Alan Murray, spoluzakladatel a generální ředitel Conceivable Life Sciences – série rozhovorů

Alan Murray, spoluzakladatel a generální ředitel společnosti Conceivable Life Sciences, je inženýr a sériový podnikatel s více než třicetiletými zkušenostmi v technologiích, strojovém učení, hardwaru, logistice a budování společností. Před založením Conceivable spoluzaložil TMRW Life Sciences, kde pomáhal vyvinout automatizovanou platformu pro správu a ochranu zmrazených vajíček a embryí používaných při oplodnění in vitro (IVF). Murray je také spoluzakladatelem a partnerem Coriolis Ventures a podílel se na vzniku společností v digitální reklamě, pohostinství a biologických vědách, například Integral Ad Science, Dstillery a NeueHouse. V Conceivable působí jako strategický vedoucí i hlavní architekt systému AURA a dohlíží na propojení robotiky, pokročilého zobrazování a strojového učení s pracovními postupy laboratoří reprodukční medicíny.

Conceivable Life Sciences je biotechnologická společnost vyvíjející AURA, laboratoř IVF s podporou automatizace, která koordinuje složité procesy vytváření, kultivace a uchovávání embryí. Platforma neautomatizuje jediný úkon, ale propojuje robotiku, software, pokročilou optiku, umělou inteligenci a laboratorní vybavení v celém pracovním postupu IVF. Zachovává digitální dohledatelnost a embryologům ponechává kontrolu nad klinickými rozhodnutími. Conceivable chce tímto standardizovaným přístupem snížit variabilitu, rozšířit kapacitu laboratoří a zpřístupnit léčbu neplodnosti rodinám, které dnes čelí vysokým nákladům nebo omezenému přístupu ke specializované péči.

Dříve jste spoluzaložil TMRW Life Sciences, kde jste pomáhal zavést automatizaci do skladování a správy zmrazených vajíček a embryí. Co vás tato zkušenost naučila o omezeních dnešní infrastruktury reprodukční medicíny a co vás nakonec přesvědčilo založit Conceivable Life Sciences a pustit se do složitějšího úkolu automatizace tvorby embryí?

V TMRW jsme automatizovali skladování a sledování vajíček a embryí poté, co již existují. Řešilo to skutečný problém: sledování řetězce odpovědnosti při kryokonzervaci nepřipouští chyby a jeho správnost má pro pacienty obrovský význam. Zároveň mi to ukázalo meze samotné automatizace skladování. Úzké hrdlo IVF nikdy nebylo hlavně v tom, co se děje po vytvoření embrya. Je v jeho vytvoření. Tato práce stále závisí na malém počtu vysoce kvalifikovaných embryologů, kteří ručně provádějí opakované úkony s přesností pod jeden mikrometr, a výsledek se liší podle toho, kdo právě drží pipetu.

Když jsem zakládal TMRW, považoval se trh uchovávání pohlavních buněk stále za okrajovou část reprodukční medicíny. Já jsem to tak nevnímal. Pozdější rodičovství se stávalo normou, více lidí si nechávalo dříve zmrazit vajíčka a spermie, zaměstnavatelé začali přidávat zachování plodnosti do benefitů a LGBTQ+ komunity i rodiče bez partnera zakládali rodiny s využitím bank vajíček a spermií v rozsahu, na který odvětví nebylo připraveno. To vše ukazovalo na problém skladování a sledování, který měl růst mnohem rychleji, než většina oboru čekala. I proto pro mě bylo sledování řetězce odpovědnosti v TMRW tak důležité. Pro trh mířící k takovému rozsahu nelze spoléhat na ruční evidenci a lidskou paměť při rozlišování vajíček, spermií a embryí. Automatizace skladování a sledování neměla jen zlepšit dnešní práci, ale vytvořit infrastrukturu schopnou zvládnout řádový růst počtu pacientů, cyklů a vzorků.

V roce 2018 jsem začal systém, z něhož vznikla AURA, navrhovat od základů – od mikrofluidiky přes integraci robotiky až po techniku injekce. Důvod pro založení Conceivable byl jednoduchý: kdybychom tvorbě embryí přinesli stejnou důslednost, jakou výroba a robotika přinesly jiným přesným odvětvím, mohli bychom IVF současně sjednotit a zpřístupnit. Byl to těžší problém, ale právě ten stálo za to řešit.

