În era inteligenței artificiale, modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM), antrenate pe seturi vaste de date, promit să revoluționeze cercetarea genomică, să eficientizeze documentația clinică, să îmbunătățească diagnosticarea în timp real, să sprijine deciziile clinice și să accelereze descoperirea de noi medicamente. Cu toate acestea, potențialul lor transformativ în cercetarea biomedicală se lovește adesea de un blocaj major: dincolo de datele structurate de care sistemul medical depinde în mod tradițional, aceste modele întâmpină dificultăți semnificative în cazurile atipice, cum ar fi bolile rare sau afecțiunile neobișnuite. În aceste scenarii, datele fiabile și reprezentative sunt extrem de rare, iar lipsa lor împiedică progresul. New York-based Mantis Biotech susține că dezvoltă soluția ideală pentru a umple acest gol critic de disponibilitate a datelor, oferind o perspectivă nouă asupra modului în care înțelegem și simulăm corpul uman.
Compania a dezvoltat o platformă inovatoare care integrează surse disparate de date pentru a crea seturi de date sintetice. Acestea sunt utilizate ulterior pentru a construi așa-numiții „gemeni digitali” ai corpului uman. Conceptul de „geamăn digital” nu este nou în inginerie, dar aplicarea sa în medicină este abia la început. În esență, este vorba despre modele predictive bazate pe fizică, care reproduc anatomia, fiziologia și comportamentul uman cu o fidelitate ridicată. Mantis propune utilizarea acestor gemeni digitali pentru agregarea și analiza datelor, oferind un mediu sigur și nelimitat pentru testare.
Aplicațiile practice ale acestei tehnologii sunt vaste și impresionante. Acești gemeni digitali ar putea fi folosiți pentru studierea și testarea noilor proceduri medicale fără a expune pacienți reali la riscuri, pentru antrenarea roboților chirurgicali într-un mediu virtual realist, precum și pentru simularea și predicția problemelor medicale sau chiar a unor tipare comportamentale complexe. Georgia Witchel, fondatoarea și CEO-ul Mantis, a oferit un exemplu elocvent într-un interviu recent pentru TechCrunch: o echipă sportivă ar putea prezice probabilitatea ca un anumit jucător din NFL să sufere o accidentare la tendonul ahilian. Această predicție s-ar baza pe o analiză complexă a performanței recente, a încărcăturii de antrenament, a dietei și a duratei activității atletului, toate integrate în modelul digital.
Procesul de construcție al acestor gemeni digitali este unul sofisticat, care îmbină date din surse multiple. Platforma Mantis colectează informații din manuale medicale, camere de captare a mișcării (motion capture), senzori biometrici, jurnale de antrenament și imagistică medicală. Apoi, un sistem bazat pe modele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) rutează, validează și sintetizează aceste fluxuri de date variate. Toate informațiile sunt procesate printr-un motor de fizică pentru a crea randări de înaltă fidelitate. Acest strat de motor de fizică este crucial, după cum explică Witchel, deoarece ajută platforma să îmbogățească informațiile disponibile, ancorând datele sintetice generate și modelând realist fizica anatomiei umane.
„Suntem capabili să luăm toate aceste surse de date disparate și să le transformăm în modele predictive pentru modul în care oamenii vor performa. Deci, oricând doriți să preziceți cum se va comporta un ființă umană, acesta este un caz de utilizare excelent pentru tehnologia noastră”, a declarat Witchel. Aceasta a subliniat importanța motorului de fizică, notând că permite generarea de date acolo unde acestea lipsesc complet. „Dacă v-aș cere să faceți o estimare a poziției mâinii pentru cineva care lipsește un deget, ar fi foarte, foarte greu, deoarece nu există seturi de date disponibile public cu poziții etichetate ale mâinilor pentru astfel de cazuri. Noi am putea genera acel set de date foarte ușor, pentru că doar luăm modelul nostru de fizică și spunem: elimină degetul X, regenerează modelul”.
Având în vedere că platforma Mantis umple golurile din sursele de date, Witchel consideră că există un potențial imens pentru utilizarea sa pe scară largă în industria biomedicală. Aici, informațiile despre proceduri sau pacienți sunt adesea dificil de accesat, fiind nestructurate sau izolate în diverse silozuri informaționale. Ea a insistat asupra importanței acestei tehnologii pentru cazurile marginale sau bolile rare, unde datele sunt greu de obținut din cauza constrângerilor etice și reglementărilor stricte privind includerea datelor pacienților în seturi publice sau utilizarea lor pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială.
Witchel a folosit o metaforă surprinzătoare, dar puternică, pentru a ilustra filozofia din spatele utilizării gemenilor digitali: „Știi când vezi un copil de trei ani alergând, ținând o păpușă Barbie de un picior și lovind-o de masă? Vreau ca oamenii să aibă acel mindset cu gemenii noștri digitali”. Aceasta consideră că această abordare va deschide calea către ideea că testele pe oameni pot fi efectuate în siguranță atunci când sunt utilizată „oameni virtuali”. „Simt că, în prezent, oamenii operează cu un mindset exact opus, ceea ce are perfect sens, deoarece confidențialitatea oamenilor trebuie respectată. De fapt, nu cred că datele oamenilor ar trebui exploatate deloc, mai ales atunci când aveți acești gemeni digitali”, a completat aceasta.
Pentru moment, Mantis a înregistrat succes în domeniul sportului profesionist, probabil datorită nevoii acute de a modela performanța atleților de elită. Witchel a dezvăluit că unul dintre principalii clienți ai startup-ului este o echipă din NBA. „Creăm aceste reprezentări digitale ale sportivilor, care arată practic cum a sărit acest atlet, nu doar astăzi, ci pentru fiecare zi din ultimul an, și cum se modifică săriturile lor în timp, în comparație cu cantitatea de somn sau cu numărul de ori în care își ridică brațele deasupra capului”, a explicat aceasta. Această analiză granulară permite oțimizarea performanței și prevenirea accidentărilor într-un mod care ar fi fost imposibil înainte.
Startup-ul a ridicat recent 7,4 milioane de dolari într-o rundă de finanțare „seed”, condusă de Decibel VC, cu participarea Y Combinator, a unor investitori înger și a Liquid 2. Fondurile vor fi utilizate pentru angajări, publicitate, marketing și funcții de „go-to-market”. Următorul pas pentru Mantis, conform Witchel, este continuarea dezvoltării tehnologiei și, în cele din urmă, lansarea platformei pentru publicul larg, vizând medicina preventivă. Compania lucrează, de asemenea, pentru a răspunde nevoilor laboratoarelor farmaceutice și ale cercetătorilor implicați în studii FDA, având ca obiectiv furnizarea de informații detaliate despre modul în care pacienții răspund la tratamente, accelerând astfel procesul de validare a noilor terapii.
Mantis Biotech creează „gemeni digitali” ai oamenilor pentru a rezolva criza datelor din medicină
