Virtualni blizanci – budućnost kliničkih ispitivanja ili fikcija?

Kaže se da oko 90% potencijalnih lijekova neće proći kliničku fazu ispitivanja. To potragu za novim lijekovima čini vremenski, novčano i emocionalno vrlo zahtjevnom ne samo za kompanije i znanstvenike već i za pacijente. Nadalje, tradicionalna istraživanja često su predmet etičkih rasprava pa se tako postavlja pitanje postoji li način kako povećati uspješnost kliničkih ispitivanja? Također, je li moguće osmisliti ispitivanja koja zaobilaze pokuse na životinjama i ne izlažu ljude potencijalno opasnim nuspojavama?

Rješenje svih problema

In silico klinička ispitivanja temelje se na računalnim simulacijama koje koriste virtualne modele pacijenata kako bi testirali sigurnost i efikasnost nekog lijeka prije primjene na ljudima. Osnovna im je namjena da pružaju jeftiniju, bržu i etički ispravniju alternativu klasičnim istraživanjima.

Nažalost, u praksi je gotovo nemoguće osigurati potpunu objektivnost kliničkih rezultata koja bi vrijedila za različite skupine ljudi. Veliki problem tako predstavlja premala reprezentacija žena i ljudi drugih rasa u klasičnim kliničkim ispitivanjima. Upravo je ovo odličan način kako bi in silico ispitivanja mogla poboljšati kvalitetu podataka i tako omogućiti znanstvenim timovima da izrade sigurnije lijekove.

S druge strane, svaki je organizam drugačiji pa tako kod mnogih teških kroničkih oboljenja pacijenti različito reagiraju na istu terapiju zbog njihove individualne farmakogenomike. Analize krvi i druge klasične pretrage ponekad ne mogu dovoljno precizno predvidjeti kako će pojedinac reagirati na neku terapiju, a situacija se dodatno komplicira kod pacijenata koji boluju od više bolesti od kojih svaka zahtjeva poseban terapijski pristup. Ideja virtualnog blizanca jest da je to računalni model koji pokazuje iste anatomske i fiziološke odgovore na terapiju kao stvarni pacijenti. Područje njihove primjene teoretski je vrlo široko te zahvaća sve od personalizirane medicine do većih kliničkih istraživanja.

Ili ipak ne?

Glavni problem koji se nameće kod in silico ispitivanja jest validacija podataka. Umjetna inteligencija još uvijek je u začetku pa je stoga teško s potrebnom sigurnošću garantirati točnost podataka dobivenih korištenjem virtualnih blizanaca. Također, kao i sa svakom novom metodom, potrebna su dodatna ispitivanja etičnosti i privatnosti podataka.

Danas, in silico metode postaju realnost kliničkih ispitivanja te time skraćuju njihovo trajanje i čine ih sigurnijima za pacijente. Iako se kao nova tehnologija, susreću s mnoštvo izazova, uz pravilna ulaganja i jasno određenu viziju, virtualni blizanci mogli bi postati sastavni dio ne samo velikih ispitivanja već i svijetle budućnosti personalizirane medicine.