级形式的数字孪生技术。“可以说，苹果手表以一种不那么复杂的方式满足了数字孪生的基本定义。”斯蒂芬·尼德尔表示，“它可以告诉你是否有心房颤动。”

然而，像斯蒂芬这样的研究人员正在开发的数字孪生技术远比这些智能设备复杂得多，并且更加精细。它不仅可以提供个体化疾病风险的指导，还能帮助确定最有效的药物，甚至为手术过程提供精确的操作建议。

但要完全实现这一目标，目前仍有许多技术障碍需要克服。斯蒂芬指出，测量飞机和桥梁是一回事，而从人体获取连续的数据流则要复杂得多，尤其是当涉及获取心脏或大脑内部的详细功能数据时。目前，工程师主要依赖医院和科研项目中之前收集的数据来创建“患者特定模型”。这些模型通常是静态的，并不具备实时更新的能力。

在现有的医疗数字孪生技术中，针对人类心脏的模型是发展最为先进的。这部分是因为心脏在功能上类似于泵——这种机械设备工程师们早已非常熟悉；另一方面，心脏病是全球范围内健康问题和死亡的主要原因之一，因而心脏模型具有极高的研究价值。瓦赫比指出，随着成像技术和计算机处理能力的不断进步，研究人员现在可以以临床需求的精确度来模拟心脏这一复杂器官。

构建一颗数字心脏

构建数字心脏的第一步是对真实心脏进行成像。尽管不同研究团队的方法可能有所不同，但通常会从对患者心脏进行MRI和CT扫描入手。这些扫描图像被输入到计算机软件中，用来生成一个3D动态模型。有些扫描还能标记出受损的组织区域，这些区域可能会影响控制心脏肌肉收缩的电脉冲在心脏内的传播路径。

接下来的步骤是将这个3D模型分解成极小的单元。工程师们将这种分解后的结构称为“计算网格”。它看起来像一个由成千上万个3D小块组成的心脏图像。每个小块代表一小组细胞，并可以根据其传导电脉冲的能力赋予特定的数学属性。“一切都归结为数学方程。”约翰霍普金斯大学生物医学工程教授纳塔莉亚·特拉雅诺娃解释道。

目前，这些属性的确定仍然涉及一定程度的近似。工程师通常依据现有的关于人类心脏的研究或与患者疾病相关的研究数据，推断出心脏各部分的工作状态。最终，这些推断生成了一个能够跳动和泵血的虚拟心脏模型。“当我们拥有这个模型时，你可以对它进行各种试验，看看在不同情况下会发生什么。”纳塔莉亚·特拉雅诺娃说道。

她开发的数字孪生技术已经被用于帮助患有心房颤动（AF）的患者。心房颤动是一种常见的疾病，会导致心跳过快或不规则。一种治疗方法是烧除引起节律紊乱的心脏组织部分。通常情况下，这需要外科医生根据经验判断具体需要烧除的区域。

在纳塔莉亚的工作中，这些“试验”旨在帮助外科医生作出更精确的决策。心脏扫描可以标记出一些受损或疤痕组织的区域，而她的团队利用这些数据创建数字孪生模型，以更准确地定位节律紊乱的根源。模型通常会建议烧除两到三个区域，但在极少数情况下，它可能会显示更多区域。“他们只能相信我们。”纳塔莉亚说道。截至目前，已有59名患者参与了这项技术的试验，未来还计划扩大覆盖范围。

在类似的案例中，模型并不总需要实时更新。纳塔莉亚指出，例如，一位心脏外科医生可能只需要运行模拟来确定设备植入的最佳位置。“一旦手术完成，可能就不再需要额外的数据支持。”她补充道。

准患者

在伦敦哈默史密斯医院校园的实验室里，斯蒂芬·尼德尔也在致力于构建虚拟心脏模型。他的研究重点是探索这些模型是否能够帮助确定心脏起搏器的最佳植入位置。他的方法与纳塔莉亚的研究类似，但他的模型还整合了患者的心电图数据，这些数据能够揭示电脉冲如何通过心脏组织传播。

