Büyük araştırma merkezleri ve küresel biyoteknoloji şirketleri, DNA dizileme tekniklerini üstün yapay zeka algoritmalarıyla birleştiren, doktorların hastalıkları ilk klinik semptomları ortaya çıkmadan yıllar önce tahmin edebilmelerini sağlayan tam ve karmaşık bir insan vücudunun dijital simülasyonunu oluşturmanın kapısını açan, "Dijital Genetik İkizler" olarak bilinen bir kavramı geliştirmek için yarışıyor.

Uzman kaynaklara göre, bu yeni teknoloji hastanın sanal bir kopyasını inşa etmeye dayanıyor; bu da hastanın doğru biyolojik ve genomik özelliklerini takılan cihazlardan alınan tıbbi kayıtlar ve günlük biyoverilerle sürekli olarak besleyerek simüle ediyor.

Teknik kaynaklar, bu yazılım ikizinin onlarca terapötik senaryo ve ilacın dijital versiyonda sanal olarak test edilmesine, yanıtlarını ve olası yan etkilerini görmeye olanak tanıdığını, gerçek bir tedavi formüle edilmeden veya reçete edilmeden önce olduğunu belirtti.

Ağır sanayiden genetik mühendisliğe

Uzun yıllardır "dijital ikiz" kavramı, Boeing veya General Electric gibi devler, arızaları önceden tahmin etmek ve sürdürmek için sanal jet motorları üretirken, "dijital ikiz" kavramı ağır sanayi ve havacılık sektörlerinin elinde tutulmuştur; ancak bu modelin insan vücuduna aktarılması, geleneksel tıp felsefesinin "reaktif" ve hastalıkların ortaya çıkmasını bekleme felsefesini sona erdiren ve proaktif, veri odaklı önleyici tıbba kaymayı öngörmeyen bir kuantum sıçrama temsil ediyor.

Pratik düzeyde, genomik verileri tıbbi olarak aranabilir bir ikize dönüştürerek 22.000'den fazla hastalığın riskini tahmin eden Precision AI'nin Doctor Twin AI sistemi gibi öncü projeler ortaya çıktı.

NVIDIA ve Stanford, Berkeley gibi prestijli üniversitelerle iş birliği içinde, Ark Enstitüsü, 9 trilyon baz çifti DNA üzerinde eğitilen ve meme kanserine neden olan mutasyonları yüksek doğrulukla tespit etmede eşsiz bir verimlilik kanıtlamış genomik yapay zeka sistemi Evo 2 modelini geliştirdi; bilimsel dergi Nature'a göre.

NLearn AI, Johnson & Johnson ile iş birliği içinde, dijital kontrol kitleri olarak kullanılmak üzere sanal hastalar yarattı ve Alzheimer hastalığı için Faz III denemelerinde gerçek gönüllü örneklerin boyutunu neredeyse üçte bir orana azalttı; Avrupa İlaç Ajansı'nın temkinli düzenleyici açıklığı fonunda.

"Kaygılı, sağlıklı insanlar" olgusu.

Parlak tıbbi vaatlere rağmen, bu dijital patlama çok karmaşık etik ve ekonomik endişeler ve endişeler ortaya koymaktadır; bunların en belirgin olanı:

Psikolojik Yük ve Nucebo Etkisi: Davranış uzmanları, bireylerin "kaygılı sağlıklı insanlar" olabileceğini uyarır; çünkü bir kişinin mevcut gerçek tedavi olmadan gelecekte ölümcül bir hastalık geliştirme olasılığının istatistiksel olarak bilinmesi, yaşam kalitesini bozabilir ve onları devam eden morbid anksiyete döngüsüne sokabilir.

İşgücü piyasası ve sigortada genetik ayrımcılık: Bu öngörücü yazılım dosyalarının sağlık sigortası şirketleri veya işverenler tarafından sömürülmesiyle ilgili gerçek endişeler vardır; sigorta şirketleri, bir kişinin 50 yaşında hastalık geliştireceğine dair algoritmik bir beklentiye dayanarak devre dışı bırakma primleri talep edebilir veya teminatı reddedebilir, ya da insan kaynakları departmanları, yıllarca çalıştıktan sonra kronik yorgunluk veya depresyonu öngören bir simülasyona dayanarak yetenek almayı reddedebilir.

Mevcut yasama boşluğu ışığında, Harvard araştırmacıları ABD Genetik Bilgide Ayrımcılığın Yasaklanması Yasası (GINA) veya Avrupa Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi mevcut yasaların dijital ikizler çağında kapsamlı koruma sağlamakta hâlâ yetersiz olduğunu savunuyor; bu da genetik ikizleri sahiplerinin münhasır kriptografik mülkü olarak tanıyan ve ticari ya da işverenlerin erişimini suç sayan katı uluslararası çerçevelerin oluşturulmasını gerektiriyor.