Dijital İkizler: Tıbbın Geleceğini Şekillendiren Sanal Hastalar

Tıbbın Yeni Ufku

"Bir hastanın vücudunun dijital bir kopyasını oluşturmak ve bu model üzerinden hastalığın seyrini, tedaviye yanıtı ya da komplikasyonları önceden görmek mümkün mü?"

Dijital ikiz (digital twin, DT) teknolojisi bu soruya cesurca "Evet" yanıtını veriyor. Havacılıktan otomotive kadar pek çok sektörde devrim yaratan bu yaklaşım, şimdi tıpta çığır açmaya hazırlanıyor. Kişiselleştirilmiş tıbbın, erken tanının ve yapay zekâ destekli klinik kararların temel yapı taşlarından biri olma yolunda ilerliyor.

Dijital İkiz Nedir?

Dijital ikiz, gerçek bir fiziksel sistemin (bir makine, bir şehir, ya da bir insan organı) dijital ortamda modellenmiş temsiline verilen isimdir. Sağlık alanında dijital ikizler; bir hastanın tüm vücudunu, belli organlarını (örneğin kalp, akciğer, karaciğer), biyolojik sistemlerini (bağışıklık, sinir, dolaşım sistemleri) ya da hücresel düzeydeki süreçleri sanal ortamda yeniden yaratmayı amaçlar.

Bu sanal temsiller, sadece görüntüleme verilerine dayalı 3D modellerden ibaret değildir. Aynı zamanda hastanın genetik profili, metabolizması, davranış biçimi, geçmiş sağlık kayıtları, çevresel maruziyetleri, sosyal yapısı ve giyilebilir cihazlardan elde edilen verileri de içerir. Bu nedenle bir dijital ikiz, yapay zekâ ve ileri düzey veri analitiği kullanılarak dinamik biçimde güncellenebilen ve "öğrenebilen" bir yapıdır.

Kişiye Özel Sanal Modellerin  Nasıl İşliyor?

Dijital ikiz modelleri temel olarak 4 ana işlevsel türde sınıflandırılır:

1. Tanımlayıcı (Descriptive): Hastanın mevcut sağlık durumunu statik olarak yansıtır. Ör: 3D organ modelleri

2. Tahmin Edici (Predictive): Bir hastalığın seyrini ya da tedaviye yanıtı simüle eder

3. Reçeteleyici (Prescriptive): Hangi tedavinin hangi koşullarda daha etkili olacağını önerir

4. Üretici (Generative): Eksik veya ulaşılması güç verileri tahmin eder ve tamamlar

Bu işlevlerin başarısı, dijital ikizin sahip olduğu veri çeşitliliği ve doğruluğuna bağlıdır. Klinik, biyolojik, fizyolojik ve psikososyal verilerin birlikte entegre edilmesi, modellenmesi ve doğrulanması gereklidir.

Dijital İkizler Nasıl Oluşturulur?

Dijital ikizler tipik olarak üç temel bileşenin birleşimiyle oluşur:

• Veri Katmanı: Klinik (EPIC, PACS), genomik (NGS), davranışsal (mHealth), çevresel (sosyal belirleyiciler) ve fizyolojik (giyilebilir cihazlar) veriler

• Modelleme Katmanı: Matematiksel modeller, makine öğrenimi, sistem biyolojisi yaklaşımları, fizik temelli simülasyonlar

• İletişim Katmanı: Dijital ikiz ile fiziksel varlık arasındaki veri akışını sağlayan arayüzler (sensörler, uygulamalar, veri hatları)

Bu katmanlar arasındaki sürekli geri besleme döngüsü, dijital ikizin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini sağlar.