到目前为止，斯蒂芬·尼德尔和他的团队已发表了一项针对10名患者的试验研究，评估了心脏模型的效果。不过，这些模型尚未正式用于手术决策。尽管如此，他已经收到设备制造商的请求，希望利用这些模型进行虚拟产品测试。例如，有几家公司要求他帮助选择适合电池驱动起搏器放置的位置，以确保设备不会接触心脏组织。斯蒂芬·尼德尔和他的团队不仅能够通过虚拟测试完成这些任务，还可以针对不同大小的心脏进行模拟测试。他们能够在数百种虚拟心脏中，评估设备在上百个潜在位置的表现，并且可以在一周内完成整个过程。

这种在计算机上运行的临床试验被称为“in silico trials”（“计算机模拟试验”）。在某些情况下，不仅试验本身是数字化的，甚至参与的志愿者也是虚拟的。

瓦赫比·布里和他的团队正在探索为临床试验创建“合成”参与者的方法。他们从真实人群中收集数据，基于这些数据构建全新的数字器官，这些虚拟器官混合了真实志愿者的各种特征。

这类“in silico trials”尤其在研究孕妇治疗方案方面展现了潜力，因为孕妇通常被排除在许多传统临床试验之外。

瓦赫比·布里的研究之一聚焦于中风，这是一种由于血栓或出血引发的医学紧急情况，会导致部分脑区的血流受阻。在研究中，他的团队会模拟大脑及其供血的血管网络。“我们可以基于患者数据，生成许多不同形状和大小的大脑模型。”瓦赫比解释道。一旦生成了一组合成的患者大脑模型，就可以测试血栓如何影响血液或氧气的流动，以及大脑组织的哪些区域会受到影响。他们还可以测试某些药物的效果，或模拟通过支架移除血栓后的情况。

在另一个项目中，瓦赫比·布里正在创建合成视网膜。他的团队利用约100名真实人的视网膜扫描数据，轻松生成200个或更多的合成眼球模型。“轻而易举。”他说。关键在于找出血管分布的数学规律，并通过一组算法重现这一规律。他希望将这些合成视网膜用于药物试验，例如研究治疗年龄相关性黄斑变性（这种常见疾病可能导致失明）的最佳剂量。

这种“in silico trials”（“计算机模拟试验”）在帮助确定孕期治疗方案方面尤为重要。由于实验性治疗可能对胎儿造成潜在风险，孕妇这一群体通常被排除在许多临床试验之外。米歇尔·奥恩是底特律韦恩州立大学的一名生物医学工程教授，她正致力于孕期数字孪生模型的研究。

创建孕期数字孪生模型面临许多挑战，首要问题是数据获取的困难。怀孕期间，通常建议孕妇避免非必要的扫描或侵入性检查。“我们能获取的数据非常有限。”米歇尔说道。不过，她的团队利用了超声影像数据，其中包括一种能够测量血流的超声技术。通过这些图像，他们可以观察子宫和胎盘中的血流如何与胎儿的生长发育相关联。

目前，米歇尔和她的团队并没有创建胎儿本身的模型，而是专注于胎儿的生存环境，包括胎盘和子宫。胎盘是支持胎儿生长发育的关键器官，如果胎盘功能退化，可能导致悲剧性的死胎结果。她正在研究如何在孕期实时监测胎盘功能。这些数据可以反馈到数字孪生模型中，从而帮助医生及时干预以挽救胎儿的生命。“我认为这将是孕期研究的一个重大突破。”她说道，“因为它为孕期研究提供了一种低风险的方式，不会对胎儿或母体造成影响。”

另一个项目中，米歇尔的团队正在研究剖腹产留下的疤痕如何影响未来妊娠。剖腹产会在腹部和子宫的多层组织上留下切口，如果疤痕愈合不良，就可能成为子宫的薄弱点，从而影响后续怀孕的安全性。通过在数字孪生模型中模拟这些疤痕，团队希望预测未来妊娠的可能风险，并判断是否需要额外的专业护理。

米歇尔的长期目标是创建一个完整的孕期虚拟模型，包括子宫、胎儿及其生存环境。“但我们离这一目标还很遥远——比起心血管领域的研究，我们落后了几十年。”她说道。“这就是孕期研究的现状，”她总结道，“我们总是落后几十年。”