数字孪生赋能P4医学：现代医疗保健的新范式革命

《npj Digital Medicine》：The role of digital twins in P4 medicine: A paradigm for modern healthcare

本刊推荐：为突破P4医学（预测性、预防性、个性化、参与性）在方法论实现上的局限，研究人员提出将数字孪生（DTs）与P4医学框架相结合的新范式。该研究系统阐述了数字孪生通过可解释性、可干预性、可学习性和多样性四大特征，为个性化医疗提供动态模型驱动方案，显著超越传统生物信息学方法，为脑健康与神经退行性疾病等领域提供创新工具。

　　

随着人类基因组计划带来的高通量测量技术革新，医学领域正经历从群体化治疗向个性化医疗的范式转变。P4医学（预测性、预防性、个性化、参与性）作为这一转变的核心框架，虽然概念上强调从疾病向健康的过渡，但其实际应用仍面临方法论瓶颈。传统生物信息学依赖数据驱动的黑箱模型，如深度神经网络（DNNs），尽管预测性能优异，却缺乏生物学解释性，难以支撑临床决策的信任需求。更关键的是，现有方法无法实现虚拟干预下的动态模拟，限制了"What-If"场景测试在个性化治疗规划中的应用。为此，研究人员在《npj Digital Medicine》发表前瞻性研究，提出将数字孪生（Digital Twins, DTs）与P4医学深度融合的新范式，通过机制模型与人工智能的协同，构建能够随时间演进的个性化患者模型。

本研究主要依托四大关键技术方法：首先采用机制模型构建可解释的生物系统数字孪生（如人类代谢网络）；其次利用物理信息神经网络（PINNs）实现模型参数动态更新；第三通过蒙特卡洛（MC）dropout等技术量化预测不确定性；最后整合多组学数据（包括基因组学、转录组学、代谢组学等）与电子健康记录，建立脑健康等特定领域的数字孪生系统（DTS）。

可解释模型

与传统黑箱模型不同，数字孪生基于机制模型构建，每个组件均对应明确的生物学实体或过程。如图1C所示的人类代谢饮食响应模型，其结构可直接映射到分子通路，而图1B的深度神经网络（DNN）隐藏层神经元则无法提供生物学洞察。这种内在可解释性为临床医生提供了透明化的决策依据，避免了可解释人工智能（XAI）的事后解释局限。

虚拟干预能力

数字孪生支持对机制模型的结构修改，模拟药物结合蛋白或调控网络等干预效果。如图2所示，通过虚拟测试两种药物对调控网络的影响，可量化评估疗效与不确定性，辅助医生优化治疗方案。这种能力不仅加速药物筛选，还通过可视化看板促进医患协同决策，推动参与性医学发展。

可学习性

数字孪生可通过持续整合患者新数据实现参数更新，逐步个性化。图3A展示了传统静态模型与动态数字孪生系统的对比，后者通过物理信息神经网络（PINNs）等AI技术，利用离散时间点的多组学数据（如影像学非侵入检测）优化模型，避免群体医学的"一刀切"局限。

多样性

基于参数估计的不确定性，数字孪生可生成等效模型集合，通过置信区间量化预测风险。图3B演示了如何利用健康轨迹的不确定性阈值（红色虚线）规划预防性就医时间，实现早诊早治。这种多样性特征揭示了健康状态的谱系本质，强调持续监测对精准决策的必要性。

在脑健康与神经退行性疾病（BHN）应用中，数字孪生整合蛋白质组、代谢组等数据建模脑稳态，已初步揭示阿尔茨海默症中淀粉样蛋白清除异常的新机制。同时，结合Brain HQ认知评估数字工具，通过25项认知特征跟踪，证实认知训练可逆转年龄相关功能衰退，为神经可塑性研究提供量化支持。

研究结论强调，数字孪生并非追求全身完整复制，而是作为聚焦特定临床问题的策略性工具。其科学有效性需通过持续实验验证，如同随机对照试验（RCTs）革新循证医学（EBM）一样，数字孪生有望成为N=1医学的基石。通过可解释性、可干预性、可学习性与多样性的协同，这一范式将推动医学从群体统计向个体动态预测的跨越，为P4医学提供方法论支撑，最终实现诊疗效率、成本控制与伦理标准的全面提升。