在《NPJ数字医学》杂志最近发布的一篇文章中，研究人员展示了一套为人类免疫系统量身构建的数字孪生框架。
背景介绍
数字孪生是产业以IT技术建立的个性化仿真模型，目前已经在医疗保健和医学研究方面取得一系列显著成果，包括胰岛素泵控制和心血管健康状况诊断等。这类定制化计算模型虽然拥有推动药物研究、疗法优化等领域进步的潜力，但要想让精准医学真正成为现实，我们还需要更多、更复杂的医学数字孪生探索。
针对免疫系统构建的数字孪生也许将成为第一个重要突破口。作为人体内抵御病原体的第一道关隘，免疫系统与多种疾病和健康问题紧密相关，且一旦出错将会严重威胁生命安全。尽管意义重大，但由于免疫系统自身的内在多样性、再加上评估病患免疫状态时需要考虑诸多影响因素，所以这方面研究工作一直迟迟难有进展。
关键的一步
在这篇文章中，作者们展示了解决问题、开发免疫数字孪生（IDT）原型的宏观草图。整个框架采用四步走方法，具体涵盖对具体应用案例的描述、模型构建、模型定制以及最后的持续改进。
在每一个相关的生理惊讶上，已知的生物学和相关机理都将通过数据收集来表征。收集到的数据将为一个或多个计算模型供应信息。之后，将各尺度模型集成到统一的多尺度综合基础模型当中。第二步则是从个体患者处收集数据，将体征表现以参数化形式引入基础模型，使得模型与患者逐渐同步。由此生成的数字孪生即可用于患者的临床决策。
目前的免疫数字孪生原型已经受到高度关注，也吸引来自全球各非营利学界、政府资助机构及私营企业间的通力合作。但这种方式需要一套协作平台，保证各方能够就最终结果的特征达成广泛共识。例如，由欧洲新近成立并领导的DigiTwin联盟就集结了来自32个国家的临床、工业和学术合作方，希望为每一位欧洲公民的各类疾病生成数字孪生，并能够在一定程度上为免疫数字孪生提供模型参考。
免疫数字孪生的开发，同样遵循工业数字孪生的四步走创建范式：
建立特定应用并构建合适的通用模板模型；
为特定患者定制模板模型；
对免疫数字孪生开展最终评估和不确定性量化；
收集个体患者数据，持续改进免疫数字孪生。
研究结果、讨论与结论
目前的前瞻性研究，已经为免疫数字孪生技术在临床和生物医学环境中的发展提供了一套高级框架。虽然免疫数字孪生面临着巨大的科学和技术挑战，但研究人员可以先期针对特定基础应用建立模型，持续收集数据并着眼于少数增强功能，并随时间推移打造出越来越精准的定制化仿真模型。
文章作者们建议组建预测免疫学联盟，将众多跨学科科学家聚集在一起，共同使免疫数字孪生成为现实。这种将建模与临床诊疗紧密结合的集成化基础设施，最终有望大大加快疗法从实验室到落地实践的速度、解决目前无法达成的医学目标，最终颠覆整个生物医学研究的基本思路。此外，它还将为计算和生物学研究人员带来大量新的训练模型。
研究团队将项目周期设定为七年，总体分为三个阶段。一期项目预定为两年时间，主要用于定义应用、绘制免疫数字孪生理论图谱、构建基础设施和合作伙伴团体。而其中的首要任务，则是汇聚建模师、临床医生、免疫学家、商业实体、资助机构及软件工程师等参与方，共同确定目标和技术手段。这里的目标包括：
建立少量潜在的免疫数字孪生技术应用；
建立能够启动项目并逐步组织后续工作的指导团队；
从规划阶段起步，整理出一份资金来源清单。
在接下来的三年中，该联盟将构建并测试免疫数字孪生的原型模型与配套计算基础设施。最后两年，则是在患者群体中验证免疫数字孪生的实际效力。此外，联盟还必须以机构分散、但拥有强大集中凝聚力的姿态寻求财务支持，包括用于建模、软件开发、实验和临床评估/验证的必要资源。
值得注意的是，研究人员也初步整理了这样一个庞大项目所面临的现实障碍。其复杂性和推进成本不亚于抗癌登月计划。作为由美国国立卫生研究院资助、同样为期七年的重量级项目，抗癌登月计划总投入达18亿美元。免疫数字孪生可能还需要引入创新型测量技术，具体取决于初始应用场景。此外，要想让免疫数字孪生在精确度和功能性方面达到工业应用标准，必然还要完成一系列新的科学发现和技术突破。
总的来说，目前的工作表明免疫数字孪生已经不再是人类触不可及的遥远禁区。文章作者们提到，由于免疫系统与人类几乎一切主要疾病——包括心脏、感染、自身免疫及呼吸系统疾病——都有着密切联系，因此免疫数字孪生的建立或将带来颠覆性影响。面对这样一片天宽海阔、意义深远的新战场，现在不冲更待何时。
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