Yukarıdaki görsel, bireyin yaşamı boyunca (doğumdan yaşam kaybına) hem mikroskobik hem de makroskobik düzeyde toplanan verilerle oluşturulan dijital ikiz modelini açıklamaktadır. Fiziksel varlıktan (hasta bildirimi, omik veriler, çevresel ve sosyal faktörler, mobil sağlık vb.) elde edilen bilgiler, dijital ikizle sürekli bağlantı hâlindedir ve bu sayede sağlık gidişatı öngörülebilir, en uygun tedavi stratejileri belirlenebilir, hatta sanal klinik araştırmalar yapılabilir. Bu yapı; modelleme, erken müdahale ve karar destek mekanizmalarını güçlendirerek kişiselleştirilmiş tıbbın temelini oluşturmaktadır.

Dijital İkiz Hakkında Öncü Çalışmaların Sistematik Özeti

Aşağıdaki grafik, dijital ikiz (digital twin) konulu bilimsel yayınların yıllara göre artışını göstermektedir. Özellikle sağlık alanındaki yayın sayısında 2020 sonrası dikkat çekici bir yükseliş gözlenmektedir.

Aşağıdaki tablo, dijital ikiz teknolojisinin sağlık ve onkoloji alanındaki güncel uygulamalarını ve araştırma sonuçlarını karşılaştırmalı olarak özetlemektedir. Beş farklı yüksek etkili çalışmanın tasarımı, hedef hastalık grupları, kullanılan veri kaynakları ve ulaşılan ana bulgular sade bir şekilde sunulmuştur. Bu derleme, dijital ikizlerin klinik karar desteği, kişiselleştirilmiş tedavi ve sağlık sistemine entegrasyonundaki potansiyelini daha iyi anlamayı amaçlamaktadır.

Çalışma	Tasarım ve Katılımcı	Uygulama Alanı	Yöntem	Temel Bulgular
213P (ESMO 2024)	300 hastalık planlı prospektif çalışma (N=30 tamamlandı)	İleri evre meme, akciğer ve kolon kanseri	Çok boyutlu veri toplama: Klinik, omik, psikososyal, giyilebilir cihaz verisi	Veri tamamlama oranı >%80; dijital ikiz altyapısı fizibil bulundu
npj Digital Medicine (2024)	Sistematik derleme (12 çalışma)	Çeşitli hastalıklar: DM2, MS, kalp yetersizliği, kanser	Joanna Briggs Institute kalite analizi ile içerik kodlaması	%80 olumlu sağlık çıktısı; kişiselleştirilmiş sağlık yönetimi
PATTERNS (Elsevier, 2024)	Derleme	Genel sağlık hizmetleri	Temel kavramlar, kullanım alanları ve teknik engeller	5 temel ilke önerildi; teknik ve etik sınırlamalara dikkat çekildi
J. Transl. Med. (2025)	Bibliyometrik analiz ve literatür değerlendirmesi	Kanser tanı, tedavi, prognoz	AI, multi-omik, görüntüleme entegrasyonu	ABD, Çin ve Almanya öncü ülkeler; veri standardizasyonu eksik
J. Clin. Med. (2025)	Derleme (17 çalışma)	Onkoloji	Yapay zekâ destekli dinamik modelleme	Klinik kararlarda iyileşme, maliyet etkinlik, etik zorluklar

Uygulama Alanları

Dijital ikizler, yalnızca tedavi etkilerini simüle etmekle kalmaz, hastalıkların doğal seyrini modelleyebilir ve uzun vadeli bakım planlamasını destekleyebilir. Henüz belirtiler ortaya çıkmadan, özellikle kalıtsal hastalıklarda risk faktörleri mevcut olduğunda, hastalıkların ortaya çıkışını öngörmeye yardımcı olabilir.

Bu modeller, önleyici sağlık hizmetlerine hasta uyumunu artırmada güçlü veri temelli argümanlar sunabilir.

Dijital ikizler sadece mevcut hastalıkları tedavi etmek için değil, aynı zamanda hastalıkların ortaya çıkmadan önce öngörülmesini, önlenmesini ve yaşam tarzı önerilerinin kişiselleştirilmesini de mümkün kılar.

