Imec挺进医疗数字孪生领域，在肠道健康方向取得进展

人类肠道健康与心理状态、各类退行性疾病乃至慢性炎症密切相关。而其中的一大重要影响因素，就是消化道中的微生物平衡。研究人员在分析迟发性微生物和摄入/排泄端取样方面已经取得重大进展。但到目前为止，消化道中各部分微生物的相对形成机制仍然不为人知。

欧洲正着手推进一项雄心勃勃的合作计划，希望创建数字孪生并探索各类健康结果间的关联，借此破解人类肠道之谜。在安特卫普召开的本届Imec未来峰会上，Imec公司研发副总裁兼OnePlanet研究中心总经理Chris Van Hoof分享了该公司为人类肠道创建数字孪生所做出的努力。Imec团队正在营养学家、医生、医学研究人员、芯片设计师和数据科学家的共同指导下，将新型传感器、分析方法及机器学习技术结合起来，力求建立起精准可靠的肠道数字模型。

医学研究人员在面向人体外部的数字孪生创建方面已经拥有丰富经验，但截至目前，学界对于消化系统内部的运作机制仍然知之甚少。

Van Hoof在采访中表示，“我们可以接受胃镜检查、结肠镜检查与排泄物分析，但还无法绘制出整个胃肠道。”

作为全球领先的研发机构，Imec正围绕硅芯片、纳米技术与健康产业开展合作。Imec目前的项目主要是与瓦赫宁根大学及紫荆大学医学中心的研究人员合作，此外也在寻求其他相关方的建议和指导，希望在初步探索之后进一步扩大研究规模。

进军“最大表面”

在医学上，肠道内壁被称为管腔。如果把人体视为一个“克莱因瓶”，那么肠道其实位于体外。医生们认为它是人体中最大的表面，总面积约30平方米。肠道既是过滤器、也是看门人，负责捕捉养分并排出废物。实验证明，肠道健康与糖尿病、代谢健康、体重减轻、免疫系统衰弱、心理问题等多种其他疾病相关。

人体内约承载着500到800种不同微生物种群，而这些种群间的相对平衡往往与多种疾病有关。相关研究已经将多种慢性疾病同微生物种群联系起来。Van Hoof表示，许多看似无关的疾病之间，其实具有着相通的微生物特征。

研究人员并不清楚人体为什么会分泌出特定的化合物，也不知道机体是如何调整分泌量的。在最近一项研究中，Van Hoof的同事们尝试食用富含多种植物的食物，这些植物有可能影响到肠道健康。大家的饮食内容完全相同，但身体却出现了相互有别的独特反应。

医疗数字孪生的构成

医疗数字孪生包含一系列构成元素，例如内置于Smart Peel中的新型传感器平台、用于分析排泄物的马桶、智能午餐盒、食物跟踪器以及衣物识别摄像头，此外还涵盖压力及心理健康测试机制。

小到可以一口吞服、强大到能够准确测量正确指标，同时也能在足以分解大部分物质的消化环境中保持稳定，Imec已经为自己的采样装置设计出完善的技术方案。如果监管审批顺利通过，Imec有望在明年初开始第一次人体试验。

研究团队还计划进行化学和生物测量，记录测试目标的声音等物理特征并进行无线通信。试验还对电子设备的能源效率提出要求，因为它需要在人体内稳定运行一周。另外，研究团队还开发出一种精准的“腹部GPS”定位技术，用于持续追踪装置在体内的移动轨迹。

微调模型

以往，要想了解哪些因素可能改善或恶化肠道健康，医生只能凭经验做出判断。因此，医生在诊断中往往会给出适用于大多数人的建议，例如少吃辛辣或油腻食物，但实际效果相当有限。

Van Hoof解释道，“我们希望创建个体模型，看看实际影响因素跟虚拟副本给出的结论是否一致。这样我们就可以在副本上做试验，不用拿人当小白鼠了。在确保同步之后，我们就能引入各种新的干预措施，看看哪种效果最好。”

研究团队还在探索一系列策略，包括先创建个体数字孪生，再逐步推进到基于基因、表型、行为或微生物特征组的群体性数字孪生模型。Van Hoof指出，“希望我们不用构建数十亿个模型，而是先建立一些普适性模型，再根据捕捉到的数据做出微调，从而实现模型的系统化推广。”

但要想创建出这些新模型，还要借助于其他领域的技术方法。例如，心血管研究人员可能会直接观察心电图数据来诊断多种疾病，无需参考患者自己的具体表现。“但肠道健康分析还缺乏这样的黄金标准，所以暂时没有可靠的变量削减方向。”

机理分析

数字孪生的UI设计同样重要。大多数国家都会向公众发布代表健康饮食要素的基本营养金字塔图表。然而，人们更需要行为指引，而不是简单的多吃这个、少吃那个这种参考信息。

例如，研究团队开发出一款配备摄像头的智能零食盒，用来研究人们怎么吃零食。事实证明，作为一种无意识的饮食模式，很多人——特别是习惯吃早餐的人——实际摄入的卡路里往往比主动记录结果更高。另外，使用可穿戴传感器也能在早餐前对用户的精神和心理压力变化进行提前追踪。

Van Hoof指出，“我们希望监控人们在生出想吃甜食的念头时，身体会出现哪些变化。这些都可能与肠道健康联系起来，所以也应被记入模型。现在我们已经能够捕捉到这些信号，也希望能引导人们做出更健康的饮食选择。”

创建正确的数据框架

肠道健康数字孪生需要汇总来自多个来源的数据，这同样是个现实难题。很明显，成功的数字孪生应该能够与传感器、应用程序及其他多种数据基础设施协同运作。为此，研究小组正尝试将全部数据集成至Emac OpenPlanet基础设施当中——这是一套专门用于健康和环境研究的低代码平台。

OpenPlanet当中包含用于数据收集、数据连接、存储和分析的应用程序，同时支持面向各类用例的精选算法和程序。例如，OpenPlanet能够在医生和患者之间、或者在数字孪生和实际观察对象间实时共享可穿戴设备数据，以预构建模型、数据格式和机器学习工作流为基础，推动数字孪生的大众化普及。而且请放心，所有工作流均由适当的安全和隐私措施提供保护。

Van Hoof认为，以往关于肠道健康与其他领域间实际关联的研究，往往受到数据收集、格式化和分析等因素的阻碍。他们希望建立并整合各个环节，一举攻克这些技术樊篱。此外，联邦学习等工具也有助于支持多种传感器、数据源和在途应用。

总之，创建数字孪生要求研究者具备宽阔的研究视野以及众多拥有医疗、商业和保健专业知识的合作伙伴。Van Hoof表示，他们正在积极邀请食品和饮料、制药及医疗技术等行业合作伙伴的加入。