Michael Johnsonמודלים דיגיטליים של מטופלים יעמדו במוקד מחקר משותף של מיקרוסופט ובוהרינגר אינגלהיים. החברות הודיעו על שיתוף הפעולה ב-22 באוקטובר 2026: תחום המחקר הראשון יהיה בריאות הריאות, והעבודה תתמקד בבדיקת ההיתכנות המדעית והטכנית.
השותפות מגדירות תאום דיגיטלי כייצוג חישובי של מטופל, המשתמש בנתונים קליניים ובנתונים אחרים כדי למדל את התפתחות המחלה ואת התוצאות האפשריות בתרחישים שונים. תוכנית המחקר תכלול מידול של מהלך מחלות, חיזוי תוצאות וסימולציה של ניסויים קליניים. זהו תיאור של עבודה מתוכננת: בהודעת החברה הוצגו מטרות מחקר, ולא מערכת מוכנה או תוצאות של ניסויים במטופלים.
למה למדל קבוצת ביקורת
אחד הרעיונות שייבחנו הוא האם מודלים כאלה יכולים לתמוך בקבוצות ביקורת סינתטיות או היברידיות. בניסוי רגיל, קבוצת ביקורת מסייעת להשוות את תוצאות הטיפול לתרחיש חלופי. קבוצת ביקורת סינתטית משתמשת בנתונים קיימים; קבוצה היברידית משלבת נתונים כאלה עם נתונים מקבוצת ביקורת מסורתית. אם הגישה תניב תוצאות אמינות, היא עשויה לצמצם את מספר המשתתפים הדרוש לקבוצת הביקורת ולסייע בתכנון מחקרים. זו אפשרות שהשותפות מתכוונות לחקור, ולא הישג שכבר הושג.
עבור מתכנני מחקרים קליניים, המדד המעשי כאן הוא איכות הראיות שעליהן נשען המודל: עד כמה הנתונים תואמים לאוכלוסיית היעד, כיצד מעריכים את ההבדלים בין התחזיות לתוצאות שנצפו, ואילו בדיקות נדרשות עבור מחלה מסוימת. מיקרוסופט ובוהרינגר הודיעו על תוכניות להשתמש במידול, ביצירת אבטיפוסים ובבניית בסיס ראיות בכמה תחומי מחלות וטיפול, ולהתחיל בריאות.
תחילה בדיקת היתכנות, ולאחר מכן יישום
בהודעה על השותפות הדגישה ליקה הינש גילבין, המנהלת הרפואית של בוהרינגר אינגלהיים, את הצורך לשמור על איכות מדעית, בטיחות המטופלים ועמידה בדרישות הרגולטוריות. תנאים אלה מגדירים את מסגרת ההערכה העתידית: תאום דיגיטלי צריך להוכיח את תועלתו בתרחיש קליני מסוים ולעבור בדיקה מתאימה, לפני שמסקנותיו יוכלו להשפיע על תכנון מחקר.
שיתוף הפעולה כולל גם מודרניזציה של מרכזי נתונים ומערכות אבטחה. החברות בוחנות פרויקטים משותפים אפשריים בתחום בריאות בעלי החיים, התהליכים העסקיים והתשתית הטכנולוגית; פרטים על תחומים אלה טרם נחשפו.
בשלב הנוכחי מדובר בתוכנית מחקר, ולא בתחליף לניסויים קליניים תקניים. ערכו של הפרויקט לתעשייה יהיה תלוי ביכולתו של המידול המבוסס על נתונים קליניים לספק הערכות הניתנות לאימות במידה מספקת, כדי לשפר את תכנון הניסויים תוך שמירה על דרישות הבטיחות והראיות.