Tıbbi Cihazlarla Entegrasyon

Dijital ikizlerin sunduğu avantajlardan biri, giyilebilir teknolojiler gibi tıbbi cihazlarla entegrasyondur. Bu cihazlar gerçek zamanlı veya periyodik sağlık verilerini sağlayarak, dijital ikizin sürekli güncellenmesini mümkün kılar.

Aynı şekilde, dijital ikizler tıbbi cihazların tasarımı ve implant yerleşimlerinin optimizasyonunda kullanılabilir, müdahalelerin vücutla entegrasyonunu ve fizyolojik etkilerini önceden simüle ederek daha hassas ve kişiselleştirilmiş uygulamalara imkân tanır.

Dijital İkizlerin Evrimi: 4 Aşamalı Gelişim

Çalışma, dijital ikizleri dört aşamada sınıflandırıyor ve tıpta hangi düzeylerin kullanılmakta olduğunu açıklıyor:

Klinik Kararları Destekleme

Dijital ikizler, karmaşık klinik verileri sadeleştirerek klinisyenlerin karar sürecindeki bilişsel yükünü azaltır. Simülasyon ve net görselleştirme yöntemleriyle belirsizlik içeren klinik durumlarda daha güvenilir ve hızlı kararlar alınmasını sağlarlar.

Uygulama Alanları ve Düzenleyici Hususlar

Dijital ikiz teknolojileri nöroloji, kardiyoloji ve onkoloji gibi çeşitli alanlarda umut vaat ediyor. Örneğin, İspanya'da psikozun iyileşme süreçlerini incelemek ve kardiyak aritmi tanısını desteklemek üzere dijital ikizler kullanılıyor. Teknolojinin hızlı gelişimine rağmen henüz erken aşamadadır ve düzenleyici çerçeve ile teknik zorluklar bulunmaktadır. Ancak uzun vadede güvenli sanal deneyler ve çoklu tedavi seçeneklerinin değerlendirilmesinde büyük potansiyele sahiptir.

Öne Çıkan Dijital İkiz Uygulamaları

• SIMULIA Living Heart: FDA ve Dassault ortaklığında geliştirilen kalp işlevlerini modelleyen onaylı dijital ikiz.

• FEops HEARTguide: TAVI gibi kardiyak prosedürlerin planlanmasında kullanılan yapay zekâ destekli dijital ikiz (AB ve ABD onaylı).

• Project BreathEasy: COVID-19'da solunum desteği ihtiyacını öngören akciğer dijital ikizi.

• MindBank Ai ve Babylon: Bireylerin yaşam tarzı ve stres seviyelerini takip eden wellness odaklı uygulamalar.

Klinik Denemelerde Dijital İkiz Devrimi

In-silico klinik araştırmalar, gerçek hasta yerine dijital simülasyonlar kullanarak ilaçların ve tedavilerin etkinliğini önceden değerlendirebiliyor. FDA ve EMA'nın desteğiyle palbosiklib ve alektinib gibi ilaçların kullanım alanları dijital ikiz tabanlı çalışmalarla genişletilmiştir. VICTRE çalışması, sentetik meme görüntüleriyle mammografi cihazlarının ön değerlendirmelerini başarıyla gerçekleştirmiştir.

---

Kişiselleştirilmiş Onkoloji Uygulamaları

• Orofaringeal kanser: Bir hasta-doktor dijital ikiz modeli, orofaringeal skuamöz hücreli karsinomda hangi kemoradyoterapi stratejisinin (sekansiyel veya eşzamanlı) daha etkili olduğunu derin Q-öğrenme ve simülasyon kullanarak karşılaştırmıştır. Yaklaşık 536 hasta üzerinde yapılan bu çalışmada (%87 doğrulukla), dijital ikiz aracılığıyla takip edilen sekansiyel veya eşzamanlı modellerin hem sağkalım hem de toksisite açısından optimize edilebildiği gösterilmişti.

