隨著臨床試驗成本的不斷增加，依賴計算機模擬（in-silico）的虛擬人群試驗開始進入人們的視野。有關特定患者的計算模擬最新發展，使計算機模擬試驗能夠預測新藥物、醫療裝置或其他治療方法的安全性和有效性。
在計算機虛擬試驗的概念下，in-silico展現出了一些優於傳統臨床試驗的方面，包括：（i） 在開始實驗室或動物研究之前獲得更多證據； （ii） 將試驗佇列擴充套件到罕見、極端或難以招募的患者表型； （iii） 直接比較同一虛擬群體中的兩種替代療法（減少觀察到的效應方差）； （iv） 在實際具有挑戰性的生理條件下評估醫療裝置，這些條件可能代表極端但合理的應用（out-label use）； （v） 減少試驗所需的動物和人群數量，並完善長期研究以儘量減少痛苦。
由利茲大學領導，牛津大學、荷蘭拉德堡德大學醫學中心和比利時魯汶大學的科學家共同展開的一項新研究中，調查了計算機模擬試驗是否可以複製三項真實臨床試驗（稱為 PUFS、PREMIER 和 ASPIRe）的結果，這些試驗評估了一種用於治療腦動脈瘤的血流導向裝置（FD，也稱密網支架）。
結果顯示，涉及虛擬而非真實患者的研究在評估用於治療腦動脈瘤的醫療裝置方面與傳統臨床試驗一樣有效。
血流導向裝置效能評估（FD-PASS）研究
血流導向裝置是一種小型網狀、自擴張、類似於支架的醫療裝置，醫生使用導管將其引導至動脈瘤部位。一旦就位，血流導向裝置將沿著血管引導血液並減少流入動脈瘤的血流量，促使囊內血栓和血液凝固的自然形成，最終切斷動脈瘤的血液迴圈，促成動脈瘤的完全根除。
但如果治療不成功，主要併發症包括動脈瘤破裂、腦實質出血、分支動脈閉塞、支架內再狹窄等。
本次研究的團隊想要證明：計算機試驗可以使用與實際臨床試驗相匹配的模擬人群，來複制傳統臨床試驗的結果，因此研究人員必須看看他們的計算機研究結果是否與之前三項關於血流導向裝置有效性的主要臨床試驗的結果一致。
（FD-PASS 計算機試驗的工作流程）
虛擬試驗中的“參與者”
虛擬患者群體常規是根據臨床資料庫開發的，以反映年齡、性別和種族。它們也模擬疾病影響人體的方式：例如，解剖學、物理學、生理學和血液生化之間的相互作用，然後使用這些模擬來模擬治療和干預措施的影響。
研究人員使用從臨床資料庫中提取的真實患者資料構建了一個虛擬人群，確保匿名虛擬患者在年齡、性別和動脈瘤特徵方面與真實血流導向裝置臨床試驗中使用的患者非常相似。將傳統試驗的納入和排除標準應用於計算機模擬參考佇列後，
保留了 82 例虛擬患者。
研究人員隨後建立了一個腦血流變數統計模型（生成正常血壓和高血壓血流波形），從而分析植入的裝置如何影響每個虛擬患者的血流。他們能夠研究每個患者的不同生理狀況，例如血壓正常和高血壓。
在參考的傳統三項臨床試驗（如上圖）中分別有 109、141 和 207 名患者，且均約有一半的病例患有高血壓。因此在此次研究中，這種 50/50 分佈允許有意義的亞組分析，以瞭解高血壓如何影響術後併發症。
計算機試驗產生“巨大收益”
計算機模擬試驗的結果預測顯示，82.9% 的血壓正常的虛擬患者將透過血流導向裝置成功治療。
在傳統的臨床試驗中，成功治療的人數分別為86。8%、74。8%和76。8%，由此可見計算機試驗複製了傳統的臨床試驗結果。
負責這項研究的利茲大學Alex Frangi教授表示，結果證明了計算機試驗的巨大潛力。
在計算機試驗中，研究人員還能夠透過調整他們的計算模型，以研究新的方向或新興的科學發現。
透過模擬不同生理條件下動脈瘤的血流物理和血液凝固的生物化學，他們能夠識別出中風風險較高的患者亞組：大型複雜形狀的動脈瘤患者術後出血性中風風險較高，高血壓患者術後缺血性中風風險較高。
而以這種方式嚴格分析醫療器械的效能，將使生物醫學工程師能夠最佳化器械設計並降低與治療相關的風險。
臨床試驗“從幾年縮短到幾個月”
Frangi 教授還表示：“計算機模擬試驗提供了一個進行虛擬實驗的機會，可以解釋傳統臨床試驗中難以研究的概念。目前提高我們對新醫療器械理解的方法很慢，因為傳統試驗從設計到完成經常需要五到八年的時間。
在某些情況下，計算機內試驗可以將這段時間縮短到不到六個月，從而使臨床醫生和患者更安全、更及時地獲得相關知識和治療技術。”
這些發現證明了所謂的計算機模擬試驗，即in-silico的概念，在這種試驗中，研究人員不是招募人員參加真實的臨床試驗，而是建立患者群體的數字模擬，大致類似於模擬人生計算機遊戲中建立虛擬人群的方式。
計算機模擬試驗或將可以徹底改變臨床試驗的進行方式，減少開發新醫療裝置和藥物的時間和成本，同時減少測試中對人類和動物的傷害。
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