在生物医学研究中朝着生成性数字双胞胎迈进
Jiqing Wu1, Viktor H Koelzer1,2
1Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Basel, Switzerland.
Computational and structural biotechnology journal
|October 22, 2024
概括
生成式数字双胞胎 (GDT) 创建生物系统的高保真性虚拟复制品. 这些先进的模型可以通过in silico模拟来实现个性化医疗,以进行量身定制的诊断和治疗.
科学领域:
- 生物医学研究生物医学研究
- 计算生物学 计算生物学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 生物过程本质上是空间的,需要上下文意识的建模.
- 个性化医疗需要先进的工具来模拟个体患者的生物学.
- 越来越多的高容量空间omics数据正在变得越来越可用.
研究的目的:
- 在生物医学研究中引入和定义生成数字双胞胎 (GDTs).
- 突出GDT在个性化医疗和in silico干预方面的潜力.
- 审查GDT发展的最新进展,挑战和未来方向.
主要方法:
- 利用生成性人工智能 (AI) 来创建模型.
- 使用空间技术分析的大量生物医学数据.
- 开发生物实体的空间分辨率数字表示.
主要成果:
- 可以生成生物实体 (细胞,器官,生物体) 的高保真度虚拟复制品.
- GDT 能够为模拟干预提供令人信服的 in silico 建模.
- 在计算病理学,瘤学和心脏病学中展示了应用.
结论:
- GDT为推进个性化医疗保健提供了一个强大的平台.
- 在 silico 因果场景探索有助于量身定制的临床诊断和治疗.
- 需要进一步的研究来应对挑战,并释放GDT的全部潜力.


