Un digital twin è una replica virtuale di un oggetto, un processo, un sistema o una persona fisica. Nato nell’ambito dell’Ingegneria e dell’Informatica, questo concetto indica dunque una rappresentazione digitale di un’entità reale, progettata per simularne il comportamento in diverse condizioni.
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L’evoluzione dei digital twin
Il primo digital twin fu sviluppato dalla NASA negli anni ’60 per supportare le missioni Apollo. Da allora, la tecnologia è stata gradualmente adottata in vari settori, in particolare in quello aerospaziale, dove consente di prevedere il comportamento dei velivoli, migliorandone sicurezza e prestazioni.
La crescente diffusione di sensori IoT, l’accesso a grandi volumi di dati e l’integrazione con tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale hanno favorito l’evoluzione dei digital twin da semplici modelli statici a sistemi dinamici.
Questi strumenti sono ora in grado di apprendere dai dati, aggiornarsi in tempo reale e generare scenari predittivi che supportano decisioni più rapide e informate.
Il potenziale in termini di riduzione dei costi e ottimizzazione operativa è enorme, con possibilità e sfide ancora largamente inesplorate. Secondo un’analisi di McKinsey, il mercato globale dei digital twin raggiungerà un valore di 73,5 miliardi di dollari entro il 2027.
Digital twin nel Life Sciences: le possibili applicazioni
Nel corso degli anni, nel settore Life Sciences si è fatto largo ricorso a modelli computazionali per simulare diversi processi. L’utilizzo di software nello sviluppo di medicinali e dispositivi medici ha consentito di compiere enormi progressi nella realizzazione di questi prodotti, migliorandone l’efficacia, la sicurezza e riducendo al contempo tempi e costi di sviluppo. Tali strumenti hanno inoltre aperto la strada a un approccio sempre più personalizzato, in linea con i principi della Medicina di precisione.
Oggi, l’interesse verso i digital twin sta crescendo anche in ambito sanitario, dove rappresenta una potenziale svolta per l’innovazione terapeutica e la gestione personalizzata della salute. Questa tecnologia apre scenari inediti nello studio di molecole e composti, nell’analisi dell’evoluzione delle malattie, nella valutazione di strategie diagnostiche e terapeutiche, nonché nell’ottimizzazione dei processi produttivi e della supply chain. Le possibili applicazioni nel settore Life Sciences sono, quindi, estremamente varie.
Sebbene la creazione di un digital twin completo del corpo umano resti al momento un obiettivo molto difficile, questa tecnologia può trasformare la ricerca, offrendo strumenti innovativi per comprendere come l’organismo reagisca a stimoli esterni e interventi clinici in condizioni complesse e variabili. Il tutto con tempi più rapidi, costi inferiori e maggiore efficienza rispetto agli approcci tradizionali.
Digital twin e Medicina Personalizzata
Dallo sviluppo di nuove soluzioni terapeutiche al perfezionamento di quelle esistenti, i digital twin rappresentano uno strumento chiave per l’evoluzione della Medicina personalizzata, orientata alla definizione di percorsi di cura modellati sulle caratteristiche specifiche di ciascun individuo. L’integrazione di dati clinici, biologici e comportamentali consente infatti di generare raccomandazioni mirate per un monitoraggio continuo e interventi altamente personalizzati. Inoltre, la capacità predittiva di questi modelli apre nuove possibilità anche in ambito preventivo, facilitando l’individuazione precoce di fattori di rischio e l’adozione di misure tempestive per contrastare l’insorgere di patologie.
Digital twin nel Life Sciences: le sperimentazioni in silico trial
Uno degli ambiti in cui oggi l’applicazione dei digital twin risulta particolarmente promettente e già in fase avanzata è quello delle sperimentazioni di nuovi prodotti. Le simulazioni virtuali di dispositivi medici e farmaci, note come in silico trial, rappresentano una frontiera emergente della ricerca. Questi studi permettono di elaborare modelli sofisticati per valutare l’efficacia e il profilo di sicurezza di molecole e tecnologie sanitarie, contribuendo in modo significativo alla riduzione dei tempi e dei costi delle fasi precliniche e cliniche. In un futuro forse non troppo lontano l’ambizione è quella di diminuire, se non eliminare del tutto, la necessità di ricorrere a soggetti animali o umani nei trial tradizionali.
