Mantis Biotech, стартап из Нью-Йорка, является пионером в создании «цифровых двойников» – высокодетализированных, основанных на физике моделей человеческого тела, – чтобы преодолеть критическую проблему в современной биомедицинской науке: нехватку данных. В то время как большие языковые модели (LLM) обещают прорывы в геномике, диагностике и разработке лекарств, их эффективность зависит от доступа к исчерпывающим наборам данных. Эти наборы данных часто ограничены, особенно когда речь идет о редких заболеваниях, необычных случаях или этически чувствительной информации о пациентах.
Проблема Ограниченности Данных
Суть проблемы проста: LLM требуют огромного количества данных для эффективной работы. Но данные в здравоохранении часто фрагментированы, неструктурированы или подвергаются строгим правилам конфиденциальности. Это оставляет исследователей в затруднительном положении при обучении моделей на реалистичных сценариях, особенно в тех областях, где данные по своей природе редки. Например, понимание биомеханики спортсмена с отсутствующим пальцем затруднено, потому что размеченных наборов данных просто не существует.
Решение Mantis Biotech напрямую решает эту проблему. Их платформа объединяет данные из различных источников – учебников, захвата движений, биометрических датчиков, медицинской визуализации – и использует LLM для синтеза полных, прогностических моделей. Ключевой инновацией является физический движок, который привязывает эти синтетические наборы данных к реалистичным анатомическим и физиологическим ограничениям.
Как Работают Цифровые Двойники
Процесс включает три основных этапа:
- Интеграция Данных : Сбор информации из различных источников, включая структурированные медицинские записи и неструктурированный текст.
- Синтез LLM : Использование LLM для проверки, уточнения и объединения этих данных в последовательную структуру.
- Физически Обоснованное Моделирование : Пропуск интегрированных данных через физический движок для создания высокоточных симуляций человеческой анатомии и поведения.
Это позволяет Mantis Biotech генерировать синтетические наборы данных для сценариев, где реальные данные недоступны. Например, платформа может моделировать оценку позы руки у человека с отсутствующим пальцем, просто удалив палец из модели и повторно сгенерировав симуляцию. Это позволяет обойти необходимость в редких или несуществующих наборах данных.
Текущие Применения и Будущее Расширение
Первоначальный успех компании связан с профессиональным спортом, где высокопроизводительным спортсменам требуется детальный биомеханический анализ. Одна команда НБА использует цифровые двойники Mantis Biotech для отслеживания эффективности игроков, прогнозирования риска травм и оптимизации тренировочных режимов. Платформа может анализировать годы данных о прыжках наряду с режимом сна, движениями рук и другими биометрическими показателями, чтобы предоставлять действенные идеи.
Mantis Biotech планирует расширить свою деятельность в более широких областях здравоохранения, включая:
- Хирургическая Подготовка : Моделирование операций для хирургов, чтобы практиковать высокорискованные процедуры.
- Разработка Лекарств : Прогнозирование реакции пациентов на лечение на основе смоделированных клинических испытаний.
- Профилактическое Здравоохранение : Выявление людей, подверженных риску конкретных заболеваний, на основе поведенческих и физиологических данных.
Компания недавно привлекла 7,4 миллиона долларов в виде начального финансирования, которые будут использованы для найма, маркетинга и разработки платформы.
«Мы хотим, чтобы у людей было убеждение, что людей можно тестировать, когда вы используете виртуальных людей», — говорит генеральный директор Georgia Witchel, отражая смелое видение будущего биомедицинских экспериментов.
В конечном счете, технология цифровых двойников Mantis Biotech представляет собой переход к более проактивному здравоохранению, основанному на данных. Преодолевая разрыв между реальными ограничениями и прогностическим моделированием, компания стремится ускорить инновации во всей биомедицинской отрасли.
