.
Понимание человеческого генома должно было стать благом для разработки лекарств. Но огромные расходы и медлительность все более убыточных исследований и разработок Большой Фармы в области новых лекарств показывают, что предстоит пройти долгий путь, чтобы сформировать медицину по нашему собственному образу и подобию. Потребность в новых антибиотиках для борьбы с неустанным ростом резистентных бактерий или супербактерий сегодня остра, как никогда. Когда дело дошло до пандемии COVID-19, поразительно, что менее чем за год было разработано несколько вакцин, в то время как первая волна лечения COVID-19 была не противовирусной, а зависевшей от старых лекарств[593][594].
Как упоминалось ранее, различные люди, такие как Крейг Вентер и Лерой Худ, были в авангарде проверки личных данных на предмет ранних признаков заболеваний[595]. Говоря о традиционных подходах к пониманию биологии человека, Худ ссылается на притчу о слепых и слоне, которые изо всех сил пытаются представить, на что похож слон, ощупывая его[596]. В прошлом врачи были склонны сводить колоссальную сложность организма к внешним признакам. Они также не интегрировали всю эту информацию и не задумывались о том, как оценить внутреннюю сложность. Последнее может быть выявлено по результатам секвенирования белков и ДНК, а также ряда других тестов, например, измеряющих богатый набор химических сигналов и метаболитов, секретируемых в кровь. Эти знания о состоянии здоровья организма могут выявить биомаркеры перехода от здоровья к болезни, а также природу заболевания. Например, данные Худа предполагают, что в болезни Альцгеймера, разрушительной причине деменции, существует шесть подтипов.
Худ разработал способы сбора больших данных, их интеграции в «феном» и прогнозирования «биологического возраста» в сочетании с механистическими моделями – по сути, оценки того, насколько хорошо вы стареете[597]. Эта оценка предполагает, что сам Худ на 15 лет моложе своего хронологического возраста, что он приписывает диете и физическим упражнениям. Для сравнения, некоторые пациенты с COVID-19 в результате заражения вирусом постарели на 20 лет. Он считает, что сбор больших данных и работа с ними – «анализ продольного фенома» – является ключом к сокращению биологического возраста.
Используя моделирование, его коллеги получили представление о развитии болезни Альцгеймера у людей с наиболее распространенным генетическим риском – вариантом гена Аполипопротеин E (известный как АпоЕ), который влияет на способность клеток мозга метаболизировать липиды и реагировать на стресс. Команда Худа также изучала, как остановить развитие болезни. Первые исследования показали, что физические упражнения гораздо более эффективны, чем лекарства (идея, которую приветствовал Роджер, любитель беговой дорожки уже более десяти лет). В целом, по мнению Худа, благополучие на 60 % зависит от сочетания факторов окружающей среды и образа жизни, при этом геномика составляет около 30 %, а здравоохранение – невпечатляющие 10 %[598].
Эти и многие другие элементы виртуального человека, обсуждавшиеся в предыдущих главах, уже оказывают влияние на медицину. Когда цифровые двойники станут обычным явлением, они откроют более широкие возможности для лечения, чем «точная медицина», предсказывающая, как вы отреагируете на лечение, на основе реакции других, «таких же, как вы», или ИИ, который решает, что может случиться с вами, на основе вашей же реакции в прошлом или реакции других пациентов, похожих на вас.
Сегодня диагноз иногда представляет собой не что иное, как список симптомов, объединенных слабым пониманием и громким названием. Традиционные истории болезни представляют собой фрагментарные коллекции данных и симптомов, собранные во время периодических кризисов. Моделирование на основе теории предлагает способ разобраться в симптомах. Моделирование может объединить фрагменты данных пациентов в широком диапазоне длины и временных масштабов, чтобы выяснить, почему целое тело намного больше, чем его примерно 20 000 генетических частей, и выявить проблемы: когда пациенты спрашивают, что не так, они хотят узнать причину, а не переформулировать свои симптомы.
Когда этот день наступит, вам больше не придется зависеть от краткой консультации, загадочных медицинских записей, гномонических диагнозов или непонятных сканирований. Каждое медицинское обследование и сканирование, а также информация с множества интеллектуальных устройств будут обновлять ваш аватар, чтобы вы могли видеть место воспаления или травмы, наблюдать за тем, как бьется ваше сердце, или, когда ваши сосуды расширяются, как ваша кровь течет быстрее и меняет оттенок с синего на красный, проходя через легкие.
