研究人员表示，数字双胞胎可能会带来更主动、更个性化的医疗

如果你有一个双胞胎，医生可以与他一起预测你未来的医疗需求，或者某一特定病毒可能如何影响你，那会怎么样呢?显然，我们不能在一个真正的克隆人身上做实验，但我们可以用一个数字双胞胎研究不同的场景。

这是一名印第安纳大学的研究人员提出的解决方案，目的是预测个人未来的医疗保健需求，并为更快速、更有效地应对未来的流行病做好准备。

印第安纳大学卢迪信息、计算和工程学院智能系统工程教授詹姆斯·格莱泽(James Glazier)，以及印第安纳大学生物复杂性研究所的詹姆斯·斯卢卡(James Sluka)和佛罗里达大学的莱茵哈德·劳本巴赫(Reinhard Laubenbacher)的合著者，利用数字双胞胎建立改进的人类健康和疾病数学模型。他们表示，将数字双胞胎应用于人体可以带来更好的医疗保健结果，并对新疾病做出更快的反应。

“数字双胞胎将预测系统状态如何演变的计算机模型与个人的实时测量结合起来，”Glazier说，他的观点发表在该杂志上科学。“目前的药物大多是反应性的:你在生病或出现重大问题后才去看医生。理想情况下，我们希望能够预测什么时候会出现问题，并采取小干预措施，防止问题变得严重。”

格雷泽和他的同事们认为，数字双胞胎可以帮助预测病毒感染和免疫反应，从而可以快速设计干预措施，使人们更健康。数字双胞胎将允许医生和医疗专业人员进行控制和可重复的实验，以发现不同干预措施的结果如何不同，使快速部分的最佳干预。

“医学缺乏科学实践的关键组成部分，因为你不能在个体水平上进行对照实验，”Glazier说。“数字双胞胎解决了这个问题，通过虚拟实验和控制，我们评估了给予特定治疗的特定个体会发生什么。”

数字双胞胎不仅可以为个人模拟COVID-19大流行，还可以为未来的大流行模拟。COVID-19患者的症状严重程度可能相差很大，尽管他们感染的是同一种病毒。尽管已确认的多种已有疾病可能会增加患COVID-19严重疾病的风险，但目前没有办法详细预测一个人对感染或现有治疗的反应。

数字双胞胎可以通过更好地理解个人的免疫系统来改变这一状况，以及为什么有些疫苗能引起强烈的、即时的免疫反应，并能终身保护，而另一些疫苗的反应较弱，并会消散保护。

“COVID-19大流行表明，我们对个体免疫系统的了解不够，无法设计出最佳的治疗方案，”Glazier说。“如果我们能够建立模型来探索这些免疫反应是如何工作的，我们就有可能设计出更好的疫苗接种策略。”

格雷泽和他的同事们希望，随着“数字双胞胎”的更多使用，不仅抗击COVID-19、流感和癌症等已知疾病的能力，还将增强那些完全未知的疾病的能力。

他说:“COVID-19不是第一次大流行，也不会是最后一次。“希望我们在数字双胞胎上所做的感染和免疫工作响应当我们面临下一个问题时，会给我们提供所需的大部分信息来快速开发诊断、预后和治疗的详细预测模型吗流感大流行COVID-19之后。”

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