Принципы и функционирование виртуальных близнецов мозга.

Нынешние клинические методы часто не учитывают индивидуальные изменчивости, полагаясь на демографические испытания, в то время как основанные на механизмах испытания по-прежнему недостаточно используются в нейробиологии из-за сложности мозга. Эта ситуация может измениться благодаря использованию Virtual Brain Twin (VBT), которая представляет собой индивидуализированную цифровую копию мозга человека, интегрирующую структурные и функциональные данные мозга в передовые вычислительные модели и алгоритмы вывода. Устраняя разрыв между молекулярными механизмами, динамикой цельного мозга и данными изображений, VBT расширяют понимание (патофизиологических) механизмов, способствуя более глубокому пониманию как здоровой, так и беспорядочной функции мозга. Центральное значение для VBT имеет сетевое моделирование мезоскопического представления нейрональной активности парами через подключение белой материи, что позволяет имитации динамики мозга на сетевом уровне. Такой трансформативный подход обеспечивает интерпретируемые возможности прогнозирования, оказывает помощь врачам в индивидуализации лечения и оптимизации принимаемых мер. В настоящем обзоре излагаются ключевые компоненты развития ВБТ, охватывающие концептуальные, математические, технические и клинические аспекты. Мы описываем стадии строительства VBT - от анатомической сцепки и моделирования до моделирования и байесовских выводов - и демонстрируем их применение в состоянии покоя, здоровом старении, множественном склерозе и эпилепсии. Наконец, мы обсуждаем возможные расширения других неврологических расстройств, таких, как болезнь Паркинсона, и изучаем будущие приложения в исследования сознания и интерфейсы между мозгом и компьютером, прокладывая путь к прогрессу в персональной медицине и интеграции мозга и аппарата.