心脏计算模拟：用数字孪生技术推动医疗革新

牛津大学计算医学教授Blanca Rodriguez坚信，心脏的计算机建模与仿真技术将在心脏病患者的诊断、治疗和护理领域引发重大突破。

从概念到现实的技术演进

二十多年前，当Rodriguez开始探索人类心脏的计算模拟时，利用人工智能和机器学习数字化重建个体心脏并模拟最有效治疗方案的想法还只是一个前景广阔的概念。如今，作为计算心脏病学这一新兴领域的领军人物，她已见证这项技术走向成熟。

计算机仿真并非全新技术。早在1960年，牛津大学生物学家Denis Noble就开始尝试心脏的数学模型。Rodriguez指出，汽车和航空航天领域的工程师长期采用此类仿真技术，所有新型车辆和飞机都使用基于AI的计算机仿真作为关键设计工具。

“我们正在对心脏进行同样的尝试，这极具挑战性。“Rodriguez表示，“通过收集患者的临床数据，构建虚拟工具来模拟特定心脏的工作机制，测试不同疗法或设备的有效性，从而理解疾病对个体患者的影响方式。”

利用AI和机器学习处理海量临床数据，并为每位患者实现个性化分析，标志着计算心血管科学的重大突破。随着技术不断完善，适应患者独特生理特征的能力将带来更优且更微创的治疗结果。

“硅基"计算方法正在成为药物研发的未来标准。与通用模型不同，数字孪生技术能揭示以独特方式影响每个人的复杂疾病状况。

人类心脏细胞的计算机模型目前已达到90%的准确率，不仅能减少争议性的动物实验，还提高了药物安全性，更能预测人类药物不良反应。Rodriguez强调：“这使得工业界对此产生浓厚兴趣，我们既能替代部分动物实验，又降低了成本，而且速度更快。”

Rodriguez实验室已与制药巨头开展合作，这些企业希望能在临床试验前通过计算机模型测试药物疗法。获得行业认可是最重要的成果之一，她回忆道：“几年前这些公司还持怀疑态度，我们必须通过合作让软件更易用，同时建立方法可信度。”

这项技术还吸引了美国食品药品监督管理局等监管机构的关注。Rodriguez实验室已与这些机构联合发布白皮书，其中某中心提供的机器学习研究奖项为团队工作提供了重要支持。

近年来AI和机器学习技术的突破显著提升了计算模拟效能。数千个心脏图像的纳秒级分析使新生物标志物能更准确预测治疗效果。这些AI程序还能识别具有相似特征但病情不同的患者亚组。

Rodriguez指出：“心脏病发作患者通常被归为一个大类，但实际表现因人而异。AI能帮助识别具有相同特征、可能从特定疗法中受益的患者亚群。”

获取大型临床数据库仍是研究人员面临的主要挑战。虽然牛津团队能访问英国生物样本库，但由于隐私和成本问题，关键数据集仍难以获得。Rodriguez强调：“我们的工作依赖于优质数据集，但并非所有医院都在收集数据，且涉及诸多伦理问题。”

另一个挑战是寻找既懂计算机科学又通医学的复合型研究人员。“需要既具备技术天赋，又了解临床难题的人才。”

Rodriguez表示，这项技术能加速重要心血管疗法的开发与应用，使治疗更有效、更安全。未来十年将迎来戏剧性进展：“这不是梦想，而是正在发生的现实，只是需要时间。”