Die Technologie hinter BioTwin

Unsere Infrastruktur ermöglicht Prävention und Überwachung von Gesundheitszuständen mittels Virtual-Twin-Technologie

BioTwin erstellt einen umfassenden digitalen Zwilling jedes Einzelnen durch die Integration mehrerer Schichten biologischer, verhaltensbezogener und klinischer Daten. Hier ist, was in den Aufbau Ihres virtuellen Zwillings einfließt.

Was wir sammeln, um Ihren Zwilling zu erstellen

Metabolite

Kleine Moleküle, die den Zellstoffwechsel und Energiewege widerspiegeln.

Glukose, Laktat, Aminosäuren, Cortisol

Lipide

Fettverbindungen, die für Zellstruktur und Signalübertragung essentiell sind.

Cholesterin, Triglyceride, Phospholipide

Proteomik

Funktionelle Moleküle, die Organgesundheit und Krankheitszustände anzeigen.

Albumin, CRP, Enzyme, Entzündungsmarker

Genetik

Erkenntnisse auf DNA-Ebene, die Prädispositionen, Medikamentenreaktionen und langfristige Risikoprofile definieren.

SNPs, polygene Risikoscores, Pharmakogenomik

Visuelle Biomarker

KI-Analyse von Gesichtsmerkmalen, Hautzuständen und physischen Indikatoren aus Fotos.

Gesichtsanalyse, Hautgesundheit, morphologische Muster

Vokale Biomarker

Stimmmusteranalyse zur Stresserkennung, kognitive Marker und Atemwegsindikatoren.

Stresslevel, Sprachmuster, Stimmtremor

Retina- & Augen-Biomarker

Augenbildanalyse für kardiovaskuläre, neurologische und metabolische Risikoindikatoren.

Retina-Bildgebung, Augendruckmuster

Wearables & Biometrie

Kontinuierliche Überwachung durch Verbraucher- und klinische Geräte für Echtzeit-Gesundheitstracking.

Herzfrequenz, Schlaf, Aktivität, HRV, SpO2

Wie wir den virtuellen Zwilling erstellen

Unsere KI-Modelle verarbeiten diese multimodalen Eingaben, um eine dynamische, sich entwickelnde digitale Replik jedes Einzelnen zu erstellen.

Datenintegration

Multimodale Datenfusion aus Laborergebnissen, Wearables, Medieneingaben, Fragebögen und EHR-Systemen über HL7 FHIR.

  • Biomarker, Biometrie und patientenberichtete Ergebnisse
  • Genomische, Mikrobiom- und molekulare Daten
  • Visuelle, vokale und retinale Biomarker-Analyse
  • EHR-Integration über HL7 FHIR

KI-Risikomodelle

Ensemble domänenspezifischer Modelle, trainiert auf longitudinalen Gesundheitsdaten zur Risikovorhersage.

  • Krankheitsspezifische Risikomodelle mit interpretierbaren Ausgaben
  • Trajektorienvorhersage mittels temporalem Deep Learning
  • Kausale Inferenz für Interventionsmodellierung
  • Unsicherheitsquantifizierung für klinische Entscheidungsunterstützung

Longitudinales Tracking

Wiederholte Messungen über die Zeit zur Erfassung von Gesundheitsdynamik und Interventionsreaktion.

  • Kontinuierliche Modellaktualisierungen mit neuen Datenpunkten
  • Vierteljährliche Neubewertung für stabile Populationen
  • Adaptives Sampling für Hochrisiko-Personen
  • Trenderkennung und Anomalie-Flagging

Wie der virtuelle Zwilling funktioniert

Von der Probenentnahme zur klinischen Entscheidungsunterstützung — ein kontinuierlicher, sich entwickelnder Prozess.

1

Sammeln

Multi-Omics-Proben, Wearable-Daten, visuelle und vokale Biomarker werden über ein einfaches Heimprotokoll oder einen Klinikbesuch erfasst.

2

Analysieren

KI-Modelle verarbeiten und integrieren alle Datenschichten, um eine umfassende digitale Replik des Individuums zu erstellen.

3

Erkennen

Risikobewertung über 5 klinische Domänen und 15 Erkrankungen, mit Anomalie-Flagging und Trenderkennung über die Zeit.

4

Unterstützen

Kliniker erhalten handlungsrelevante Erkenntnisse, Risikoberichte und Entscheidungsunterstützung — sie entscheiden über Diagnose und Behandlung.

Wissenschaftliche Grundlage

Wissenschaftliche Grundlagen

Der Ansatz von BioTwin basiert auf begutachteter biomedizinischer Forschung, die longitudinales Profiling, Multi-Omic-Integration und virtuelle Zwillingsmodellierung für eine verbesserte klinische Risikostratifizierung unterstützt.

Onkologie

Metabolomische Profilierungsforschung unterstützt die blutbasierte Früherkennung und Risikostratifizierung bei den wichtigsten Krebsarten.

A plasma-based multimetabolite biomarker for early detection of pancreatic ductal adenocarcinoma (METAPAC) — The Lancet Gastroenterology & Hepatology Multi-omic analysis identifies metabolic biomarkers for the early detection of breast cancer — iScience (Cell Press) Untargeted plasma metabolomics and risk of colorectal cancer in a prospective cohort — Metabolomics

Neurologie

Metabolomische und Mikrobiom-Forschung unterstützt die frühere Identifizierung biologischer Signale bei neurodegenerativen Erkrankungen und Stimmungsstörungen.

Untargeted high-resolution metabolomic profiling identifies biomarkers of Parkinson's disease — Molecular Neurodegeneration Metabolome and gut microbiome alterations in major depressive disorder — JAMA Psychiatry Plasma metabolic profiles predict future dementia and dementia subtypes — Alzheimer's Research & Therapy

Kardiologie

Metabolomisches Profiling verbessert die kardiovaskuläre Risikostratifizierung und Phänotyp-Differenzierung über einzelne Biomarker-Messungen hinaus.

Plasma metabolomics distinguishing heart failure phenotypes Untargeted metabolomic profiling differentiates hypertensive and normotensive individuals — Frontiers in Cardiovascular Medicine Metabolomic signatures of blood pressure regulation in a prospective cohort — Metabolomics

Lebensstilmedizin

Großangelegte metabolomische Forschung zeigt prädiktive biologische Signaturen vor dem Auftreten metabolischer Erkrankungen.

Metabolomics and Type 2 Diabetes Risk: A Systematic Review and Meta-analysis — Diabetologia Plasma metabolite signatures of a healthy lifestyle and cardiometabolic risk — Med (Cell Press) Metabolomic signatures of physical activity and diet patterns in large population cohorts — Nature Communications

Lebens- und Gesundheitsspanne

Metabolomische Altersforschung zeigt reproduzierbare Assoziationen mit der gesunden Lebensspanne und dem langfristigen Krankheitsrisiko.

Decoding aging clocks: insights from metabolomics — Cell Metabolism Metabolomic age and chronic disease risk: prospective cohort study — Aging Cell A metabolomics-based biological age predictor associated with mortality — Advanced Science
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