我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。Mantis Biotech 正在開發一個平台，以創建人類的 “數字雙胞胎”，解決生物醫學研究中的數據可用性問題。通過整合各種數據源，該平台生成用於解剖和行為預測建模的合成數據集。這項技術旨在提升醫療程序、培訓和診斷，特別是在數據稀缺的罕見疾病領域。最近，Mantis 籌集了 740 萬美元的種子資金，以擴大其運營並瞄準預防性醫療，在職業體育領域取得了初步成功
訓練於龐大數據集的大型語言模型可以加速基因組研究，簡化臨牀文檔，提高實時診斷，支持臨牀決策，加速藥物發現，甚至生成合成數據以推進實驗。
但它們在轉變生物醫學研究方面的承諾常常遇到瓶頸：除了醫療保健依賴的結構化數據外，這些模型在罕見疾病和不尋常病症等邊緣案例中表現不佳，因為可靠的、具有代表性的數據稀缺。
總部位於紐約的 Mantis Biotech 聲稱正在開發解決方案，以填補這一數據可用性缺口。該公司的平台整合了不同來源的數據，以生成可以用於構建所謂 “數字雙胞胎” 的合成數據集：基於物理的、預測性的人體解剖、生理和行為模型。
該公司正在推廣這些數字雙胞胎用於數據聚合和分析。這些數字雙胞胎可以用於研究和測試新的醫療程序，訓練外科機器人，以及模擬和預測醫療問題甚至行為模式。例如，Mantis 的創始人兼首席執行官 Georgia Witchel 在最近接受 TechCrunch 採訪時解釋説，體育團隊可以根據特定 NFL 球員的近期表現、訓練負荷、飲食和活躍時間，預測其發生跟腱受傷的可能性。
為了構建這些雙胞胎，Mantis 的平台首先從教科書、動作捕捉攝像頭、生物識別傳感器、訓練日誌和醫學影像等多種來源獲取數據。然後，它使用基於 LLM 的系統來路由、驗證和合成各種數據流，並通過物理引擎運行所有這些信息，以創建該數據集的高保真渲染，這些渲染可以用於訓練預測模型。
“我們能夠將所有這些不同的數據源轉化為預測模型，以預測人類的表現。因此，任何時候你想預測一個人類的表現，這都是我們技術的一個非常好的應用案例，” Witchel 説。
Witchel 告訴 TechCrunch，物理引擎層在這裏是關鍵，因為它幫助平台通過將生成的合成數據與解剖學的物理模型相結合，從而增強可用信息。
Techcrunch 活動
舊金山，加州 |2026 年 10 月 13-15 日
“如果我讓你為一個缺失手指的人進行手勢估計，那將會非常困難，因為沒有公開可用的缺失手指的標記手部位置數據集。我們可以非常輕鬆地生成該數據集，因為我們只需使用我們的物理模型，去掉手指 X，重新生成模型，” 她説。
由於 Mantis 的平台填補了數據源的空白，Witchel 認為它在生物醫學行業中有廣泛的應用潛力，因為有關程序或患者的信息往往難以獲取，且是非結構化的或分散在各種來源中。她強調了邊緣案例或罕見疾病，其中數據難以獲得，因為通常存在倫理和監管限制，限制將患者數據納入公共數據集或用於訓練 AI 模型。
“你知道，當你看到一個三歲的小孩在跑來跑去，他們手裏拿着一個芭比娃娃，抓着它的一條腿在桌子上砸的時候嗎？我希望人們對我們的數字雙胞胎有這樣的心態，” 她説。“我認為這將使人們接受這個想法，即當你使用虛擬人類時，可以對人類進行測試。我覺得目前人們的心態正好相反，這完全可以理解，因為人們的隱私應該受到尊重。事實上，我認為人們的數據根本不應該被利用，尤其是當你擁有這些數字雙胞胎時。”
目前，Mantis 在職業體育方面取得了成功，可能是因為需要對高水平運動員進行建模。Witchel 表示，該初創公司的主要客户之一是一支 NBA 球隊。
“我們創建這些運動員的數字化表示，基本上展示了這個運動員的跳躍情況，不僅是今天，而是過去一年中的每一天，以及他們的跳躍如何隨着睡眠時間的變化而變化，或者與他們抬起手臂的次數相比，” 她解釋道。
該初創公司最近獲得了 740 萬美元的種子融資，由 Decibel VC 主導，Y Combinator、一些天使投資者和 Liquid 2 參與。融資將用於招聘、廣告、市場營銷和市場推廣功能。
Witchel 表示，Mantis 的下一步是繼續完善技術，並最終將平台發佈給公眾，目標是預防性醫療。該公司還在努力滿足製藥實驗室和進行 FDA 試驗的研究人員的需求，旨在提供有關患者對治療反應的見解。