Cyfrowe bliźniaki pacjentów, czyli wirtualne modele odwzorowujące indywidualne cechy organizmu, otwierają nową erę w diagnostyce, leczeniu i planowaniu terapii. Zastosowanie tej technologii może znacząco wpłynąć na jakość i skuteczność opieki medycznej, szczególnie w obszarze chorób przewlekłych.
Czym są cyfrowe bliźniaki pacjentów?
Cyfrowy bliźniak pacjenta (ang. digital patient twin) to zaawansowany, komputerowy model konkretnego organizmu, tworzony na podstawie danych medycznych takich jak:
- obrazowanie diagnostyczne (MRI, TK),
- parametry laboratoryjne,
- historia chorób,
- dane z urządzeń monitorujących (biosensory),
- informacje genetyczne.
Tego rodzaju model umożliwia symulowanie fizjologicznych reakcji organizmu w różnych scenariuszach klinicznych. Technologia pozwala między innymi na wirtualne testowanie leków, personalizację terapii oraz planowanie zabiegów z minimalizacją ryzyka dla pacjenta.
„Dzięki cyfrowym bliźniakom można testować skuteczność terapii, przewidywać efekty uboczne leków czy planować interwencje chirurgiczne bez narażania pacjenta na ryzyko” — Kagadis et al., MDPI (2024) [1].
Zastosowania kliniczne
Kardiologia
W Johns Hopkins University opracowano cyfrowy model serca pacjenta z arytmią. Pozwolił on lekarzom na przeprowadzenie wirtualnej ablacji, umożliwiając bezpieczniejsze i bardziej precyzyjne zaplanowanie realnego zabiegu [2].
Onkologia
Wirtualne modele nowotworów umożliwiają symulację reakcji tkanek na różne protokoły leczenia. Dzięki temu możliwa jest indywidualizacja terapii onkologicznej, z uwzględnieniem przewidywanej skuteczności i toksyczności [3].
Choroby przewlekłe
Cyfrowe bliźniaki wspierają zarządzanie leczeniem cukrzycy, niewydolności nerek czy chorób układu oddechowego. Modele pomagają w precyzyjnym dostosowaniu dawek leków oraz monitorowaniu przebiegu terapii w czasie rzeczywistym [4].
Korzyści i ograniczenia
Główne zalety:
- możliwość spersonalizowania leczenia,
- zwiększenie bezpieczeństwa klinicznego,
- ograniczenie kosztów opieki zdrowotnej,
- usprawnienie planowania procedur medycznych,
- redukcja potrzeby eksperymentalnego leczenia.
Wyzwania technologiczne:
- konieczność przetwarzania dużych zbiorów danych (big data),
- brak ujednoliconych standardów dla danych biomedycznych,
- ochrona prywatności i bezpieczeństwa danych pacjentów,
- wysoka bariera technologiczna dla placówek nieposiadających zaplecza IT.
„Jednym z głównych wyzwań pozostaje ochrona prywatności pacjentów oraz standaryzacja danych biomedycznych” — Frontiers in Digital Health (2023) [5].
Perspektywy rozwoju
W najbliższych latach cyfrowe bliźniaki mogą odegrać istotną rolę w rozwoju badań klinicznych. Wirtualne testy leków, oparte na modelach populacyjnych, mogą w przyszłości stanowić alternatywę dla wczesnych faz badań klinicznych, przyspieszając proces rejestracji terapii i ograniczając liczbę badań na pacjentach.
Firmy farmaceutyczne już dziś analizują skuteczność nowych cząsteczek w środowiskach cyfrowych, co pozwala skrócić czas wdrażania terapii przy jednoczesnym podniesieniu standardów bezpieczeństwa.
Źródła:
- Kagadis et al., Digital Twins in Precision Medicine, MDPI Journal, 2024 – link
- The Wall Street Journal, A 'Digital Twin’ of Your Heart Lets Doctors Test Treatments Before Surgery, 2024
- Fraunhofer Institute, Digital Patient Twin for Cancer Therapy, 2025
- Times of India, Digital Twin Tech to Transform Surgical Decisions, 2025
- Frontiers in Digital Health, Challenges of Digital Twin Integration, 2023
To też może Cię zainteresować: