Multiskalige digitale Zwillinge für personalisierte Medizin

Die Zukunft der personalisierten Medizin erfordert es, über isolierte Datenströme hinauszugehen und integrierte, multiskalige Darstellungen der menschlichen Gesundheit zu schaffen. Digitale Zwillinge (DTs) haben sich als vielversprechende Lösungen herausgestellt, die dynamische, individualisierte Simulationen biologischer Systeme anbieten. Aktuelle Umsetzungen stützen sich jedoch oft auf enge Datenquellen, was die Vorhersagekraft, Anpassungsfähigkeit und klinische Nützlichkeit einschränkt. Die nächste Generation digitaler Zwillinge muss molekulare, zelluläre, gewebliche, organische, klinische, verhaltensbezogene und umweltbezogene Daten integrieren, um Gesundheitsverläufe und Krankheitsentwicklungen genau zu modellieren. Diese Übersichtsarbeit fasst die konzeptionellen Grundlagen, technischen Architekturen, klinischen Anwendungen und ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit multiskaligen digitalen Zwillingen (MSDTs) zusammen. Zu den Schlüsseltechnologien gehören multimodale Datenfusion, graphbasierte neuronale Netzwerke, kausale Inferenzrahmen, bestärkendes Lernen und hybride mechanistisch-AI-Modellierungsansätze. Klinische Anwendungen können das Potenzial von MSDTs veranschaulichen, Interventionen dynamisch zu personalisieren. Wesentliche Hindernisse bestehen hinsichtlich der Datenintegration, ethischen Governance, Bias-Minderung und regulatorischen Anpassungen.