微重力环境下的数字孪生建模：一种用于预测性和个性化空间医学的框架

《Life Sciences in Space Research》：Digital twin modelling in microgravity: A framework for predictive and personalised space medicine

数字孪生技术通过整合生理、组学及环境数据实现航天员健康动态预测与个性化干预，为太空医学提供实时决策支持。

　　人类在太空飞行过程中会暴露于一系列复杂的生理应激因素中，这些因素共同作用于心血管、肌肉骨骼、免疫和神经系统，导致其功能发生显著变化。随着航天任务的持续进行，生物医学监测所产生的数据量庞大，但往往缺乏连贯性，包括生理数据、组学信息、影像资料以及行为指标等。然而，这些数据通常是在任务结束后进行分析，无法在飞行过程中实时用于指导干预措施。因此，一种全新的医学管理方式正在被提出，即通过数字孪生技术，建立个性化的航天员健康模型，以实现更精准的健康管理。

数字孪生是一种计算模型，它通过整合实时数据流、重新校准内部参数以及预测未来状态，实现对物理实体的动态模拟。最初起源于航空航天工程领域，数字孪生被用于预测飞机发动机部件的故障。近年来，这一概念已扩展到生物医学领域，如心血管数字孪生用于预测心律失常，肿瘤数字孪生用于模拟肿瘤对治疗的反应，代谢数字孪生则用于建模药物代谢过程。其核心特征在于现实与模拟之间的反馈机制：新的测量数据会不断更新模型，从而提高预测的准确性。在航天员健康管理的背景下，数字孪生模型将整合生理数据、影像资料、分子水平信息以及环境数据，形成一个动态的系统，以预测微重力和辐射对个体生物学的影响。

构建一个稳健的航天员数字孪生模型，需要整合多种异质数据来源，涵盖不同的生物尺度和任务阶段。例如，在任务开始前，可以通过全面的多组学和影像评估，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组以及微生物群落组成，来建立每位航天员的基线数据。同时，通过DEXA扫描、肌肉和骨骼的MRI以及心血管功能测试，进一步完善这些信息。这些数据集将作为数字孪生模型的初始参数，类似于系统蓝图。在飞行过程中，可以通过可穿戴生物传感器持续采集心率、血氧饱和度、肌肉活动和睡眠数据，利用便携式超声和视网膜相干断层扫描跟踪结构变化，定期采集血液和唾液样本以获得氧化应激、免疫活性和激素变化的分子水平信息。环境传感器则可以记录二氧化碳浓度、舱内压力和辐射剂量。所有这些数据流都可以输入到数字孪生的云端架构中，实现对模型的近实时更新。

数字孪生模型的构建还涉及混合设计，即将机制性子模型与机器学习模块相结合。机制性子模型基于生理学原理，如基于生理学的药代动力学和肌肉骨骼模型，能够提供可解释的预测结果。而机器学习模块则基于历史航天员数据进行训练，能够捕捉非线性模式和新兴关系。通过贝叶斯更新方法，数字孪生可以不断整合新的证据，从而实现对模型的持续优化。数字孪生生成的概率预测，如在当前锻炼计划下，未来一个月骨矿物质流失超过2%的可能性，或根据体液再分布参数预测颅内压的变化，这些结果可以用于主动调整干预措施，从而实现对锻炼强度、营养和药物治疗的精准调控。

数字孪生技术在航天任务的不同阶段具有多种应用场景。在任务前的训练和选拔阶段，数字孪生可以评估候选航天员在模拟微重力或改变氧气条件下的反应，识别那些更容易出现直立性低血压或骨质流失的个体。同时，可以为每位候选航天员量身定制训练方案，以优化其生理储备。在飞行过程中，数字孪生可以提供实时反馈，用于动态优化干预措施。例如，如果模型预测显示股骨骨矿物质流失速度加快，系统可以建议增加抗阻训练或调整维生素D补充方案。数字孪生还可以与航天员健康仪表盘集成，通过颜色编码的方式提供偏离预测健康轨迹的警报。在任务结束后，数字孪生可以用于康复阶段，利用积累的飞行数据预测肌肉力量和前庭功能的恢复时间。通过对不同任务的长期比较，可以识别出具有韧性和易感性的生物标志物，并将其反馈到航天员选拔算法中，以提高未来的任务人员选择质量。

