英国将开放一座突破性研究机构，该机构获得1100万英镑投资，致力于开发人体器官的数字"孪生体"，旨在变革疾病认知与治疗方式。由葛兰素史克（GSK）、帝国理工学院与牛津大学联合启动的"建模辅助医学中心"（MiMeC）已成为这一快速发展的建模辅助医学领域的国家级枢纽。
该中心获得葛兰素史克1100万英镑资金支持，将专注于构建人体器官与疾病的高精度计算机模型，即"数字孪生体"。这些模型使科学家能够模拟影响肺、肝、肾及软骨的疾病发展过程，并预测患者对不同治疗的反应。
研究人员表示，该方法有望通过启用虚拟实验（有时称为"计算机模拟试验"）显著加速新药研发进程。科学家将不再仅依赖实验室测试和漫长的临床研究，而是能在人体生物学的数字表征上测试药物。
领导帝国理工学院项目的史蒂文·尼德纳教授表示："数学与计算技术的进步正使此类模拟日益可行。"尼德纳教授指出，这些模型使研究人员能够以常规成本的一小部分实现高速实验，有望重塑药物开发流程。
在帝国理工学院，研究团队将运用人工智能与生物数据集构建患者特异性模型，通过数学方式表征器官内数百万交互细胞。这些机制模型旨在捕捉人体内的因果关系，而非仅识别统计规律。科学家认为这将使模型更具稳健性和可解释性，为疾病进展及治疗机制提供更清晰的洞察。
实际应用中，实验室中对单个细胞测试的药物可通过数字孪生体在整个器官系统中进行模拟。在牛津大学，海伦·伯恩与菲利普·梅尼教授将开发多尺度模型，整合从分子层面到全身生理学的全过程。这些模型将用于模拟治疗反应、优化给药策略并支持虚拟临床试验设计。
该中心还将产出开源工具与标准，旨在整合跨学科的碎片化研究，并推动生命科学领域更广泛采用建模方法。葛兰素史克计划在五年内将该技术应用于药物研发管线，并为在MiMeC工作的研究人员提供工业实习岗位。公司认为，建模、预测与实验验证的快速循环可提升决策质量，减少代价高昂的后期研发失败。
葛兰素史克MiMeC联合主任安娜·谢尔博士表示："该方法将使科学家更高效地分析复杂数据集，并大规模测试科学构想。"此项倡议反映了医学向个性化治疗更广泛转型的趋势，即根据个体患者定制治疗方案。
包括癌症研究领域已在探索的数字孪生技术在内，未来这些技术或可使临床医生实时预测治疗效果并优化疗法。支持者表示，若取得成功，MiMeC将推动英国生命科学产业发展，并助力向模型驱动医学的转型——在此模式中，模拟技术将在研究与临床决策中发挥核心作用。
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