越来越多的医学研究人员开始使用先进的建模和仿真软件来收集和利用大量的生物数据存储,以获得关于人体复杂系统和生理交互的新灵感。从对骨骼和肌肉进行建模到仿真人类的心脏和大脑,突破性的全新疗法已经显露出了曙光。

作者:Lisa Rivard

今天,高级建模和仿真技术让医学研究人员能够为最复杂的人体系统,例如心脏和大脑,创建“计算”模型。使用数学算法、病人数据和基于仿真的预测性技术,研究人员能够仿真、预测并了解人体器官和系统中最复杂的子系统,从而有新机会开发更完善的治疗方法。

征服复杂性


对于这些进展,没有人会比Julius Guccione 博士感到更惊讶。Guccione博士是美国旧金山市加利福尼亚大学医学院的教授和心胸外科研究人员。他最初认为,人体的系统太复杂了,简直无法对其进行建模。是的,虽然仿真和生物力学已经被广泛应用于矫形外科治疗,例如膝关节和髋关节置换手术,但骨骼是类似于制造商设计的机械结构的结构组件。Guccione坚信人体器官是一个完全不同的挑战。

Guccione说:“虽然建模和仿真已经成功用于汽车和飞机的设计,但是我们很多人认为与其他任何正在解决的工程结构相比,心脏的复杂程度高出了好几个数量级。但是,当我亲自看到用于其他行业的数学模型的复杂性时,我的想法真的发生了变化。这些模型的细节和尺寸以及计算时间都给我留下了非常、非常深刻的印象。”Guccione指出,心脏纤维经历了极端的变形,在整个心动周期内伸长和收缩的比例至少为 20%。他说:“这是比人体骨骼建模更具非线性的问题,其任何变形都很难检测。一个固体具备如此惊人的材料属性是很不寻常的。”

但是,今天,Guccione和他的同事们正在使用数学建模和仿真技术测试一种生物聚合物凝胶注射材料的安全性和功效,这种材料专门设计用于心力衰竭发作时加强并稳定心跳。使用该技术了解每位病人的心脏机制后,研究人员就可以为每位病人定制所需的凝胶数量以及注射位置,以达到最佳效果。

获得公信力


使用人体建模和仿真技术的另一个重要的障碍是监管审批。Dawn Bardot是一家公司合营的医疗机构—医疗器材创新联盟(MDIC)的建模和仿真高级程序经理。该联盟致力于提升医疗设备行业监管的科学性。Bardot说,医疗器材制造商广泛地使用建模和仿真对相互矛盾的设计进行整理,并检查现场故障。但是,他们在制定安全性和功效性决策方面还没有获得监管机构所要求的公信力。

根据医疗器材创新联盟的说法,开发满足监管级别的模型和仿真技术将需要全新的方法以及多方的协作,以便更好地了解复杂的输入,例如材料属性、人体解剖学、生理状况和疾病状态等。与此同时,诸如Guccione团队的研究人员则集中于开发系统级模型。Bardot 说:“从解剖学、生理学或材料属性的角度而言,我们目前还真的没有很好的人体变异性绘图法。但是当我们有了这些系统级模型和仿真后,我们就无需在实验台上进行那些试图描绘人体部位的测试,还能够消除动物试验,并降低临床试验的次数以及所涉及的病人数量。”

早期的希望


位于美国马萨诸塞州弗雷明汉的IDC Health Insights的研究主任IDCAlan Louie博士说,像Guccione和他同事这样的研究人员正处于一种全新技术的研究前沿,该新技术能让我们更好地了解连接和驱动人体的复杂系统的生物学通道和系统。

Louie说:“我们还处于了解人体中不同生物学通道、系统和器官的最初阶段—它们与骨骼和骨骼肌等物理系统非常不同。但是我们正打算开始仿真其中一些模型。”

研究仍处于早期开发阶段。Louie说:“在很大程度上,将一个模型转换为一个基于计算的系统属于‘线性’思维,而这些复杂系统中有一些是无法使用线性思维来解释的。而能否将适当的部件组合到一起是最困难的部分。”

他提到,很多可能在这个领域提供一些价值的全新工具正应运而生。其中一个著名实例是在美国知识竞赛节目“Jeopardy”中击败了最强人类大脑而众所周知的IBM 超级电脑沃森(Watson)。Louie说:“Watson利用知识存储作为决策点,并将其叠加在现有的数据集上。”知识库Watson帮助研究人员将电子医疗记录等健康数据叠加在基因成果、人口生物学数据、社会媒体对于药物的比较效用的洞察以及来自不同来源的医疗相关数据上。然后,Watson通过一个可以识别共性的系统对这些输入进行筛选。

Louie说:“对人体系统的仿真时代正在到来。其将依靠不同的系统来连接广泛分布的大量不同数据,适应非线性思维并捕获极大的复杂性,但是能否将所有这些互动实现可视化将成为这项技术非常有力的推动因素。

本文摘自3DEXPERIENCE杂志《COMPASS》杂志,第四期

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