Czym są cyfrowe bliźniaki? TwinMed wpisane na Polską Mapę Infrastruktury Badawczej

Komputerowe modele białek, narządów i pacjentów mają wspierać poszukiwanie leków, planowanie zabiegów i badanie przebiegu chorób. Polskie ośrodki chcą połączyć zaplecze obliczeniowe i dane medyczne w ramach projektu TwinMed. O przydatności rozwijanych narzędzi ma przesądzać sprawdzanie ich na danych pochodzących z różnych placówek.

TwinMed, czyli Centrum Technologii Cyfrowego Bliźniaka w Biomedycynie i Medycynie Personalizowanej, został wpisany na Polską Mapę Infrastruktury Badawczej. Projekt zakłada stworzenie infrastruktury, z której mogliby korzystać naukowcy i przedsiębiorstwa opracowujące leki oraz technologie medyczne. Obejmowałaby ona moc obliczeniową, oprogramowanie i narzędzia do pracy z dokumentacją pacjentów. Liderem konsorcjum jest Małopolskie Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego. Wniosek o wpis na mapę przygotowano we współpracy z Akademickim Centrum Komputerowym Cyfronet AGH, Wrocławskim Centrum Sieciowo-Superkomputerowym Politechniki Wrocławskiej oraz Sano – Centrum Zindywidualizowanej Medycyny Obliczeniowej – Międzynarodową Fundacją Badawczą. W przedsięwzięcie zaangażowane są również inne jednostki UJ i Collegium Medicum UJ.

Jak wyjaśnił PAP koordynator projektu, dr hab. inż. Paweł Łabaj, prof. UJ, pomysł powstał po przeglądzie badań prowadzonych w krakowskich ośrodkach. Wiele zespołów tworzy już modele procesów biologicznych, od pojedynczych cząsteczek po narządy i populacje. TwinMed ma umożliwić ich dalszy rozwój, weryfikację i udostępnianie kolejnym użytkownikom.

Cyfrowe bliźniaki od białka do pacjenta

.Cyfrowy bliźniak to model komputerowy powiązany z pomiarami dotyczącymi rzeczywistego obiektu lub procesu. Może przedstawiać białko, tkankę, narząd czy wybrane procesy zachodzące w organizmie pacjenta. Dopływ kolejnych danych pozwala go aktualizować i uwzględniać zmiany zachodzące w badanym układzie. Na poziomie cząsteczek takie modele pozwalają analizować, do których fragmentów białka mogłyby przyłączać się substancje wykorzystywane w diagnostyce albo leczeniu. Modele tkanek mogą służyć badaniu rozprzestrzeniania się wirusów. Z kolei odwzorowanie mikrobiomu jelitowego pomaga oceniać, jak leki wpływają na mikroorganizmy żyjące w układzie pokarmowym.

Zastosowania obejmują także wirtualnych pacjentów, wykorzystywanych do kształcenia lekarzy i przygotowywania zabiegów. Modelowanie populacji może wspierać analizę rozprzestrzeniania się patogenów oraz tworzenie systemów ostrzegania przed epidemiami.

Osobnym kierunkiem jest tworzenie danych syntetycznych, czyli komputerowo generowanych zestawów informacji odzwierciedlających cechy rzeczywistych pacjentów. – Takie podejście może być pomocne zwłaszcza w chorobach rzadkich, w których liczba chorych, a więc i danych do badań, jest ograniczona – wytłumaczył prof. Łabaj.

Według naukowca wykorzystanie modeli mogłoby również ograniczyć doświadczenia na zwierzętach laboratoryjnych. Nie oznaczałoby jednak całkowitego wyeliminowania takich badań ani rezygnacji z obserwacji pacjentów i grup kontrolnych. Symulacje mają wspierać badania, a ich wyniki wymagają porównania z rzeczywistością. O rozwijaniu tej technologii pisaliśmy już na łamach „Wszystko co Najważniejsze” w tekście „Czym są cyfrowe bliźniaki? Odpowiedź AGH w Krakowie”.

Modele wymagają sprawdzenia na danych z różnych szpitali

.W ocenie prof. Łabaja w Europie brakuje wspólnego zaplecza umożliwiającego weryfikację modeli na danych z wielu ośrodków i udostępnianie ich większej liczbie zespołów oraz firm. TwinMed ma odpowiedzieć na ten problem przez połączenie zasobów rozproszonych między instytucjami. – 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.

