通過(guò)創(chuàng)建循環(huán)系統(tǒng)的數(shù)字孿生，Amanda Randles希望為醫(yī)療預(yù)測(cè)帶來(lái)前所未有的精準(zhǔn)度。
Amanda Randles希望復(fù)制你的身體。這位計(jì)算機(jī)科學(xué)家希望擁有足夠的數(shù)據(jù)和處理能力，能夠在她的電腦上有效地克隆你，快進(jìn)時(shí)間，看看你的冠狀動(dòng)脈或紅細(xì)胞在一周內(nèi)會(huì)發(fā)生什么。盡管完全個(gè)性化的醫(yī)學(xué)模擬(即“數(shù)字孿生”)目前還超出我們的能力范圍，但Randles已經(jīng)在長(zhǎng)期血流計(jì)算模型方面取得了突破，這些模型已經(jīng)在幫助醫(yī)生非侵入性地診斷和治療疾病。
在1990年代的密歇根州，作為一名青少年，Randles已經(jīng)設(shè)想了一種結(jié)合編碼和生物學(xué)的職業(yè)。她畢業(yè)于杜克大學(xué)，獲得了物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位，在IBM工作了三年，期間她接觸到了Blue Gene超級(jí)計(jì)算機(jī)。之后，她在哈佛大學(xué)獲得了應(yīng)用物理學(xué)博士學(xué)位。在那里，她建立了一個(gè)名為Harvey的血液循環(huán)模型，后來(lái)將其搬到了杜克大學(xué)的數(shù)字孿生實(shí)驗(yàn)室。2023年4月，她因其開(kāi)創(chuàng)性的研究獲得了計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)計(jì)算獎(jiǎng)和25萬(wàn)美元的獎(jiǎng)金。
她的最新系統(tǒng)可以獲取患者血管的3D圖像，然后模擬并預(yù)測(cè)血液的流體動(dòng)力學(xué)變化。使用該系統(tǒng)的醫(yī)生不僅可以測(cè)量脈搏和血壓等常規(guī)數(shù)據(jù)，還可以觀察血管內(nèi)的血液行為。這使得他們能夠觀察到血流中的漩渦和血管壁所承受的壓力——這兩者都與心臟病有關(guān)。十年前，Randles的團(tuán)隊(duì)只能模擬大約30個(gè)心跳的血流，但現(xiàn)在他們可以預(yù)測(cè)超過(guò)70萬(wàn)次心跳(大約一周的時(shí)間)。由于他們的模型是交互式的，醫(yī)生還可以預(yù)測(cè)如果他們采取如開(kāi)藥或植入支架等措施會(huì)發(fā)生什么。
Quanta雜志與Randles就過(guò)多數(shù)據(jù)的利弊、圖形如何幫助橋接生物學(xué)和計(jì)算以及機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在影響進(jìn)行了對(duì)話(huà)。以下是經(jīng)過(guò)整理和編輯的采訪(fǎng)內(nèi)容。
你何時(shí)首次想到計(jì)算可以幫助醫(yī)生治療患者？
我上高中時(shí)就讀于一個(gè)數(shù)學(xué)和科學(xué)中心。我們?cè)趯W(xué)習(xí)生物學(xué)和科學(xué)的同時(shí)也在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)編程，所以?xún)烧哂泻芏嘟徊纥c(diǎn)。然后我在大學(xué)二年級(jí)時(shí)在一個(gè)遺傳學(xué)實(shí)驗(yàn)室工作，那里使用了大量計(jì)算技術(shù)來(lái)進(jìn)行患者特定的基因組分析和其他細(xì)胞技術(shù)。
那時(shí)候你對(duì)超級(jí)計(jì)算機(jī)感興趣了嗎？
