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颠覆性医疗革命：未来科技与医疗的无缝对接 [:1700802199]
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颠覆性医疗革命：未来科技与医疗的无缝对接 趋势15 人体实验的终结
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今天，新药品的批准要经过一个过程，该过程以人体临床试验作为最后一关。临床试验是一个严谨的过程，包括活性分子的发现、动物试验和人体实验，耗资往往达数十亿美元，并且需要许多年。而且并非所有药品的副作用都能够通过动物试验预测，因此参加实验的患者可能会遭受各种副作用，如果实验成功的话，药品就得以批准，但无论实验的结果如何，时间和费用成本的付出都是一样的。
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那么是否有另外一条更安全、更快捷和更便宜的审批路线可走呢？不再需要人体测试前耗时数年的“体外”和动物研究，而是在短短的几分钟就可以在数十亿虚拟病人身上测试上千的新分子？我们需要拿什么来证明这样的能力？最起码，虚拟患者必须与目标患者的生理学相仿，并具有实际患者表现出的所有变化。该模型应该包括循环系统、神经、内分泌和代谢系统，并且每个系统必须展示出针对生理和药理刺激产生的有效机制为基础的反应（mechanism-based responses）。该模型也必须具有成本效益，能在几秒钟内模拟几周的用药反应。这种模拟被称为计算认知体系（computational cognitive architectures），虽然目前这个系统不能完全代表整个人体生理，但一个真正全面的系统将有可能模拟各种条件、症状，甚至药物作用。要达到这样一个宏伟目标，需要将人体的每一个微小的细节，从身体对温度变化的反应到激素作用的生理节律纳入模拟系统中。
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HumMod就是这样一个模拟系统，可提供从器官到激素的自上而下的人体生理模型。现有模型包含超过1500个线性／非线性方程，6500个状态变量，如体液、循环、电解质、激素、代谢和皮肤温度。 HumMod是基于亚瑟·盖顿（Arthur Guyton）和托马斯·科尔曼（Thomas Coleman）在20世纪70年代初的早期研究成果发展而来。
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在过去的40年中，科尔曼继承并进一步扩大了该体系：先用一个基于DOS程序的被称作Human的系统，之后是一个基于Windows的“定量循环生理学”的系统，这个系统免费提供，使用C++语言编写，事实上用C++对生理部分进行编程非常具有挑战性。过去的8年，罗伯特·海丝特（Robert Hester）博士指导开发了HumMod，旨在解决这些问题，现在的生理部分是通过XML语言编码的。
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该研究的重点是创造HumMod人群，也就是HumMod人口模型，该模型可以模拟有不同的生理反应的“人”。这一模型可以潜在地帮助我们理解人类对病理或药物的不同反应。最近的研究表明，它不久将可能模拟人体。我联系了海丝特博士，想听听他的专家意见。
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我们认为，生理模型的开发方式存在一个主要的问题，即我们的方法是从顶层切入的，可以说是生理学途径最初的未经加工的描述。之后，我们给这些“未经加工”的数学描述添加细节，从而改进模型。这样做的好处是，我们得到了一个人体生理的综合模型。其他设计则从低层开始，如生物化学和分子模拟，并尝试将这些模型整合在一起。因此我们认为这种类型的模拟会面临许多挑战。其中的挑战之一就是没有足够的实验人体数据，来帮助我们理解各种条件下的生化途径。
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在过去的几个月里，他们一直在与一家公司合作，该公司正在开发一种装置来监测充血性心脏衰竭，试图预测出患者应该何时去看医生，而不是去急诊室或被送往医院。他们的患者模型有多种病理特征，并已进行了两个月的模拟操作。公司将所得到的结果数据跟人体数据对比，以确定他们是否收集了恰当的参数。
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HumMod得到了密西西比大学的授权进行软件商业化开发，并获得资金继续做这个项目。它现在有不同的应用方向：首先是医学教育。 HumMod的浏览器版本正在开发，以帮助不同年级的学生了解基本的生理知识。对各种病人场景进行编程，将HumMod模拟成医疗模特以提供逼真的生理反应，这些都能更好地帮助培养医疗和护理专业的学生来长期管理病人。进行生理和临床研究是另一个显而易见的应用。
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正如海丝特博士所指出的，个性化医疗的实施肯定需要这样一个生理模型：
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我们每个人都是相似的，因此在临床上应该做同样的处理，如今这样的想法显然已经过时了。如果我们的假设是正确的，即基于人体生理的基本方程是一样的，但不同的参数会体现出个体的差异。如果我们有一个足够大的患者“库”，对一个病人的观察可以借助该患者库而外延到类似的人群。随着数据的继续收集，我们可以从这个较大的患者库得到“最具表现力”的模型，该模型可能会被用来作为规划治疗、饮食和锻炼方案，或其他有关健康的任何方面的基础。这个想法是直观清晰的，虽然实现它还需要多年的努力。
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从能量平衡到神经信号等许多元素仍然需要改进，只有这样，HumMod才能够模拟慢性疾病和复杂的器官。产生大的数据集将需要相应的分析软件，但除了这些问题，HumMod项目的长期目标是建立人类从出生到死亡的生理模型。
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设计一个全身仿生装置将有可能矫正“器官上的芯片”最显著的局限性之一：器官的孤立
