大脑建模的进展为脑医学的数字孪生方法开辟了道路

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在当前版本的The Lancet Neurology 中，人脑计划 (HBP) 的研究人员介绍了先进大脑建模方法的新临床应用。作为 HBP 的一部分，AMU Marseille 的研究人员开发了整合患者测量数据的计算大脑建模技术。这些模型可以用作预测工具来虚拟测试临床假设和策略。

为了创建个性化的大脑模型，研究人员使用了一种称为虚拟大脑 (TVB) 的模拟技术，该技术是 HBP 科学家 Viktor Jirsa 与合作者共同开发的。对于每位患者，计算模型是根据单独测量的解剖结构、结构连接性和大脑动力学的数据创建的。

该方法首先应用于癫痫，目前正在进行一项重要的临床试验。TVB 技术使临床医生能够模拟癫痫发作期间异常活动在患者大脑中的传播，帮助他们更好地识别目标区域。1 月，该团队在科学转化医学的封面上介绍了癫痫工作的详细方法(链接新闻稿)。

在新论文中，研究人员扩展了这一概念及其在神经科学中的潜在应用。他们在《柳叶刀神经病学》(The Lancet Neurology)上的文章描述了患者大脑的个性化计算机模型如何在癫痫之外具有广泛的适用性。作者认为，个性化虚拟大脑模型在神经科学、医学和神经技术领域的真正潜力仍有待进一步探索。

作者设想，大脑建模的未来进步将为脑医学中的“数字双胞胎”方法开辟一条道路。“数字双胞胎”是一种个性化的计算大脑模型，可以使用从现实生活中的对应物(即患者)获得的测量的现实世界数据不断更新。虽然不旨在成为精确的复制品，但预计这些模型的复杂性将进一步增强它们的预测能力，从而实现新的临床和研究应用。

作者期望沿着两条主线进行改进：数据的高分辨率和患者特异性。通过使用数字研究基础设施 EBRAINS 上提供的建模软件、计算能力、脑图谱和数据集，在 HBP 内整合这些因素成为可能。

Viktor Jirsa 领导 HBP 内“多尺度脑连接组”的研究领域。3 月 28 日至 31 日，他将在法国马赛主持该项目的最终峰会。

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