通过患者数字孪生儿的电子临床试验优化个性化治疗计算_Optimal personalised treatment computation through in silico clinical trials on patient digital twins.pdf
本文探讨了通过“在硅胶中的临床试验”（In Silico Clinical Trials, ISCT）来优化个性化治疗计算的方法。ISCT是一种利用计算机模拟技术进行临床实验的方法，旨在减少药物安全性和有效性的评估时间与成本，降低对动物和人体实验的需求，并促进精准医学的发展。
文章介绍了一种基于广泛计算机模拟实验（ISCT）的方法和算法，这些实验由智能搜索引导，旨在为单个病人优化药物治疗方案，即实现精准医疗。研究中，作者以一个真实的药物治疗案例——复杂的人类辅助生殖临床协议的下调阶段为例，展示了这种方法的有效性。这个复杂的临床协议涉及对药物治疗反应的高度个体化，因此非常适合用于测试和优化个性化的治疗策略。
关键词涵盖了人工智能、虚拟生理学模型、患者数字孪生、云计算和精准医学等多个领域。患者数字孪生是指在数字世界中创建患者生理状态的精确副本，它能够模拟真实患者的生理反应，从而在无需实际患者参与的情况下预测治疗效果。这种技术在云计算的支持下，可以处理大量的数据和复杂的模拟计算，提供高效且精准的个性化治疗建议。
人工智能在这里起到了关键作用，它能够设计和指导模拟实验，通过智能算法寻找最佳治疗方案。这包括对大量可能的药物剂量、给药时间和频率的探索，以找到既能最大化治疗效果又能最小化副作用的治疗路径。
此外，虚拟生理学模型是ISCT的基础，它将生物学、化学和数学原理结合，构建出能模拟人体生理反应的数学模型。这些模型能够帮助科学家理解和预测不同个体对特定药物的反应差异，进一步推动精准医疗的进步。
这篇文章展示了一个综合应用人工智能、云计算和虚拟生理学模型的框架，用于优化个体化治疗方案。这一方法不仅具有潜在的经济效益，减少传统临床试验的时间和成本，而且在提高患者护理质量和安全性方面具有巨大的潜力。未来，随着技术的进一步发展，这种方法有望在更多疾病领域得到应用，实现更加精细化和个性化的医疗解决方案。