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HumMod并不是该领域唯一的研究成果。获得欧洲委员会部分资助的阿维森纳项目（Avicenna project），旨在构建一个路线图，允许我们将来在“硅片”上完成临床试验，而不需要在真人身上做实验。其他项目中使用真实模型，而不是计算模型。戈登凯恩大学（Gordon A.Cain University）设计了一个人体肝脏器官构造，能够模拟真实的肝脏对有毒化学品的刺激作出的反应。该项目历时5年，耗资1900万美元，由多个机构合作共同开发。该平台旨在基于复制人体网络的先进组织工程分析仪（Advanced Tissue- engineered Human Ectypal Network Analyzer, ATHENA ），来开发相互关联的人体器官构造，它看起来像一个做心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）的人体模特。
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这让我们既可以测试分子，又不用担心对人体的毒性作用，我们还可以监测成千上万的活细胞生产和消耗的各种不同分子的波动。令人叫绝的是，该项目还计划将其肝脏设备连接到哈佛大学开发的心脏设备上。如果成功，他们希望在2015年增加一个由洛斯阿拉莫斯国家实验室正在开发的肺结构，2016年之前再增加一个UCSF/范德比尔特（Vanderbilt）大学合作设计的肾脏结构，从而逐步建立第一个人的生理模型。
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在芯片上模拟器官
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模拟人体生理学不一定需要建立与活人相同大小的器官，有更容易的模拟方法可循。一种叫“芯片上的器官”的技术（organ-on-a-chip），可以模拟整个器官和器官系统的活动、机理及生理。单个器官芯片由一个计算机存储器棒大小的透明柔性聚合物组成，内部有很多中空的流体通道，这些通道内布满了活的人体细胞。该微芯片的透明特性可以使我们一窥人体器官的内部运作。人们已经利用了该微流体设备来模拟包括心脏、肺、肾、动脉、骨、软骨和皮肤在内的众多器官。制药公司还可以利用这些芯片来衡量一个器官对另一个器官的直接影响。然而，随着设计的扩大，该系统将变得越来越复杂，这样的难题也会越来越多。
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韦斯研究所（Wyss Institute）及其合作团队试图将10个不同的器官芯片连接起来，以模拟整个人体的生理机能。该仪器在控制流体流动和细胞活力的同时，允许进行实时观察培养组织，并进行复杂的生化功能分析。该仪器被称为“人体芯片”（human-on-a-chip）。它可以被用来评估新的候选药物，并提供其安全性和有效性等重要信息。2014年，韦斯研究所设计了一款“骨髓芯片”，重现了这一复杂的人体器官的结构、功能，甚至蜂窝化细胞组成。研究人员可以利用该工具来研究新药的影响和毒性。此外，它可以用来暂时保存癌症患者的骨髓，这些患者的骨髓组织在接受放射或化疗中通常会遭到破坏。
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这个新的“骨髓芯片”的革命性的特性之一，就是它实际上可以产生人造循环系统的血细胞，为网络上的其他芯片器官提供营养。 FDA和DARPA都为这些研究提供过资金支持。最终，这样的设备可以替代新药物和环境毒素的动物试验，并能够准确模拟人类疾病。
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来自佐治亚理工学院的另一个例子是模仿血液流经狭窄的冠状动脉，以评估诸如阿司匹林一类抗凝血药物的效果。其中一项研究得出的结论是，虽然阿司匹林能防止危险血块在一些危险的血栓患者中形成，但对那些只是动脉变窄的患者未必有效。由于医生有很多药物可供选择，这种台式诊断设备在帮助防止心梗而挽救生命的同时，也降低了医疗费用。
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2014年，人类第一次在实验室复制了有特定遗传疾病的患者的个人组织。哈佛大学的科学家与韦斯研究所和其他机构合作，从巴特综合征（Barth syndrome）患者身上获得了皮肤细胞，这是一种罕见的心脏疾病，没有有效的治疗方法。通过使用载有人体细胞间基质蛋白芯片模仿自然环境，他们将皮肤细胞转化为带有同样突变的干细胞。像巴特综合征患者的心脏组织一样，这些干细胞诱导产生的心脏组织只能产生微弱的心脏收缩。他们得出的结论是，我们无法真正了解一个单细胞的基因突变的意义，直到有了一大块器官组织后，我们才有可能看到它是如何发挥作用或产生故障的。
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微工程细胞培养系统模拟器官生理学，可用于开发与病人相关的疾病模型，它不仅能更好地预测药物的疗效和毒性，同时也能帮助我们更好地了解药物作用的机制。我们还可能会发现给药新途径；分析不同遗传背景的人群；确定各种化合物的药物动力学性质；甚至利用微工程模型来进行临床试验。
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2014年，Insigneo学院创建了一个针对个性化医疗的人体生理的全电脑模拟模型。该“虚拟生理人”（The Virtual Physiological Human）通过模拟真实病人治疗的效果，来解决临床试验和动物试验中遇到的问题。他们正在进行的研究可能是未来医疗保健的关键。如果没有硅片医学，医学机构将无法应对未来的需求。“虚拟生理人”将是一个基于软件的实验和治疗的实验室，它可以在节省时间和金钱的同时，找到更加理想的治疗效果。如果一个病人的所有数据都被添加到该模型中，它可以对该患者的当前健康状态和未来健康结果进行预测，从而迎来真正的个性化医学的时代。该团队还致力于用VIRTU心脏来评估冠状动脉疾病，用一个神经肌肉模型来预测治疗帕金森病，用MySpine模型来研究神经变性问题，用Mission-T2D 模型来预测患者Ⅱ型糖尿病的风险。
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