• Üçlü Negatif Meme Kanseri (TNBC): Nature npj Digital Medicine (2025) makalesine göre, ARTEMIS denemesindeki 105 TNBC hastasının MR verilerine dayanan biyolojik matematiksel model, dijital ikiz kurarak patolojik tam yanıtı (pCR) tahmin etmiştir. Model %0.82 AUC performanslıdır. Bu dijital ikizler, hasta özelinde neoadjuvan kemoterapi rejimini 128 farklı doz-sıklık kombinasyonu üzerinden optimize ederek pCR oranını %21–25 civarında artırmıştır.

• Küçük Hücreli Dışı Akciğer Kanseri (KHDAK): Büyük veri seti (25.000+ lezyon verisi) ve kestirimci modellemelerle, küçük hücreli dışı akciğer kanserinde (KHDAK) tedavi optimizasyonu yapılmıştır. Bu çalışmalar özellikle pembrolizumab ve kemoterapi seçeneklerinde dijital ikiz simülasyonlarıyla etkinlik karşılaştırması gerçekleştirmiştir. Bu alandaki akademik faaliyetler, örneğin “From virtual to reality: innovative practices of digital twins in tumor therapy” gibi kapsamlı derlemelerde desteklenmektedir.

İspanya'dan Bir İleri Uygulama Örneği

İspanya Ulusal Kanser Araştırma Merkezi (CNIO) tarafından yürütülen "Kadın Kanserlerinde Yüksek Tanımlı Onkoloji" projesi, dijital ikiz teknolojisini ileri evre metastatik kanserli kadınlarda kullanıyor. Bu projede tümör metabolizması, gen ve protein ekspresyonları, fizyolojik parametreler ve psikolojik durumlar dahil geniş çaplı veriler entegre edilerek hastaya özel dijital ikiz modeller oluşturuluyor. Ayrıca projenin önemli yeniliklerinden biri, hastaların biyolojik yaşını tahmin ederek hastalığın biyolojik yaşlanmayı hızlandırma veya yavaşlatma durumunu değerlendirip tedavi yoğunluğunu ve kombinasyonlarını ayarlamak.

Klinik Doğrulama ve Veri Altyapısı

Dijital ikizlerin klinik doğrulaması, gerçek dünya verileriyle karşılaştırılarak mevcut klinik yöntemlere kıyasla ek değer sağladığını kanıtlamayı gerektirir. Küresel ölçekte uygulanabilirliği sağlamak için ülkeler arası uyumlu ve birlikte çalışabilir veri altyapılarının geliştirilmesi kritik önem taşır.

Düzenleyici ve Etik Çerçeve

Veri sahipliği, klinik fayda validasyonu ve veri eşitliği gibi temel konular henüz net bir düzenleyici çerçeveye kavuşmamıştır. AB (GDPR) ve ABD (HIPAA) mevzuatları mevcut olsa da dijital ikizlere özgü kapsamlı düzenlemeler henüz geliştirme aşamasındadır.

Küresel Konsorsiyumlar

• SDTC (İsveç): Tek hücre RNA dizileme ile kişiselleştirilmiş ilaç taraması.

• DIGIPREDICT (AB): Kardiyovasküler hastalıklarda erken müdahale odaklı çalışma.

• DT4H.org: Sepsis, diyabet ve akciğer kanseri gibi hastalıklarda disiplinlerarası iş birliği platformu.

Geleceğe Yönelik Projeksiyonlar

• Exascale hesaplama ile gerçek zamanlı tam vücut dijital ikizleri.

• VR tabanlı klinik eğitimlerde dijital ikiz uygulamaları.

• Blockchain teknolojisi ile güvenli veri paylaşım platformları.

Sonuç

Dijital ikizler, kişiselleştirilmiş tıp ve klinik karar destek süreçlerinde paradigma değişikliği yaratma potansiyeline sahip bir teknolojidir. Dinamik veri entegrasyonu ile gerçek dünya sonuçlarını iyileştirerek sağlık hizmetlerinin etkinliğini artırmakta, klinik kararların doğruluğunu yükseltmekte ve sağlık ekonomisini dönüştürmektedir.