数字孪生技术在整合组学和分子医学方面也具有重要潜力。美国国家航空航天局（NASA）的“双胞胎研究”已经展示了长期组学数据在太空生物学中的价值，揭示了基因表达、端粒长度和免疫调节的变化。数字孪生技术将这一研究概念扩展到实际应用领域，实现对组学数据的持续整合。这种整合可以用于模拟下游的生理影响，例如，将炎症的转录组特征映射到心血管模型中，以预测内皮功能障碍的风险。通过引入能够识别早期分子异常的机器学习算法，数字孪生可以在症状出现之前，向医疗团队发出亚临床状态的警报，如氧化应激、骨代谢失衡或免疫抑制。这种主动监测能力可以显著提升长期任务中的健康维护水平。

然而，航天员的生物医学数据是所有人群中最为密集的，这带来了合理的隐私和伦理问题。数字孪生技术加剧了这些问题，因为它将分子、行为和心理层面的数据整合到一个高度识别的模型中。因此，伦理部署需要透明的数据治理机制，包括长期和跨任务分析的知情同意，以及严格的访问控制。采用联邦学习架构，可以在各航天机构的防火墙内进行模型训练，仅共享参数更新，从而在保护隐私的同时，支持各航天机构之间的协作优化。

数字孪生技术的实施需要一个分阶段的路线图。首先，利用地球上的模拟环境，如头下床休息实验、南极越冬任务和抛物线飞行实验，开发和验证数字孪生模型。其次，在近地轨道部署，将原型模型与现有的生物医学传感器集成，实现从可穿戴设备、超声和实验室检测中进行半自动数据摄入，以评估模型预测效果与实际生理变化之间的匹配度。第三，将数字孪生模型发展为自主决策支持工具，使其能够在不依赖持续地面通信的情况下进行本地推理，从而提供即时的建议。第四，建立全球数字孪生联盟，将NASA、ESA、JAXA和商业合作伙伴连接起来，形成一个多机构框架，以统一数据标准、安全共享模型并保持系统的互操作性。这一基础设施未来还可以支持极端地球环境下的数字孪生应用，如极地、深海或高海拔地区的任务。

值得注意的是，航天飞行使航天员暴露于多种复杂的生理应激因素中，包括微重力、辐射、昼夜节律紊乱和心理隔离。其中，微重力对心血管、肌肉骨骼和免疫适应的影响最为显著且被广泛研究。然而，国际空间站（ISS）任务的证据表明，多个同时存在的应激因素共同作用，塑造了健康结果。这种影响可以通过长期飞行中的可穿戴和生理传感器监测得到体现。近年来，NASA启动了多项研究计划，如“人类数字孪生平台”和“演化功能数字孪生工具套件”，旨在将这些飞行观察结果转化为对航天员健康的预测框架。这些努力强调了在数字孪生模型中整合实时生理数据的重要性，同时也认识到地面模拟环境可以部分模拟但无法完全再现太空飞行中的效应。

数字孪生技术在微重力研究中的应用，有望弥合空间医学与系统生物学之间的长期鸿沟。通过整合从分子到生理的多尺度数据，数字孪生可以实现前所未有的因果推断和假设生成。模拟扰动指的是在数字孪生模型中进行的计算实验，用于测试那些在现实中无法进行的“假设情景”，如长期辐射暴露或改变的重力条件。这些虚拟模拟可以评估在受控数字环境中预测的生理和分子反应。通过这些模拟，可以获取有关任务安全和地球医学的重要见解，特别是那些与微重力适应相似的疾病，如骨质疏松、肌肉萎缩和免疫失调综合征。

总的来说，数字孪生技术为实现连续、预测和个性化的空间医学提供了一条新的路径。通过将大量但未充分利用的数据转化为实时决策支持，数字孪生可以显著提升航天员健康管理的效率和精准度。未来的科研方向在于在受控模拟环境中构建试点航天员数字孪生模型，验证其预测性能，并逐步将其整合到任务操作中。随着模型的成熟，每位航天员的数字孪生将演变为一个活体档案和预测工具，记录和预测人类在地球以外环境中的适应过程。通过这种方式，数字孪生技术可能成为未来探险者的不可或缺的伙伴，作为无声、数据驱动的助手，确保人类在探索太空的过程中既勇敢又安全。