我甚至不知道怎么說(shuō)——當(dāng)我加入IBM時(shí)，我不知道什么是超級(jí)計(jì)算機(jī)。我只知道他們?cè)谟糜?jì)算機(jī)進(jìn)行生物研究。我不太理解超級(jí)計(jì)算機(jī)的意義。我原本在德州面試一個(gè)操作系統(tǒng)的職位，后來(lái)他們打電話(huà)說(shuō)，“我們?cè)诿髂崽K達(dá)有一個(gè)IBM Blue Gene超級(jí)計(jì)算機(jī)團(tuán)隊(duì)的空缺?！蔽液苄疫\(yùn)能加入那個(gè)團(tuán)隊(duì)。
你是何時(shí)意識(shí)到循環(huán)模型可以工作的？
我們的2010年論文是首次捕捉整個(gè)冠狀動(dòng)脈樹(shù)的——即你所有的冠狀動(dòng)脈——在一個(gè)心跳期間的細(xì)胞分辨率。這篇論文使用了Harvey的前身MUPHY。看到一個(gè)二維或三維的模擬圖像有正確的幾何結(jié)構(gòu)真的很有成就感。
當(dāng)我們需要做一些改變時(shí)，我們轉(zhuǎn)向我自己從頭開(kāi)始編寫(xiě)的模型。第一次看到Harvey中的動(dòng)脈和血流時(shí)，我記得對(duì)實(shí)驗(yàn)室的某人說(shuō)，“我有一張圖！”
為什么這張圖很重要？
我有一個(gè)共同導(dǎo)師，Hanspeter Pfister，他是圖形專(zhuān)家。我們引入了他團(tuán)隊(duì)的一些人在迪士尼和皮克斯等地實(shí)習(xí)的人才。我們從他們已經(jīng)在為這些計(jì)算機(jī)優(yōu)化圖形的方法中汲取了很多經(jīng)驗(yàn)：我們創(chuàng)建的動(dòng)脈3D網(wǎng)格文件與他們?yōu)閯?dòng)畫(huà)角色制作的非常相似。移動(dòng)角色的手臂并變形那個(gè)網(wǎng)格的方式與我們放入虛擬支架的方式相同。
這些預(yù)測(cè)不僅僅是你想得到的一個(gè)數(shù)字。有一個(gè)叫“壁剪應(yīng)力”的量，它只是對(duì)壁的摩擦力。我們已經(jīng)證明，當(dāng)醫(yī)生能夠在動(dòng)脈的不同部分可視化壁剪應(yīng)力時(shí)，他們可能會(huì)改變所選擇的支架長(zhǎng)度。這確實(shí)影響了他們的決定。
我們還表明，在邊界情況下，渦流與長(zhǎng)期的不良效果有關(guān)。所以醫(yī)生可以看到哪里有高渦流。這可以幫助醫(yī)生決定需要什么類(lèi)型的干預(yù)，比如支架或藥物。
Harvey還有哪些不同之處？
我們想要一個(gè)可以測(cè)試不同物理模型的代碼，能夠擴(kuò)展到模擬全身血流，捕捉復(fù)雜的細(xì)胞行為，并能很好地與虛擬現(xiàn)實(shí)接口集成以進(jìn)行虛擬手術(shù)。MUPHY并沒(méi)有研究全身的血流。我們?cè)噲D將其拓展。
此外，MUPHY是由意大利人編寫(xiě)的。許多注釋是意大利文的，我看不懂(笑)。
你如何知道這些預(yù)測(cè)實(shí)際上是準(zhǔn)確的？
在一項(xiàng)160名患者的研究中，我們表明Harvey可以準(zhǔn)確匹配患者的測(cè)量值。標(biāo)準(zhǔn)護(hù)理是將導(dǎo)絲直接插入動(dòng)脈以在任何狹窄前后測(cè)量壓力——這兩個(gè)數(shù)字的比值稱(chēng)為“分?jǐn)?shù)流儲(chǔ)備”。我們用模擬來(lái)非侵入性地計(jì)算相同的東西。
但這種對(duì)視覺(jué)的需求使得計(jì)算更加困難，對(duì)嗎？
是的，現(xiàn)在我們面臨的一個(gè)大難題是數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)量很大。我們正在運(yùn)行的模擬有多達(dá)5.8億個(gè)紅細(xì)胞。有與流體和紅細(xì)胞的相互作用，細(xì)胞之間的相互作用，細(xì)胞與壁的相互作用——你試圖捕捉這一切。對(duì)于每個(gè)模型，一個(gè)時(shí)間點(diǎn)可能是半個(gè)TB，而每個(gè)心跳有數(shù)百萬(wàn)個(gè)時(shí)間步。這真的很計(jì)算密集。
