Mantis Biotech, sebuah startup yang berbasis di New York, memelopori penciptaan “kembar digital” – model tubuh manusia berbasis fisika yang sangat detail – untuk mengatasi hambatan kritis dalam penelitian biomedis modern: kelangkaan data. Meskipun model bahasa besar (LLM) menjanjikan terobosan dalam genomik, diagnostik, dan penemuan obat, efektivitasnya bergantung pada akses ke kumpulan data yang komprehensif. Kumpulan data ini seringkali terbatas, terutama ketika menangani kondisi yang jarang terjadi, kasus yang tidak biasa, atau informasi pasien yang sensitif secara etika.
Tantangan Keterbatasan Data
Masalah intinya sederhana: LLM memerlukan data dalam jumlah besar agar dapat berfungsi secara efektif. Namun data layanan kesehatan sering kali terfragmentasi, tidak terstruktur, atau tunduk pada peraturan privasi yang ketat. Hal ini membuat para peneliti kesulitan untuk melatih model berdasarkan skenario yang realistis, terutama di area yang datanya jarang tersedia. Misalnya, sulit untuk memahami biomekanik seorang atlet yang kehilangan jarinya karena kumpulan data yang diberi label tidak ada.
Solusi Mantis Biotech mengatasi hal ini secara langsung. Platform mereka mengintegrasikan data dari beragam sumber – buku teks, penangkapan gerak, sensor biometrik, pencitraan medis – dan menggunakan LLM untuk mensintesis model prediktif yang lengkap. Inovasi utamanya adalah mesin fisika yang mendasari kumpulan data sintetik ini dalam batasan anatomi dan fisiologis yang realistis.
Cara Kerja Kembar Digital
Prosesnya melibatkan tiga langkah inti:
- Integrasi Data : Mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, termasuk rekam medis terstruktur dan teks tidak terstruktur.
- Sintesis LLM : Menggunakan LLM untuk memvalidasi, menyempurnakan, dan menggabungkan data ini ke dalam kerangka kerja yang koheren.
- Pemodelan Berbasis Fisika : Menjalankan data terintegrasi melalui mesin fisika untuk membuat simulasi anatomi dan perilaku manusia dengan ketelitian tinggi.
Hal ini memungkinkan Mantis Biotech menghasilkan kumpulan data sintetis untuk skenario ketika data dunia nyata tidak tersedia. Misalnya, platform dapat mensimulasikan estimasi pose tangan untuk seseorang yang jarinya hilang hanya dengan menghapus digit dari model dan membuat ulang simulasi tersebut. Hal ini mengabaikan kebutuhan akan kumpulan data yang langka atau tidak ada sama sekali.
Aplikasi Saat Ini dan Ekspansi di Masa Depan
Kesuksesan awal perusahaan ini terletak pada olahraga profesional, yang mengharuskan atlet berperforma tinggi memerlukan analisis biomekanik yang mendetail. Salah satu tim NBA menggunakan kembaran digital Mantis Biotech untuk melacak kinerja pemain, memprediksi risiko cedera, dan mengoptimalkan pola latihan. Platform ini dapat menganalisis data lompatan selama bertahun-tahun bersama dengan pola tidur, gerakan lengan, dan penanda biometrik lainnya untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Mantis Biotech berencana untuk memperluas aplikasi perawatan kesehatan yang lebih luas, termasuk:
- Pelatihan Bedah : Mensimulasikan prosedur bagi ahli bedah untuk melakukan operasi berisiko tinggi.
- Pengembangan Obat : Memprediksi respons pasien terhadap pengobatan berdasarkan simulasi uji klinis.
- Perawatan Kesehatan Pencegahan : Mengidentifikasi individu yang berisiko terhadap kondisi tertentu berdasarkan data perilaku dan fisiologis.
Perusahaan baru-baru ini mendapatkan pendanaan awal sebesar $7,4 juta, yang akan digunakan untuk perekrutan, pemasaran, dan pengembangan platform.
“Kami ingin masyarakat memiliki pola pikir bahwa manusia dapat diuji ketika Anda menggunakan manusia virtual,” kata CEO Georgia Witchel, yang mencerminkan visi yang berani untuk masa depan eksperimen biomedis.
Pada akhirnya, teknologi kembaran digital Mantis Biotech mewakili pergeseran menuju layanan kesehatan yang lebih proaktif dan berbasis data. Dengan menjembatani kesenjangan antara keterbatasan dunia nyata dan pemodelan prediktif, perusahaan bertujuan untuk mempercepat inovasi di seluruh industri biomedis.
