Startupul Mantis Biotech creează „gemeni digitali” ai oamenilor pentru a umple golurile de date din medicină

Modelele lingvistice de mari dimensiuni, antrenate pe seturi vaste de date, pot accelera cercetarea în genomică, eficientiza documentația clinică, îmbunătăți diagnosticul în timp real, susține deciziile medicale, grăbi descoperirea de medicamente și chiar genera date sintetice care să impulsioneze experimentele.

Totuși, promisiunea lor de a transforma cercetarea biomedicală întâmpină adesea un blocaj major. Dincolo de datele structurate pe care se bazează sistemul medical, aceste modele se descurcă greu în cazuri-limită, cum sunt bolile rare sau condițiile atipice, acolo unde datele fiabile și reprezentative sunt foarte puține.

Mantis Biotech, o companie cu sediul la New York, susține că dezvoltă o soluție pentru a acoperi acest gol de disponibilitate a datelor. Platforma firmei integrează surse de date foarte diferite și generează seturi de date sintetice folosite pentru a construi așa-numiții „gemeni digitali” ai corpului uman: modele predictive, bazate pe fizică, ale anatomiei, fiziologiei și comportamentului.

Compania propune utilizarea acestor gemeni digitali în agregarea și analiza datelor. Ei pot fi folosiți pentru studierea și testarea unor proceduri medicale noi, pentru antrenarea roboților chirurgicali, dar și pentru simularea și anticiparea unor probleme medicale sau chiar a anumitor tipare de comportament. De pildă, o echipă sportivă ar putea estima probabilitatea ca un anumit jucător din NFL să dezvolte o leziune la tendonul lui Ahile, pe baza performanțelor recente, a încărcării de antrenament, a dietei și a duratei carierei active, a explicat fondatoarea și CEO-ul Mantis, Georgia Witchel, într-un interviu acordat recent.

Pentru a construi acești gemeni digitali, platforma Mantis preia mai întâi date dintr-o varietate de surse: manuale de specialitate, camere de captură a mișcării, senzori biometrici, jurnale de antrenament și imagistică medicală. Apoi utilizează un sistem bazat pe un LLM pentru a direcționa, valida și sintetiza toate aceste fluxuri de date. Ulterior, toate informațiile sunt rulate printr-un motor fizic, care generează reprezentări de înaltă fidelitate ale setului de date, ce pot fi folosite pentru antrenarea unor modele predictive.

„Suntem capabili să luăm toate aceste surse de date disparante și să le transformăm în modele predictive pentru modul în care oamenii vor performa. Așadar, ori de câte ori vrei să prezici cum va performa o ființă umană, acesta este un caz de utilizare foarte bun pentru tehnologia noastră”, a declarat Witchel.

Stratul reprezentat de motorul fizic este esențial, a mai spus ea, deoarece ajută platforma să îmbogățească informațiile disponibile, ancorând datele sintetice generate în realități fizice și modelând în mod realist mecanica anatomiei.

„Dacă ți-aș cere să faci estimarea poziției mâinii pentru cineva căruia îi lipsește un deget, ar fi extrem de dificil, pentru că nu există seturi de date publice, etichetate, cu poziții ale mâinii la persoane cărora le lipsește un deget. Noi am putea genera un astfel de set de date foarte, foarte ușor, deoarece luăm pur și simplu modelul nostru fizic și spunem: elimină degetul X, regenerează modelul”, a explicat ea.

Deoarece platforma Mantis acoperă golurile din sursele de date, Witchel consideră că aceasta are potențialul de a fi folosită pe scară largă în industria biomedicală. În acest domeniu, informațiile despre proceduri sau pacienți sunt greu de accesat, sunt nestructurate sau sunt izolate în surse diferite. Ea insistă în special asupra cazurilor-limită și a bolilor rare, unde datele sunt dificil de obținut, din cauza constrângerilor etice și de reglementare privind includerea datelor pacienților în seturi de date publice sau utilizarea lor la antrenarea modelelor de inteligență artificială.

„Știi cum vezi un copil de trei ani alergând cu o păpușă Barbie în mână, ținând-o de un picior și izbind-o de masă? Eu vreau ca oamenii să aibă această mentalitate cu gemenii noștri digitali”, a spus ea. „Cred că asta îi va deschide pe oameni către ideea că oamenii pot fi ‘testați’ atunci când folosim oameni virtuali. În prezent, cred că lumea operează cu mentalitatea exact opusă, ceea ce are perfect sens, pentru că viața privată a oamenilor trebuie respectată. De fapt, nici nu cred că datele oamenilor ar trebui exploatate deloc, mai ales când ai acești gemeni digitali.”

Până acum, Mantis a obținut rezultate mai ales în sportul profesionist, probabil și pentru că există o nevoie clară de a modela performanța atleților de elită. Witchel a menționat că unul dintre principalii clienți ai startupului este o echipă din NBA.

„Creăm aceste reprezentări digitale ale sportivilor, în care practic se vede cum a sărit acest atlet nu doar azi, ci în fiecare zi din ultimul an, și cum se modifică săriturile lor în timp în raport cu cât dorm sau în raport cu de câte ori își ridică brațele deasupra capului”, a explicat ea.

Startupul a strâns recent 7,4 milioane de dolari într-o rundă seed, condusă de fondul de investiții Decibel VC, la care s-au adăugat Y Combinator, câțiva investitori angel și firma Liquid 2. Finanțarea va fi utilizată pentru angajări, publicitate, marketing și activități de tip go-to-market.

Următorul pas pentru Mantis, potrivit lui Witchel, este să continue dezvoltarea tehnologiei și, în cele din urmă, să lanseze platforma pentru publicul larg, cu accent pe sănătatea preventivă. Compania lucrează totodată la adaptarea soluției pentru laboratoare farmaceutice și cercetători implicați în studii aprobate de FDA, cu scopul de a oferi o înțelegere mai bună a modului în care pacienții răspund la tratamente.