英国即将启动一项耗资1100万英镑的突破性研究中心，致力于开发人体器官的数字化“双胞胎”，旨在彻底改变我们对疾病的认知与治疗方式。由葛兰素史克、伦敦帝国理工学院和牛津大学联合成立的“模型驱动医学中心”（MiMeC），将成为这一快速崛起领域的重要国家枢纽。

　　在葛兰素史克1100万英镑的资金支持下，该中心将专注于构建高度精细的人体器官与疾病计算机模型，即“数字孪生”。这些模型将使科学家能够模拟影响肺、肝、肾和软骨的疾病发展过程，并预测患者对不同治疗的反应。

　　研究人员表示，这种方法通过实现虚拟实验（有时被称为“硅内试验”），可显著加速新药的研发进程。

　　科学家们将能够在人体生物学的数字模型上测试药物，而不再仅仅依赖于实验室测试和漫长的临床研究。

　　帝国理工学院项目负责人史蒂文·尼德勒教授表示：“数学和计算技术的进步，正使此类模拟变得越来越可行。”

　　尼德勒教授指出，这些模型能让研究人员以极快的速度和极低的成本进行实验，有望重塑药物开发的模式。

　　在帝国理工学院，团队将利用人工智能和生物数据集构建针对特定患者的模型，通过数学方式呈现器官内数百万个相互作用细胞的状态。

　　这些机制模型旨在捕捉人体内的因果关系，而不仅仅是识别统计模式。

　　科学家认为，这将使模型更加稳健和可解释，从而更清晰地揭示疾病进展过程和治疗效果的产生机制。

　　在实际应用中，一种在实验室单细胞上测试的药物，可以通过数字孪生技术在整个器官系统中进行模拟。

　　在牛津大学，由海伦·伯恩教授和菲利普·迈尼教授领导的研究团队将开发多尺度模型，整合从分子水平到全身生理学的各个过程。

　　这些模型将用于模拟治疗反应、优化给药策略，并支持虚拟临床试验的设计。

　　该中心还将开发开源工具和标准，旨在整合各学科间零散的研究成果，并鼓励生命科学领域更广泛地采用建模方法。

　　葛兰素史克计划在五年内将此项技术应用于其药物研发流程，并将为MiMeC的研究人员提供行业实习机会以提供支持。

　　该公司相信，快速循环进行建模、预测和实验验证的能力，将有助于改善决策并减少代价高昂的后期研发失败。

　　葛兰素史克MiMeC联合主任安娜·谢尔博士表示：“这种方法将使科学家能够更高效地分析复杂数据集，并大规模测试科学设想。”

　　这一举措反映了医学领域向更个性化治疗方式的广泛转变，即根据个体患者情况量身定制治疗方案。

　　数字孪生技术——包括已在癌症研究中探索的应用——最终可能使临床医生能够实时预测结果并优化治疗方案。

　　支持者表示，如果取得成功，MiMeC将推动英国生命科学领域的发展，并助力向模型驱动医学转型，让模拟技术在研究和临床决策中发挥核心作用。