你的團(tuán)隊(duì)試圖使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)減少計(jì)算需求。效果如何？
我們最近有一篇論文介紹了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要大約10分鐘來(lái)訓(xùn)練每個(gè)患者的新模型。然后你可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)，例如，如果你改變動(dòng)脈狹窄的程度(即動(dòng)脈狹窄的程度)，總體血壓會(huì)變成什么樣？目前FDA批準(zhǔn)的工具需要大約24小時(shí)為那個(gè)患者訓(xùn)練。在這里，你可以在患者還在診所時(shí)實(shí)時(shí)互動(dòng)。
這種巨大飛躍的背后是什么？
這是機(jī)器學(xué)習(xí)與較小物理模型的結(jié)合。我們計(jì)算出每個(gè)患者的訓(xùn)練需要模擬多少種外科治療選項(xiàng)才能提供實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。我們使用一維模型，而不是依賴(lài)三維模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。它只是沿著血管的中心線(xiàn)計(jì)算——這捕捉了三維結(jié)構(gòu)但不是流動(dòng)的完整x、y、z坐標(biāo)。這是較小的數(shù)據(jù)，因此訓(xùn)練速度更快。而且你可以使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使其運(yùn)行速度更快。
這種改進(jìn)肯定有代價(jià)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)失去什么？
我們總是希望事情是可解釋的，特別是當(dāng)它進(jìn)入臨床時(shí)。我們希望確保醫(yī)生知道他們?yōu)槭裁醋龀鰶Q定，并能解釋哪些因素影響了那個(gè)預(yù)測(cè)。當(dāng)它變成黑箱時(shí)，你會(huì)失去一些這種解釋性?，F(xiàn)在，我們的很多工作都是試圖理解不確定性。傳感器需要多精確才能導(dǎo)致血流模擬的變化？
此外，你還需要注意潛在的偏見(jiàn)，特別是對(duì)于可穿戴傳感器。很多數(shù)據(jù)可能來(lái)自更富裕的地區(qū)。如果你只訓(xùn)練Apple Watch的數(shù)據(jù)，你是否得到了正確的人口組合？擁有不同年齡、不同性別、不同活動(dòng)水平和不同合并癥的大量人群數(shù)據(jù)將是很好的。
擁有這些數(shù)據(jù)你能做什么？
擁有3D模型的最新醫(yī)學(xué)圖像和連續(xù)、動(dòng)態(tài)、高分辨率的傳感器數(shù)據(jù)，我們可以弄清楚，例如：如果你在65歲時(shí)心臟病發(fā)作，那么在63歲時(shí)發(fā)生了什么？我們是否可以更積極地識(shí)別血流中的某些細(xì)微差別？
幾何結(jié)構(gòu)在不同人之間真的很不同。你需要大量的數(shù)據(jù)才能弄清楚血流中的小差異是什么以及為什么它重要。
這種健康模擬的極限是什么？
我不認(rèn)為有必要的極限——只是很多挑戰(zhàn)。有很多我們可以結(jié)合的東西，比如神經(jīng)系統(tǒng)和淋巴系統(tǒng)。我們希望整合來(lái)自許多不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，但讓它們?cè)诜答伝芈分邢嗷ネㄐ欧浅?fù)雜。我認(rèn)為我們會(huì)達(dá)到那個(gè)目標(biāo)。這只是關(guān)于一個(gè)系統(tǒng)一個(gè)系統(tǒng)地添加。
本文譯自 Quanta Magazine，由 BALI 編輯發(fā)布。
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