News | 皮肤科数字孪生技术：给患者建个“虚拟分身”，开药前先模拟药效

可以将其想象为持续更新的、虚拟的患者副本。它不像病历记录中的静态快照，而是一个动态模型，同时整合基因组学、蛋白质组学、微生物组数据、皮肤屏障检测结果、可穿戴设备传感器输出以及环境暴露信息。这些模型结合了设备、数字表型分析和人工智能技术，以远超静态记录所能达到的精度，达到模拟患者真实健康状况的水平。这个“孪生体”会随着患者的变化而同步演变，医生无需接触真实患者，即可在上面运行“如果……会怎样”的情景模拟。

数字孪生之所以能在皮肤科快速推进，源于学科本身的天然优势。与内脏器官不同，皮肤可直接观察、可量化检测、可成像评估。

特应性皮炎、银屑病、化脓性汗腺炎等皮肤疾病，由免疫失调、环境诱因与生活方式因素以高度个体化的组合模式共同驱动。目前临床上已有多款高靶向性生物制剂可用，但该领域始终缺乏可靠的前置预判手段，无法提前明确不同患者对各类药物的应答情况。数字孪生为填补这一技术空白提供了体系化框架；对于已经尝试过2-3种生物制剂却均未奏效的患者而言，这一技术的价值尤为重大。

皮肤芯片是一种微流控装置，表面培养着活的人体皮肤细胞，能复刻真实皮肤的结构与生理特性，包括屏障功能、免疫细胞转运与炎症信号传导。当它和数字孪生模型配对后，芯片负责提供真实的生物学验证，数字孪生系统则负责完成计算模拟，二者形成完整闭环：芯片产生的湿实验室数据输入数字孪生模型，而数字孪生输出的预测结果，又可以回到芯片上开展实验验证。

这种技术组合对皮肤科药物研发具有直接的应用价值。传统动物模型难以精准复刻人类皮肤的免疫学特征，而皮肤芯片平台可以直接测试JAK抑制剂或生物制剂如何在组织层面调控细胞因子级联反应，再将相关数据导入患者的个体化数字孪生模型，模拟全身用药的应答效果。对于患者稀缺、动物模型参考价值低的罕见遗传性皮肤病，这套方法更是为治疗开发开辟了全新路径。

1. 个体化用药预测

想象一位34岁的中重度特应性皮炎女性患者，度普利尤单抗治疗效果不佳，对尝试新药充满顾虑。基于她的FLG基因突变情况、经皮水分散失数据、转录组特征与压力模式构建的数字孪生模型，该模型预测：曲罗芦单抗将显著该患者的改善病情，并建议通过系统化的减压计划进一步提升治疗效果。当医生走进诊室时，带着的是数据支撑的方案，而非经验性的猜测。

2. 临床试验虚拟对照

在大疱性表皮松解症等罕见皮肤病中，安慰剂对照试验面临极大的伦理与实操障碍。而数字孪生可作为“虚拟对照组”纳入临床试验，这一策略已在学术文献中被正式提出，能够缩小试验规模、加快入组速度、提升统计效能，同时不影响研究严谨性。

对于患者群体极小、传统研究方法难以开展的罕见病，这一技术的价值尤为突出。

3. 临床教学模拟训练

基于数字孪生的框架也已被应用于皮肤科教育。受训医师在临床接诊真实患者之前，可通过模拟病例演练复杂的诊断与治疗场景。

诚然，数字孪生仍存在医疗数据碎片化、监管路径不明确、缺乏隐私保障体系、训练数据的多样性不足等问题，短期内还不会直接嵌入电子病历系统。但未来十年内，基于数字孪生的诊疗建议很可能会嵌入目前正在使用的临床决策支持工具中；临床试验会越来越多地采用虚拟对照完成患者入组。尽早熟悉这项技术的皮肤科医生，未来将更有话语权去参与塑造它的落地方式，划定它的应用边界。

供稿：Serine

审核：Jaya

排版：Serine