Le iniziative europee
Nel 2023 la Commissione Europea ha lanciato lo European Virtual Human Twins (VHT), un progetto volto a promuovere lo sviluppo e l’adozione della prossima generazione di digital twin umani nel settore sanitario. L’obiettivo è avere copie virtuali di pazienti reali che possano rappresentarne digitalmente lo stato di salute.
Attraverso questa iniziativa, l’UE intende rafforzare le capacità di supercalcolo e intelligenza artificiale, accelerando la ricerca e lo sviluppo tecnologico e consentendo la creazione di modelli sempre più avanzati e realistici.
Tra i progetti di punta rientra poi lo European Virtual Human Twin (EDITH), che mira a creare una piattaforma cloud raccogliendo modelli, dataset, algoritmi e best practice. EDITH punta a offrire un ecosistema dove progettare, testare e validare digital twin di organi specifici e combinarli per costruire modelli umani completi.
I primi casi d’uso selezionati includono applicazioni specifiche in ambito oncologico, cardiovascolare, della terapia intensiva, osteoporosi e neurologia.
Un aspetto particolarmente interessante del progetto EDITH è l’intenzione di promuovere la standardizzazione dei modelli digitali, facilitando la loro interoperabilità e il riutilizzo tra diversi attori della filiera. Questa strategia potrebbe accelerare la collaborazione tra enti pubblici, istituti di ricerca e industrie, evitando la duplicazione degli sforzi e favorendo una crescita più armonica dell’ecosistema europeo.
L’iniziativa prevede inoltre una forte attenzione agli aspetti etici e alla trasparenza nell’uso dei dati, con l’obiettivo di costruire un’infrastruttura affidabile, conforme alle normative europee in materia di privacy e sicurezza. In tal senso, EDITH potrebbe costituire un modello replicabile anche in altri contesti globali.
Sfide e limiti della tecnologia: l’incertezza regolatoria e normativa
Dal punto di vista regolatorio, non esistono ancora norme o linee guida armonizzate nell’UE. L’utilizzo dei digital twin in ambito sanitario non è proibito ma nemmeno pienamente disciplinato, rendendo difficile per le aziende comprendere fino a che punto – e a che costo – sia possibile e conveniente investire nelle possibilità offerte da tale tecnologia.
Il concetto di in silico compare nei considerando del nuovo regolamento sui medicinali attualmente al vaglio delle istituzioni europee nel contesto della proposta di revisione della legislazione farmaceutica dell’UE. Qui, in particolare, si fa riferimento a strumenti in silico come possibile metodologia alternativa alla sperimentazione animale. Sebbene sia già possibile utilizzare i digital twin come strumento di supporto alla sperimentazione preclinica e clinica – e la riforma farmaceutica possa introdurre sviluppi significativi in questo ambito – siamo ancora lontani da una regolamentazione puntuale e a oggi non è possibile sostituire le sperimentazioni tradizionali con gli studi in silico.
All’incertezza regolatoria e normativa si aggiunge quella legata al ritorno economico, dal momento che la creazione di modelli realistici richiede investimenti significativi che non sempre sono facilmente sostenibili, soprattutto per le aziende di piccole e medie dimensioni. Un’ulteriore criticità riguarda la cybersecurity: i digital twin, per essere efficaci, devono accedere a dati sensibili dei pazienti, il che solleva questioni in termini di protezione dei dati personali e aumenta il rischio di attacchi informatici.
Sebbene i digital twin rappresentino una tecnologia dal potenziale profondamente trasformativo, il loro impiego nel settore Life Sciences è ancora agli inizi e rimane limitato da barriere normative, economiche e operative. È pertanto fondamentale definire un quadro regolatorio chiaro, coerente e aggiornato. L’adozione di questa tecnologia lungo l’intero ciclo di vita dei prodotti potrebbe accelerare l’innovazione, migliorare la personalizzazione delle cure e aumentare l’efficienza dei processi industriali. Un’azione normativa tempestiva e lungimirante è quindi cruciale per colmare il divario tra il potenziale teorico dei digital twin e la loro reale implementazione.