AURA koordinuje více než 200 kroků v propojených systémech pro přípravu misek, zpracování spermií, identifikaci vajíček, intracytoplazmatickou injekci spermie, inkubaci, robotický transport a vitrifikaci. Jak software, robotika, zobrazovací systémy a laboratorní vybavení fungují jako jednotná platforma a současně zachovávají dohledatelnost každého vajíčka, spermie a embrya?

AURA provádí těchto více než 200 kroků jako jeden nepřetržitý systém, nikoli jako řetězec samostatných strojů. Umožňuje to softwarová vrstva. Každý úkon, každý snímek a každé měření jsou po celý cyklus propojeny s konkrétním vajíčkem, spermií nebo embryem, takže existuje úplný digitální záznam o tom, co a kdy se stalo.

Právě dohledatelnost lidé podceňují. V běžné laboratoři žije velká část této historie v poznámkách a paměti embryologa. V systému AURA má podobu strukturovaných dat od prvního do posledního kroku. Díky tomu mohou robotika, zobrazování a laboratorní vybavení pracovat koordinovaně v reálném čase a embryolog může kdykoli zasáhnout s úplným kontextem, nikoli jen s částí obrazu.

Váš technický systém zahrnuje Detection Transformer pro identifikaci spermií, pokročilé zobrazování pro vyhledávání vajíček a modely vision-language-action určené k řízení jemných fyzických postupů. Jak se tyto modely učí, jaké signály vyhodnocují a jak systém určí, kdy musí zasáhnout embryolog?

Modely počítačového vidění, včetně YOLO a RT-DETR, používáme k zaostřování mikroskopů, kalibraci robotických poloh, identifikaci a sledování spermií, vyhledávání a hodnocení vajíček a k vedení robotiky při postupech, jako je ICSI, tedy spojení spermie a vajíčka za účelem vytvoření embrya.

Tyto modely trénujeme na neustále se rozšiřující knihovně označených snímků ve vysokém rozlišení z předchozích případů. Mezi naše nejobtížnější inženýrské úkoly v oblasti AI patří dosažení mimořádně nízké latence při inferenci, aby bylo možné přesně koordinovat lasery a pohyby robotiky.

Inspirovali jste se výrobou polovodičů a autonomními vozidly, tedy obory, které spojují vnímání, plánování a přesné fyzické provedení. Které inženýrské zásady bylo možné úspěšně přenést do embryologie a které bylo nutné přepracovat, protože AURA manipuluje s živými buňkami, nikoli s vyrobenými součástkami?

Dobře se přenesly zásady přesné výroby ve velkém měřítku: přísná kontrola procesů, spojování senzorických dat a pojetí variability jako něčeho, co je třeba měřit a konstrukčně odstraňovat, nikoli přijímat. Autonomní vozidla nám poskytla dobrý vzor toho, jak musí vnímání, plánování a provedení spolupracovat v reálném čase a jak se má systém chovat, když si není jistý tím, co vidí.

Téměř úplně jsme však museli přepracovat toleranci k neočekávaným stavům. Polovodičová destička se pokaždé chová stejně. Živá buňka ne. Dvě vajíčka od stejné pacientky mohou vypadat jinak, chovat se jinak a rozdílně reagovat na stejný postup. Nesnažili jsme se tedy vytvořit systém směřující k jedinému „správnému“ výsledku. Museli jsme vytvořit systém, který rozpozná široké spektrum biologické variability a odliší normální odchylku od něčeho, co musí posoudit člověk. To je zásadně jiný inženýrský problém než výroba čipů nebo autonomní řízení.

Podle Conceivable přispívá každý cyklus AURA k datovému setrvačníku standardizovaných procesních informací, které běžné laboratoře nedokážou snadno shromažďovat. Jaká data cyklus zachycuje, jak mohou zlepšovat budoucí modely a jak řešíte soukromí pacientů, demografické zkreslení, rozdíly mezi klinikami a rizika aktualizací klinických systémů AI?