Z tej wypowiedzi wynika, że wynik uzyskany w jednej placówce nie wystarcza do oceny przydatności narzędzia w innych warunkach. Sprawdzanie modeli na kolejnych zbiorach danych ma pozwolić ustalić zarówno zakres ich zastosowań, jak i ograniczenia. TwinMed ma działać jako infrastruktura rozproszona. Plan obejmuje rozbudowę centrów obliczeniowych oraz tworzenie lokalnych węzłów w placówkach, w których dane powstają lub są przygotowywane do analiz. Dzięki połączeniu tych zasobów możliwe miałyby być badania przekraczające możliwości pojedynczej jednostki.

Projekt przewiduje dwa sposoby pracy z danymi medycznymi. W pierwszym informacje trafiałyby do chronionego środowiska obliczeniowego. Firma lub instytucja mogłaby uruchomić w nim swój model, trenować go i oceniać jego działanie, bez pobierania dokumentacji na własne komputery.

W drugim wariancie dane pozostawałyby w szpitalach lub innych placówkach, które je zgromadziły. To do nich trafiałby model albo zadanie obliczeniowe. Na zewnątrz przekazywano by jedynie zabezpieczone wyniki lub aktualizacje. TwinMed ma zapewniać narzędzia do przygotowania i zabezpieczenia danych oraz środowisko do ich analizowania przez uprawnione zespoły. Według koordynatora rozwiązania wypracowane w projekcie mogłyby następnie służyć szpitalom w całej Polsce. Docelowo z infrastruktury mieliby korzystać także partnerzy zagraniczni.

Przedsięwzięcie wiąże się z przygotowaniami do stosowania rozporządzenia o europejskiej przestrzeni danych dotyczących zdrowia, znanej jako EHDS. Chodzi między innymi o wtórne wykorzystanie informacji zebranych podczas leczenia: do badań, opracowywania leków czy oceny metod diagnostycznych. Dostęp do takich danych ma podlegać zezwoleniom, a ich przetwarzanie odbywać się w środowiskach chroniących prywatność pacjentów.

Rozporządzenie weszło w życie 26 marca 2025 r., lecz jego przepisy będą stosowane etapami. Jak wyjaśnia Komisja Europejska, zasady wtórnego wykorzystania większości kategorii danych mają zacząć obowiązywać w marcu 2029 r. Dla części pozostałych kategorii, w tym danych genomowych, przewidziano marzec 2031 r. Polska Mapa Infrastruktury Badawczej jest prowadzonym przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego wykazem urządzeń, laboratoriów i systemów uznanych za istotne dla rozwoju nauki oraz kraju. Po aktualizacji przeprowadzonej w latach 2024–2026 obejmuje 165 infrastruktur i projektów. W ich ocenie uczestniczyło blisko 300 recenzentów z Polski i zagranicy.

Obecność na liście potwierdza znaczenie przedsięwzięcia i umożliwia ubieganie się o środki w określonych konkursach. Ministerstwo zaznacza jednak, że decyzje o finansowaniu wymagają odrębnej oceny przygotowania projektu i korzyści z jego realizacji. Twórcy TwinMed zamierzają starać się o pieniądze między innymi z programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki. Wpis na mapę nie oznacza zatem, że planowana infrastruktura otrzymała już środki na budowę.

Technologie medyczne wymagają oceny korzyści i ryzyka

.O związku między rozwojem narzędzi obliczeniowych a jakością leczenia pisał na łamach „Wszystko co Najważniejsze” prof. Michał KLEIBER. W tekście „Nowe technologie w ochronie zdrowia” wskazywał na możliwości analizy danych medycznych i personalizacji terapii, ale także na konieczność ochrony prywatności oraz określenia zakresu komputerowego wspomagania decyzji lekarza.

„Przestrzegać więc należy przed entuzjastami widzącymi w nowych technologiach systemy w pełni zastępujące lekarzy i rewolucjonizujące powszechne zasady bioetyczne” – pisał prof. Michał KLEIBER.

W przypadku TwinMed praktycznym sprawdzianem tych założeń będzie możliwość oceny modeli na danych spoza ośrodka, w którym je opracowano. Jeżeli projekt uzyska finansowanie, wspólne zaplecze ma ułatwić ustalenie, które narzędzia można rozwijać w kierunku zastosowań medycznych i jakich dowodów nadal potrzeba, by potwierdzić ich przydatność.

PAP / Jarosław Kowalski