Peking University First Hospital

研究对英国生物银行24,638名糖尿病前期参与者，用LASSO与弹性网络从核磁共振代谢组学标志物中筛出16项指标，再以k均值聚类在训练集（12,322人）中分出低、中、高代谢风险三个亚型，并在验证集（12,316人）中验证其2型糖尿病、心血管病和慢性肾病风险依次升高，同时发现饮食质量与结局的关联在不同亚型间存在差异，并以孟德尔随机化提示若干代谢标志物与结局可能存在因果联系。

研究对英国生物银行24,638名糖尿病前期参与者，用LASSO与弹性网络从核磁共振代谢组学标志物中筛出16项指标，再以k均值聚类在训练集（12,322人）中分出低、中、高代谢风险三个亚型，并在验证集（12,316人）中验证其2型糖尿病、心血管病和慢性肾病风险依次升高，同时发现饮食质量与结局的关联在不同亚型间存在差异，并以孟德尔随机化提示若干代谢标志物与结局可能存在因果联系。

这篇综述指出，随着算力提升和人工智能发展，当前数字孪生（DT）可通过机制驱动与数据驱动的混合模型整合多组学数据，实现对患者、器官和细胞的个性化模拟，从而使DT在药物评价和药物重定位发现中的应用成为可能；作者梳理了DT在药物评价全流程中的现有与新兴应用，提出了一份分阶段发展路线图，并进一步强调了实现DT在药物评价中全部潜力所必须解决的关键挑战，同时指出快速发展中已出现的实践与监管问题。

这篇综述指出，随着算力提升和人工智能发展，当前数字孪生（DT）可通过机制驱动与数据驱动的混合模型整合多组学数据，实现对患者、器官和细胞的个性化模拟，从而使DT在药物评价和药物重定位发现中的应用成为可能；作者梳理了DT在药物评价全流程中的现有与新兴应用，提出了一份分阶段发展路线图，并进一步强调了实现DT在药物评价中全部潜力所必须解决的关键挑战，同时指出快速发展中已出现的实践与监管问题。