A Mantis Biotech está criando ‘gêmeos digitais’ de humanos para ajudar a resolver o problema de disponibilidade de dados da medicina

Grandes modelos de linguagem treinados em vastos conjuntos de dados poderiam acelerar a investigação genómica, agilizar a documentação clínica, melhorar o diagnóstico em tempo real, apoiar a tomada de decisões clínicas, acelerar a descoberta de medicamentos e até gerar dados sintéticos para avançar nas experiências.

Mas a sua promessa de transformar a investigação biomédica depara-se muitas vezes com um estrangulamento: para além dos dados estruturados em que os cuidados de saúde dependem, estes modelos enfrentam dificuldades em casos extremos, como doenças raras e condições invulgares, onde dados fiáveis ​​e representativos são escassos.

Com sede em Nova York Louva-a-deus Biotecnologia afirma que está desenvolvendo a solução para preencher essa lacuna na disponibilidade de dados. A plataforma da empresa integra fontes díspares de dados para criar conjuntos de dados sintéticos que podem ser usados ​​para construir os chamados “gêmeos digitais” do corpo humano: modelos preditivos de anatomia, fisiologia e comportamento baseados na física.

A empresa está lançando esses gêmeos digitais para uso na agregação e análise de dados. Esses gêmeos digitais poderiam ser usados ​​para estudar e testar novos procedimentos médicos, treinar robôs cirúrgicos e simular e prever problemas médicos ou até mesmo padrões de comportamento. Por exemplo, uma equipe esportiva poderia prever a probabilidade de um jogador específico da NFL desenvolver uma lesão no calcanhar de Aquiles com base em seu desempenho recente, carga de treinamento, dieta e há quanto tempo está ativo, explicou a fundadora e CEO da Mantis, Georgia Witchel, ao TechCrunch em uma entrevista recente.

Para construir esses gêmeos, a plataforma da Mantis primeiro coleta dados de diversas fontes, como livros didáticos, câmeras de captura de movimento, sensores biométricos, registros de treinamento e imagens médicas. Em seguida, ele usa um sistema baseado em LLM para rotear, validar e sintetizar os vários fluxos de dados e executa todas essas informações por meio de um mecanismo físico para criar renderizações de alta fidelidade desse conjunto de dados, que podem então ser usadas para treinar modelos preditivos.

“Somos capazes de pegar todas essas fontes de dados díspares e transformá-las em modelos preditivos sobre o desempenho das pessoas. Portanto, sempre que você quiser prever o desempenho de um ser humano, esse é um caso de uso realmente bom para nossa tecnologia”, disse Witchel.

A camada do mecanismo de física é fundamental aqui, disse Witchel ao TechCrunch, porque ajuda a plataforma a aprimorar as informações disponíveis, fundamentando os dados sintéticos gerados e modelando de forma realista a física da anatomia.

“Se eu lhe pedisse para fazer uma estimativa da pose da mão de alguém que está sem um dedo, seria muito, muito difícil, porque não existem conjuntos de dados publicamente disponíveis de posições rotuladas das mãos de alguém que está sem um dedo. Poderíamos gerar esse conjunto de dados com muita, muita facilidade, porque apenas pegamos nosso modelo físico e dizemos, remova o dedo X, regenere o modelo”, disse ela.

Como a plataforma do Mantis preenche lacunas nas fontes de dados, Witchel acredita que há potencial para que ela seja amplamente utilizada em toda a indústria biomédica, onde as informações sobre procedimentos ou pacientes podem ser de difícil acesso, não são estruturadas ou estão isoladas em várias fontes. Ela enfatizou casos extremos ou doenças raras, onde os dados são difíceis de obter, uma vez que muitas vezes há restrições éticas e regulatórias em torno da inclusão de dados de pacientes em conjuntos de dados públicos ou de sua utilização para treinar modelos de IA.

“Sabe quando você vê uma criança de três anos correndo, e ela tem uma Barbie, e a segura por uma perna e a esmaga contra uma mesa? Quero que as pessoas tenham essa mentalidade com nossos gêmeos digitais”, disse ela. “Acho que isso abrirá as pessoas para a ideia de que os humanos podem ser testados quando você usa humanos virtuais. Sinto que atualmente as pessoas operam com a mentalidade exatamente oposta, o que faz total sentido, porque a privacidade das pessoas deve ser respeitada. Na verdade, não acho que os dados das pessoas devam ser explorados, especialmente quando você tem esses gêmeos digitais.”

Por enquanto, o Mantis obteve sucesso nos esportes profissionais, provavelmente porque há uma necessidade de modelar atletas de alto desempenho. Witchel disse que um dos principais clientes da startup é um time da NBA.

“Criamos essas representações digitais dos atletas, onde basicamente mostra como esse atleta saltou, não apenas hoje, mas em todos os dias do ano passado, e aqui está como seus saltos estão mudando ao longo do tempo em comparação com a quantidade que eles estão dormindo, ou em comparação com quantas vezes eles levantam os braços acima da cabeça”, explicou ela.

A startup levantou recentemente US$ 7,4 milhões em financiamento inicial liderado pela Decibel VC, com a participação da Y Combinator, alguns investidores anjos e Liquid 2. O financiamento será usado para funções de contratação, publicidade, marketing e entrada no mercado.

O próximo passo do Mantis, disse Witchel, é continuar desenvolvendo a tecnologia e, eventualmente, lançar a plataforma para o público em geral, visando cuidados de saúde preventivos. A empresa também está trabalhando para atender laboratórios farmacêuticos e pesquisadores que trabalham em testes da FDA, com o objetivo de fornecer insights sobre como os pacientes estão respondendo aos tratamentos.