Každý cyklus AURA vytváří standardizovaný soubor dat: snímky, senzorická data, časové údaje a výsledky propojené s každým krokem. Jde o úroveň podrobnosti, kterou dnešní ruční laboratoře IVF jednoduše nevytvářejí, protože velká část procesu se systematicky nezaznamenává. Tato data se zpětně využívají ke zlepšování našich modelů. To je jedna ze skutečných výhod automatizace: s rostoucím objemem se systém zlepšuje způsobem, kterého ruční procesy nedosáhnou.

Pro trénování modelů jsou údaje pacientů zbaveny identifikátorů a zpracovávány podle stejných regulačních standardů jako klinická data obecně. Při řešení zkreslení cíleně trénujeme na datech různých skupin pacientů a klinických pracovišť, aby modely nefungovaly dobře jen pro demografické skupiny nejlépe zastoupené v prvních datech. Rozdíly mezi klinikami jsou skutečnou proměnnou, kterou sledujeme, protože laboratorní podmínky i populace pacientů se liší. Každá aktualizace klinického systému AI před nasazením prochází validací a nepostupujeme rychleji, než dovolují důkazy. Raději budeme mít pravdu, než abychom byli první.

Conceivable provedla pilotní studie s více než 100 pacienty a více než 1 000 vajíčky. Které klinické cíle budou nejdůležitější pro prokázání, že automatizace může oproti běžnému ručnímu IVF zlepšit konzistenci, bezpečnost, vývoj embryí, míru těhotenství nebo živě narozených dětí?

V pilotní práci s více než 100 pacienty a více než 1 000 vajíčky jsou nejdůležitější cíle, které skutečně předpovídají zdravý výsledek pacientky, ne jen metriky procesu. Míra oplodnění, vývoj embrya do blastocysty a míra euploidie ukazují, zda se biologie chová tak, jak má. Míra implantace a těhotenství pak ukazuje, zda se to promítá do skutečné šance na narození dítěte. Nejdůležitějším cílem je živé narození, zároveň se však hromadí nejpomaleji, protože na výsledek je třeba čekat několik měsíců po přenosu.

Nejvíce se soustředíme na prokázání konzistence: aby AURA poskytovala stejnou kvalitu výsledků bez ohledu na laboratoř, den nebo skupinu pacientů, kterým slouží. To je prvek, který ruční IVF nikdy nedokázalo zaručit, a právě jeho řešení je cílem automatizace.

C:VIT má embrya ochlazovat až padesátkrát rychleji než běžné metody vitrifikace, standardizovat vystavení kryoprotektantu a omezovat tvorbu ledových krystalů. Jak se rychlejší chlazení promítá do klinicky významného přínosu a jaké důkazy budou potřeba k prokázání lepšího přežití embryí, implantace a míry živě narozených dětí?

Klinická logika je jednoduchá: pomalejší chlazení ponechává více času na tvorbu ledových krystalů a ty poškozují buněčnou strukturu. Rychlejší a standardizovanější chlazení riziko snižuje a poskytuje každému embryu stejné vystavení kryoprotektantu, místo aby se expozice lišila podle toho, který embryolog výkon provádí a jak rychle pracuje.

C:VIT jsme navrhli tak, aby zlepšil přežití embryí během zmrazení a rozmrazení, což je první a nejbezprostřednější měřitelný výsledek. Dalšími důležitými důkazy jsou míra implantace a živých narození u embryí vitrifikovaných pomocí C:VIT ve srovnání s běžnými metodami. Tyto důkazy budujeme záměrně v kontrolovaných studiích, než začneme tvrdit, že výsledky platí ve velkém měřítku.

Conceivable zdůrazňuje, že AURA automatizaci pouze podporuje a klinická rozhodnutí zůstávají na embryolozích. Která rozhodnutí musí vždy zůstat pod lidskou kontrolou, jaké pojistky umožňují embryologovi systém zastavit nebo převzít a jak je řešena odpovědnost, když doporučení AI nebo robotický úkon ovlivní vajíčko či embryo?

