Konsorcium COVID-19 Open AI – Rozhovor s Dr. Stephenem Wengem, hlavním investigátorem

Konsorcium COVID-19 Open AI (COAI) má za cíl přinést průlomová lékařská objevy a využitelné výsledky do boje proti pandemii COVID-19.

COAI má za cíl zvýšit spolupráce ve výzkumu, urychlit klinický vývoj účinných léčebných metod pro COVID-19 a sdílet všechny své výsledky s globální lékařskou a vědeckou komunitou. COAI sjednotí spolupracovníky: akademické instituce, výzkumníky, datové vědce a průmyslové partnery, aby bojovali proti pandemii COVID-19.

Toto je druhý z tří rozhovorů s hlavními lídry za COAI. První rozhovor byl s Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

Stephen Weng je asistent profesora integrované epidemiologie a datové vědy, který vede výzkum datové vědy ve Skupině pro primární péči a stratifikovanou medicínu.

Kombinuje tradiční epidemiologické metody a studijní design s novými informatickými přístupy, využívá a analyzuje “velká zdravotnická data” z elektronických zdravotních záznamů za účelem modelování rizik, fenotypizace chronických onemocnění, výzkumu metod datové vědy a překladu stratifikované medicíny do primární péče.

Nedávno jste se připojil ke Konsorciu COVID-19 Open AI (COAI) jako hlavní investigátor. Můžete diskutovat o tom, co vás vedlo k tomu, aby jste se připojil k tomuto projektu?

Jsem spolupracoval s Owkin a evropskými partnery na projektech zaměřených na zlepšení sekundární prevence pro akutní koronární syndrom v průběhu posledního roku. Když Owkin spustil Konsorcium COVID-19 Open AI, aby využil svou technologii, odborné znalosti a naši infrastrukturu pro příspěvek k globálnímu boji proti COVID-19, byla to zjevná volba a přirozené rozhodnutí se připojit ke konsorciu. Máme excelente partnery, kteří jsou vedoucí kardiologové napříč Evropou mezi našimi investigátory ze našich předchozích konsorcií. Díky těmto zdrojům a odborným znalostem jsme mohli velmi rychle a tempem spustit toto konsorcium v průběhu několika týdnů a nakonec zlepšit naše porozumění progrese onemocnění, základních příčin a rizikových faktorů v našich populacích.

Procento populace, která je postižena COVID-19, vykazuje známky kardiovaskulárního poškození. Jaké typy srdečních problémů se objevují?

Existují důkazy, které naznačují, že kardiovaskulární rizikové faktory a kardiovaskulární onemocnění jsou významným přispěvatelem k závažnosti onemocnění. Nedávná analýza 17 000 případů COVID-19, které vyžadovaly hospitalizaci ve Spojeném království, identifikovala, že srdeční onemocnění bylo přítomno u 29 % všech hospitalizovaných případů. Podkladové kardiovaskulární rizikové faktory, včetně stárnoucího věku, vysokého krevního tlaku, obezity, hypertenze a typu 2 diabetu, přispívají významně k závažnosti onemocnění.

Věříte, že目前 máme nějaké porozumění pro to, proč COVID-19 způsobuje tento typ srdečního poškození?

Ještě mnoho otázek, které potřebují být zodpovězeny kolem epidemiologie progrese a závažnosti COVID-19, zejména u pacientů se srdečním onemocněním. Pacienti se srdečním onemocněním jsou vystaveni zvýšenému riziku závažného onemocnění, které může vyžadovat kardiorespirační podporu na jednotce intenzivní péče. Závažnost COVID-19 a progrese směrem k závažným výsledkům je pravděpodobně způsobena přímým poškozením kardiovaskulárního systému, které může být akutní. Přesný typ kardiovaskulárního poškození u pacientů s COVID-19 vyžaduje další vyšetřování.

Jaká bude vaše role v COAI?

