Alegerea chimioterapiei potrivite pentru pacienții oncologici, facilitată de tehnologia digital twin
O echipă de cercetători din Marea Britanie a adaptat o serie de algoritmi utilizați în astrofizică pentru a dezvolta un model de „geamăn digital” (Digital Twin), numit FarrSight®-Twin, capabil să prezică cu acuratețe răspunsurile la diverse clase de medicamente la pacienții cu cancer.
Tehnologia creează o reprezentare virtuală a fiecărui pacient cu cancer, integrând date demografice, clinice și moleculare. Această abordare ar putea permite selectarea personalizată a tratamentului, crescând probabilitatea apariției unui răspuns favorabil la medicamente, îmbunătățind astfel rata de supraviețuire.
Acest model Digital Twin are la bază o colecție de date biologice provenite de la peste 10.000 de pacienți cu cancer și diverse tipuri de tumori, inclusiv cancer de sân, pancreatic și ovarian. Datele sunt obținute din surse publice, cum ar fi The Cancer Genome Atlas, dar și din studii clinice, ceea ce îi permite modelului să simuleze răspunsul individual la chimioterapie. Predicțiile generate de FarrSight®-Twin sunt dinamice: cu cât modelul primește mai multe date specifice pacientului, cu atât crește acuratețea și capacitatea de a reflecta evoluția cancerului în mod personalizat.
Modelul ar putea revoluționa tratamentul cancerului prin simularea studiilor clinice încă din fazele incipiente ale dezvoltării medicamentelor. Acesta permite testarea diverselor scenarii medicale și optimizarea răspunsurilor la tratament, generând date de control pentru noi terapii, mai exact, ar putea ajuta oncologii să aleagă în timp real opțiunile de chimioterapie cele mai eficiente. Tehnologia este deja evaluată într-un studiu pentru pacienții cu cancer de sân triplu negativ.
În teste recente, FarrSight®-Twin a replicat cu succes studii clinice de fază II și III, modelând pacienți reali. Predicțiile modelului au fost foarte apropiate de rezultatele clinice obținute, cu o rată de răspuns de 75% la pacienții care au primit tratamentul recomandat de model, față de 53,5% la cei tratați alternativ. Modelul a demonstrat o capacitate predictivă puternică pentru antracicline, taxani, medicamente pe bază de platină, capecitabină și terapii hormonale.
Deși FarrSight®-Twin este încă la început, tehnologia are potențial să devină în curând un instrument valoros în medicina de precizie și pentru companiile farmaceutice, prin accelerarea dezvoltării de noi terapii.
Citește și:
- STUDIU. Problemele de neurodezvoltare ar putea fi anticipate prin modelarea microbiotei bebelușilor cu ajutorul Digital Twins
- Pediatria personalizată: a fost creat primul model „virtual twin” al organismului nou-născuților
- Cum au ajuns inovația și medicina personalizată în Planul de Cancer