布兰卡·罗德里格斯：人类心脏的计算模拟

牛津大学计算医学教授布兰卡·罗德里格斯坚信，心脏的计算机建模与模拟技术即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

二十多年前，当布兰卡·罗德里格斯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对个体心脏进行数字化重建和分析，以模拟最有效治疗心脏病的方案，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资深研究者，罗德里格斯确信这项技术即将带来革命性变化。

计算机模拟并非新技术。自1960年牛津大学生物学家丹尼斯·诺布尔开始心脏数学模型实验以来，该技术已在汽车和航空航天工程领域得到广泛应用。如今，“数字孪生"概念正在心脏病学领域获得认可。

“我们正在对心脏进行同样的尝试，这极具挑战性，“罗德里格斯表示，“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效果，从而理解疾病对特定患者的独特影响。”

利用人工智能和机器学习处理海量临床数据，并为每位患者提供个性化分析，代表了计算心血管科学的重大突破。随着技术不断完善，适应每位患者独特生理特征的能力将带来更好且更少侵入性的治疗结果。

“我们正在尝试理解和预测某些疗法对特定患者的疗效，并以更个性化的方式理解疾病状况，“罗德里格斯解释道。

这种"计算机模拟"方法（与体外或体内实验相对）很可能成为未来药物研发和临床治疗的事实标准。数字孪生技术能够揭示影响每个人的独特疾病机制，而非使用通用的"一刀切"模型。

罗德里格斯的研究已获得学术界和工业界的关注。在心脏药物毒性或副作用预测方面，计算机模型已达到90%的准确率，这引起了制药行业的极大兴趣。“我们可以替代部分动物实验，降低成本，而且速度更快，“她指出。

目前，牛津大学实验室不仅与临床医生合作，还与多家大型制药机构开展合作，这些机构对在临床试验前使用计算机模型测试药物疗法表现出浓厚兴趣。

尽管取得显著进展，研究人员仍面临获取大型临床数据库的挑战。由于隐私问题和成本限制，获取关键数据集仍然困难。

罗德里格斯强调：“我们的工作依赖于优质数据集的获取。并非所有医院都在收集数据，而且涉及诸多伦理问题。另一个挑战是找到合适的研究人选，特别是能够理解医学的计算机科学家。”

展望未来，罗德里格斯相信这项技术将加速重要心血管疗法的开发和实施，使治疗对患者更有效、更安全。“我不认为这是梦想，它正在发生，只是需要时间，“她断言。