Jsem epidemiolog a datový vědec se zaměřením na prognózu kardiovaskulárních výsledků. Velká část mé práce spočívá v hlubokém zkoumání velmi velkých datových souborů, aby byly zodpovězeny tyto klinické otázky. V mé roli, kromě přímého pokusu o zodpovězení některých z těchto důležitých výzkumných otázek využitím mé schopnosti přístupu k velkým populacím dat, jsem také snažím se usnadnit ostatním akademikům a kolegům, aby přispěli ke našemu konsorciu.

Jaký typ lidí potřebujeme, aby se připojili ke projektu COAI, aby se maximalizovala jeho účinnost?

Nejen je důležité získat větší počet vědců a klinických kolegů, kteří přispívají daty, ale také potřebujeme zvýšit rozmanitost našich zdrojů dat. Víme, že COVID-19 má široký spektrum závažnosti od asymptomatických jedinců až po velmi závažné onemocnění, které vede k úmrtí. Různé typy dat napříč spektrem zdravotnických zařízení od primární až po sekundární péči jsou potřebné, aby byly zodpovězeny otázky o progresi a závažnosti onemocnění.

Jste目前 asistent profesora integrované epidemiologie a datové vědy, který vede výzkum datové vědy ve Skupině pro primární péči a stratifikovanou medicínu na Univerzitě v Nottinghamu. Můžete diskutovat o možných způsobech, jak lze využít velká data k cílenému boji proti COVID-19 s aktuálními informacemi, které máme?

Máme některé velké datové soubory, které můžeme využít. Velké úspěchy byly nedávné investice do propojení dat, které byly skutečně uvedeny do provozu, a začínáme vidět, že tyto iniciativy nesou velké ovoce. Skutečně jsme se chystáme získat přístup k velkým populacím kohort, které byly propojeny s primární péčí, nemocničními záznamy, registry úmrtí a daty o testování COVID-19. Kromě toho tyto údaje nabízejí příležitosti k vyšetřování genetických vlivů na výsledky COVID-19. Tato propojení jsou možná pouze díky vzestupu velkých datových propojení a velkých populací biobank. Díky množství dat a proměnných, které jsou shromažďovány, jsou modely AI, které Owkin vyvinul a zdokonalil, skutečně velmi užitečné pro efektivní analýzu dat a získání smysluplných poznatků.

Jaké informace potřebujeme shromáždit, aby byla precizní medicína účinným nástrojem pro léčbu pacientů s COVID-19?

Více rozmanitý soubor typů dat, včetně obrazových, genetických, biomarkerů spolu s klinickými rysy a demografickými údaji pacientů.

V ideálním světě, jaký typ dat by měl být shromážděn od pacientů s COVID-19?

U takového nového onemocnění, jako je COVID-19, si nemyslím, že existuje maximum potřebných dat. Existuje termín “nevíme, co nevíme ještě”, takže více typů dat a informací, které můžeme shromáždit nyní, může být užitečné v budoucnu. Například, kolik genetických pokroků jsme získali, protože jsme mohli sekvenovat data a uchovávat je přístupná pro výzkumníky v biobankách? Vidím, že se to děje u COVID-19. Pokud vytvoříme rozmanitý a velký zdroj dat nyní, nemám pochyb, že budou nové poznatky, které budou pomáhat našemu porozumění v budoucnu.

Měli bychom také shromažďovat data ze segmentu populace, který je imunní vůči COVID-19, aby lépe porozuměli, co je činí imunními?

V epidemiologii je výběr komparátorové skupiny extrémně důležitý. Riziko je ve mnoha ohledech relativní. Pokud naše základna začíná u hospitalizovaných, pak rozumíme onemocnění pouze u těch, kteří vykazují závažnější symptomy. Myslím, že lepší porozumění asymptomatickým jedincům a tomu, co je činí asymptomatickými vůči COVID-19, je absolutně nezbytné. Kolik terapií je vyvinuto díky vyšetřování zisku funkcí mutací nebo ztrát funkcí mutací, které přirozeně vznikají v populacích.

Děkuji za fantastický rozhovor. Čtenáři, kteří si přejí dozvědět se více, mohou si přečíst náš článek, který popisuje projekt COAI.

První rozhovor v této sérii byl s Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

Třetí rozhovor v této sérii byl s Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Můžete také navštívit webové stránky Konsorcia COVID-19 Open AI.