Každé rozhodnutí vyžadující klinický úsudek zůstává na embryologovi: zda je vajíčko životaschopné, zda je embryo vhodné k přenosu nebo zda se má pokračovat v postupu. AURA je systém s podporou automatizace. Je navržena tak, aby vykonávala fyzické úkony přesně a konzistentně a upozorňovala na vše mimo očekávané parametry, ale sama klinická rozhodnutí nedělá.

Embryologové mohou systém v libovolném okamžiku cyklu zastavit nebo převzít a ovládání je navrženo tak, aby to bylo snadné, nikoli aby museli zápasit s rozhraním. Z hlediska odpovědnosti se každý úkon AURA zaznamenává a propojuje s embryologem, který daný cyklus dohlíží. Existuje tak jasný záznam o tom, co systém provedl, na co upozornil a jak člověk v reakci rozhodl. Právě dohledatelnost odpovědnost vůbec umožňuje.

Conceivable a IVI RMA plánují v roce 2027 nasadit první systém AURA na klinice ve Spojených státech. Jaké regulační, klinicko-validační, infrastrukturní a provozní překážky musí být vyřešeny, než platforma přejde z kontrolovaných studií do běžné péče o pacienty?

Skutečná práce nás čeká ve čtyřech oblastech. Regulační: najít s FDA vhodný postup pro systém kombinující robotiku, software a reprodukční medicínu, kde není mnoho precedentu. Klinická validace: vytvořit důkazy v rozsahu potřebném pro klinické prostředí v USA nad rámec pilotních studií. Infrastruktura: fyzicky systém s IVI RMA nasadit na americké klinice, což je samo o sobě významný úkol. A pracovní postup: zajistit, aby byli embryologové a klinický personál na prvním pracovišti vyškoleni a uměli systém jistě používat dříve, než se zapojí do péče o pacienty.

Žádný z těchto úkolů není malý a rok 2027 nevnímáme jako termín, který splníme bez ohledu na výsledky důkazů. Je to termín, ke kterému směřujeme, pokud ho validace podpoří.

IVF zůstává drahé, geograficky omezené a závislé na poměrně malém počtu vysoce kvalifikovaných specialistů. Co se musí změnit v ekonomice a provozním modelu reprodukční péče, aby ji automatizace zpřístupnila, a jak budete měřit, zda AURA skutečně snižuje náklady na jedno úspěšně narozené dítě?

Hlavním problémem je závislost IVF na malém počtu vysoce kvalifikovaných specialistů, kteří vykonávají ruční práci, již nelze snadno škálovat. Proto je léčba drahá a geograficky omezená. Problémem není nedostatečná poptávka, ale úzké hrdlo na straně nabídky.

Nedávno jsme se podíleli na studii nákladů na narození dítěte jako podílu příjmu domácnosti v 25 zemích. Vzorec byl výrazný. V zemích, kde čisté náklady pacienta nedosahují přibližně poloviny mediánu příjmu domácnosti – například v Izraeli, Japonsku, Španělsku a na Tchaj-wanu – připadá na IVF asi 9 až 12 procent všech porodů. V USA, kde čisté náklady obvykle přesahují 75 procent příjmu domácnosti, je to kolem 2,5 procenta. Dostupnost není jedním z mnoha faktorů; vypadá jako hlavní překážka. Kdyby Spojené státy zaznamenaly podobný přínos jako jiné země ve studii, mohlo by to znamenat přibližně 140 000 až 160 000 dalších porodů ročně. Za tímto číslem jsou rodiny, které chtějí dítě, ale dnes si cestu k němu nemohou dovolit.

Automatizace úzké hrdlo řeší přímo. Standardizovaná platforma může přinést laboratorní přesnost na více míst, aniž by každá klinika potřebovala stejnou koncentraci vzácných a vysoce kvalifikovaných odborníků. Skutečnou pákou nákladů je menší počet cyklů na jeden úspěšný výsledek. Při měření, zda AURA opravdu snižuje náklady na úspěšné narození, není rozhodující cena za cyklus, ale cena za živě narozené dítě. Levnější cyklus, který neuspěje, totiž pro rodinu ve skutečnosti dostupnější není. Tuto metriku při rozšiřování přímo sledujeme a raději budeme opatrní v tvrzeních, dokud je data nepotvrdí.

Děkujeme za podnětný rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, mohou navštívit Conceivable Life Sciences.