数字孪生与虚拟试验：罕见病药物开发的新时代

Digital twins and virtual trials: A new era in rare disease drug development

在罕见病药物开发过程中，小型患者群体、表型多样性以及大规模临床试验的高昂成本等复杂性因素，长期阻碍了拯救生命疗法的进展。事实上，美国约有3000万人受7000多种罕见疾病的影响，但其中大多数疾病仍缺乏美国食品药品监督管理局（FDA）批准的治疗方法。

随着先进模拟和模型指导药物开发（MIDD）技术（如数字孪生）的兴起，研究人员能够通过模型复制生物系统，预测结果、在患者参与前检测潜在风险，并模拟患者群体，从而彻底改变其研究策略。

利用数字孪生模拟真实世界患者反应

临床研究中的数字孪生——一种复杂的虚拟患者表示，可以镜像健康状态并预测治疗反应——使科学家能够探索在传统研究中具有挑战性或不可行的治疗方案，并通过模拟患者对不同治疗方案的反应来减少传统对照组。这项技术——基于遗传信息、治疗历史和人口统计特征等多样化数据源创建的先进计算模型——不仅生成了更贴近现实世界情景的数据，还加快了治疗方法的开发进程。

在庞贝病（Pompe disease）等罕见疾病的研究中，数字孪生的应用成为了一项变革性技术。庞贝病是一种罕见的遗传性疾病，由于细胞内糖原积累导致肌肉无力和呼吸问题。最近的一项研究利用基于定量系统药理学（QSP）的数字孪生模型，比较了新一代酶替代疗法与标准治疗的疗效。由于患者群体较小且疾病进展高度可变，数字孪生提供了一种模拟患者反应的方法，从而研究人员能够预测诸如糖原积累减少和肌肉功能改善等结果。这种方法显著减少了对大规模患者群体的需求，并扩展了试验的范围。

虚拟试验：利用数字孪生推进研究

虽然数字孪生捕捉了个体患者的特征和结果，但虚拟试验使研究人员能够在进行人体治疗试验之前，确定不同药物剂量、给药时间表和联合疗法对患者群体的影响。

正如庞贝病研究所指出的，利用数字孪生进行远程监测的能力在患者群体可能仅由少数个体组成的情况下提供了显著优势。这增加了研究的效力，因为它减少了偏见，并确保治疗在各种患者亚组中得到测试，包括那些由于地理或健康相关障碍而可能被排除在临床试验之外的患者。

虚拟试验提供了更大的灵活性和可扩展性，使数据收集更加频繁并实现持续监测。数字孪生技术及其在虚拟试验中的应用共同正在改变临床开发，产生高质量数据驱动的证据，从而加快、安全地获得改变生命的疗法。

罕见病药物开发的未来

药物开发和发现中的建模和模拟并非新概念。然而，最近关于实施人工智能生成数据用于监管安全性、有效性和质量的监管框架和指导方针，正使人们更加关注数字孪生和虚拟试验的采用如何改善试验设计、缩短开发时间并降低成本。事实上，辉瑞公司（Pfizer）最近发现，模型指导药物开发（MIDD）平均每个项目节省了10个月的周期时间和500万美元的成本。

将数字孪生和虚拟试验与人工智能结合应用于临床研究，将为罕见病药物开发开启一个新时代。通过模拟真实世界患者反应并减少对漫长试验的需求，数字孪生和虚拟试验可以共同加速研究进展，克服招募挑战，并提供更广泛、更具代表性的数据。

这些技术的可能性是无限的，从大规模精准医疗到加速应对全球健康危机。随着这些技术的成熟，它们对罕见病药物开发的影响只会增长，为长期未得到充分服务的患者带来希望。通过数字孪生和虚拟试验的结合力量，临床研究的未来比以往任何时候都更加光明，为改变生命的个性化治疗提供了新的路径。

作者简介

皮特·范德格拉夫（Piet van der Graaf）是Certara的定量系统药理学高级副总裁兼莱顿大学（Leiden University）系统药理学教授。2013年至2016年，他担任莱顿学术药物研究中心研究主任。1999年至2013年，他在辉瑞公司（Pfizer）担任多个领导职位，涵盖发现生物学、药代动力学、药物代谢和临床药理学领域。他是《CPT：药理计量学与系统药理学》（CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology）杂志2012年至2018年的创刊主编，并随后成为《临床药理学与治疗学》（Clinical Pharmacology & Therapeutics）杂志的主编。范德格拉夫在伦敦国王学院（King's College London）获得诺贝尔奖得主詹姆斯·布莱克爵士（Sir James Black）的临床医学博士培训。他曾获得2024年美国临床药理学与治疗学会（ASCPT）颁发的加里·尼尔创新药物开发奖（Gary Neil Prize for Innovation in Drug Development），以及2021年国际药理计量学学会（ISoP）颁发的领导奖。他是英国药理学会（British Pharmacological Society）的当选院士，并在定量药理学和药物开发领域发表了超过200篇文章。

【全文结束】