Каким бы интригующим ни оказался взгляд этого инсайдера, возможность создания цифрового двойника имеет гораздо более широкие последствия. Виртуальный человек переосмыслит то, что мы подразумеваем под болезнью, изменит то, что мы подразумеваем под здоровьем и нормой, и саму природу медицины. Точка зрения медицины изменится с одержимой прошлым на ориентированную на будущее, сдвинется от только симптомов к союзу симптомов и окружения пациента, от предприятия, движимого диагнозами, которые часто ставятся слишком поздно, чтобы иметь ценность, к прогнозам и даже (при достаточной мощности компьютера) взгляду на то, как наш образ жизни сегодня может изменить наше здоровье в ближайшие годы. Огромные ресурсы вкладываются в понимание патогенеза заболеваний. Виртуальный человек поможет переключить внимание с понимания истоков болезней на понимание того, что некоторые называют салютогенезом, от латинского salus (означающего «здоровье») и греческого genesis (означающего «происхождение») – иными словами, как стать здоровее.
Прогнозы здоровья
Точно так же, как прогноз погоды опирается на математическую модель земной атмосферы, работающую на суперкомпьютере с использованием данных метеорологических станций, спутников и других инструментов, однажды математические модели пациента будут постоянно обновляться информацией от тела для создания показателей здоровья. Может существовать усредненная модель, которая дает общее представление об образе жизни, симптомах и т. д. Более сложные сведения могут быть получены с помощью цифровых двойников, наполненных данными человека (от кода ДНК до сканирования тела), которые можно персонализировать.
Ваш цифровой двойник станет вашим пожизненным персонализированным клоном, который стареет так же, как и вы, поскольку постоянно обновляется с каждым измерением, сканированием или медицинским обследованием, которое вы проходите у врача, а также поведенческими, экологическими, генетическими и множеством других данных. Однажды в ближайшие два десятилетия появится возможность провести испытание на цифровой копии, а не делать выводы о вашей судьбе на основе испытаний на других людях, имеющих с вами некоторое сходство.
Зачем останавливаться на одном виртуальном двойнике? Внутри суперкомпьютера множество виртуальных версий вас могут одновременно исследовать множество возможных вариантов будущего, в зависимости от вашей диеты, приема лекарств, образа жизни и окружающей среды. Ваше виртуальное будущее наступит быстрее, чем реальность. При наличии достаточных вычислительных мощностей жизнь можно ускорить, чтобы составить график долгосрочного воздействия нового лекарства на старение, качество жизни и даже время смерти. На суперкомпьютере армия виртуальных близнецов может родиться, состариться, а затем умереть всего за несколько часов. Объединение данных и связывание близнецов может улучшить прогноз[599].
Таким образом, цифровые двойники пациентов ознаменуют рассвет по-настоящему персонализированной медицины, в которой виртуальные испытания лекарств проводятся на тысячах цифровых двойников для прогнозирования широкого спектра возможных вариантов будущего. Но, конечно, мы можем пойти еще дальше, чем просто лечить болезни. Мы также можем использовать виртуальных людей, чтобы показать, как предотвратить болезни. Вашу виртуальную копию можно будет использовать для моделирования накопленных за десятилетия эффектов небольших изменений в диете, физической активности и образе жизни. Точно так же, как мы можем с достаточной точностью предсказывать погоду, так и симуляции, основанные на множестве виртуальных копий, смогут создавать прогнозы состояния здоровья, выраженные в вероятностях, которые могут дать вам реалистичное представление о том, к чему на самом деле может привести изменение в диете или образе жизни.
Исследователи используют данные о группах населения, созданные на основе демографических данных, чтобы понять социальные, экономические и экологические факторы, влияющие на здоровье. Представьте себе, какие возможности откроются перед нами, если эпидемиология и моделирование заболеваний смогут опираться на идеи, полученные в результате исследований ансамблей цифровых двойников, от распространения виртуальных пандемий до лечения сложных заболеваний, таких как рассеянный склероз[600] и рак.
Рисунок 51. Виртуальная популяция скелетов (IT’IS Foundation)
Но по мере того, как мы интегрируемся с нашими цифровыми копиями и они становятся все более похожими на нас, могут возникнуть другие проблемы: что будет с нашими близнецами, когда мы умрем? Должны ли мы пожертвовать их науке, или семьи захотят оставить их себе, потому что каким-то невыразимым образом эти близнецы содержат в себе квинтэссенцию их близких?
За гранью нормы
Виртуальные люди поставят перед нами множество н