COVID-19 Open AI Consortium – Rozhovor s Owkin's Sanjay Budhdeo, MD, Business Development

Covid-19 Open AI Consortium (COAI) má v úmyslu přinést průlomové lékařské objevy a praktická zjištění do boje proti pandemii Covid-19.

COAI má za cíl zvýšit kolaborativní výzkum, urychlit klinický vývoj účinné léčby Covid-19 a sdílet všechna svá zjištění s globální lékařskou a vědeckou komunitou. COAI sjednotí spolupracovníky: akademické instituce, výzkumníky, datové vědce a průmyslové partnery v boji proti pandemii Covid-19.

To bude První ze tří rozhovorů s hlavními představiteli COAI.

Sanjay Budhdeo je praktický lékař. Je držitelem lékařských věd a lékařských titulů z Oxfordské univerzity a magisterského titulu z Cambridgeské univerzity, stejně jako členství v Royal College of Physicians. Sanjay má zkušenosti s výzkumem v oblasti neurozobrazování, epidemiologie a digitálního zdraví. Před nástupem do společnosti Owkin jako Partnership Manager byl Senior Associate ve společnosti Boston Consulting Group, kde se zaměřoval na data a digitál ve zdravotnictví. Zasedá ve výboru pro bezpečnost pacientů Královské lékařské společnosti a dříve byl odborným poradcem v Komisi pro kvalitu péče.

Co vás inspirovalo k připojení OWKIN?

Když jsem pracoval jako lékař, viděl jsem mnoho pacientů, kteří měli stavy, které jsme nemohli léčit léky, kde jsme mohli udělat jen tolik. Jako výzkumník jsem byl frustrovaný tradičními přístupy k analýze v době, kdy bylo k dispozici stále více dat. Pokus o spojení mezi obory, které se vyvíjely odděleně – jako je epidemiologie a zobrazování – se ukázal jako skutečně náročný. Strojové učení pro mě představovalo způsob, jak propojit tečky z mé práce výzkumníka a lékaře, přičemž jsem byl schopen odvodit poznatky na individuální úrovni, které by mohly ovlivnit diagnózu a léčbu celé populace pacientů.

Máte zkušenosti s výzkumem v epidemiologii i digitálním zdraví. Mohl byste se s námi podělit o některé z předchozích projektů, na kterých jste pracoval?

V epidemiologii jsem pracoval na britské kohortě narození z roku 1946 – fascinující dlouhodobé studii, která sledovala subjekty narozené během jediného týdne v průběhu jejich života. V jednom projektu jsem se podíval na to, kdy se tyto subjekty začaly učit sedět, stát a chodit, a viděl jsem, že to souvisí s jejich schopností vykonávat složitější úkoly později v životě. Také jsem se podíval na důvody této asociace – byly rozdíly v genetice nebo ve struktuře mozku? V oblasti digitálního zdraví jsem se zaměřil na interoperabilitu – propojení mezi elektronickými lékařskými záznamy v nemocnicích, které umožňují sdílení dat o pacientech mezi nemocnicemi. To je opravdu důležité pro přímou klinickou péči, takže lékař má úplnou představu o tom, co se vám dříve stalo, ale je také opravdu důležité umožnit použití modelů strojového učení v klinickém prostředí.

OWKIN stojí v čele výzkumné spolupráce založené na AI s názvem COVID-19 Open AI Consortium (COAI). Mohl byste popsat, co je to za projekt?

COAI je odpovědí společnosti Owkin na obavy, které jsme slyšeli od našich partnerských klinických a akademických institucí. Je nám jasné, že existují důležité klinické otázky, které je třeba zodpovědět ohledně Covid-19 – například jak můžeme identifikovat pacienty s rizikem závažného onemocnění? Jaké jsou potenciální léčby, které by mohly být testovány proti infekcím COVID-19? Naším cílem je zvýšit společný výzkum a sdílet všechna zjištění s globální lékařskou a vědeckou komunitou. COAI čerpá ze silných stránek spolupracovníků v oblasti zdraví a technologií – včetně univerzit, nemocnic, startupů a biofarmaceutických společností. Vytváříme specifické oblasti výzkumu a první oblastí, kterou jsme oznámili, jsou kardiovaskulární komplikace u pacientů s Covid-19, přičemž další oblasti výzkumu budou brzy spuštěny.

Jedním z počátečních projektů bude pochopení kardiovaskulárních komplikací. Jaký typ poznatků očekáváme od COAI?

Naším cílem je poskytovat klinicky užitečné informace o riziku akutních kardiovaskulárních komplikací způsobených infekcemi Covid-19. Zkoumáme tuto otázku z různých úhlů a používáme různé typy dat v různých zemích. Je skvělé spolupracovat s předními mezinárodně uznávanými klinickými výzkumníky, abychom se dostali k jádru těchto otázek.

Predikce a charakterizace imunitních odpovědí je dalším aspektem COAI. Jaké jsou některé z datových bodů, o kterých si myslíte, že by měly být analyzovány, abyste plně pochopili, proč jsou někteří lidé schopni vybudovat imunitní odpověď, zatímco jiní potřebují lékařskou pomoc?

Obranný systém našeho těla je úžasně složitý a složitý. Na naší imunitní reakci se podílí mnoho typů buněk. Některé z buněk přímo bojují proti cizím vetřelcům. Jiné buňky budou produkovat prozánětlivé chemikálie nazývané cytokiny, které fungují jako naváděcí signály k zacílení imunitní odpovědi a označují specifické buňky k destrukci. Učíme se, že rovnováha konkrétních cytokinů – včetně IFN1, IFN gama a IL-10 – je velmi důležitá při zprostředkování této imunitní odpovědi. Strojové učení může být velmi užitečné při zkoumání velmi bohatého souboru dat obsahujících hladiny mnoha cytokinů a dalších krevních markerů a získávání náhledů na to, kdo jsou zde klíčoví hráči, a přitom brát v úvahu složitou souhru mezi různými faktory.

Pochopení toho, jak zacházet s pacienty za účelem dosažení nejlepšího výsledku pro pacienty, je možná jedním z nejdůležitějších projektů, které COAI provádí. Jaké jsou podle vás první kroky, které je třeba udělat, abyste tomu porozuměli?

Důležitým prvním krokem je stratifikace rizika. Chceme pochopit, kteří pacienti jsou vystaveni nejvyššímu riziku závažného onemocnění – včetně plicních komplikací, jako je syndrom akutní respirační tísně, srdeční komplikace, jako je myokarditida, a další orgánově nebo systémově specifické následky. Tato otázka stratifikace rizika je důležitá z několika důvodů. Za prvé, jako lékař možná budete chtít sledovat pacienta jinak, pokud víte, že je vystaven vyššímu riziku kompilací. Za druhé, jako nemocnice chcete být schopni předvídat poptávku po zařízeních intenzivní péče a plánovat podle této poptávky. Za třetí, pokud jste výzkumník nebo biofarmaceutická společnost, můžete tuto podskupinu pacientů zahrnout do studií a léčit je včas, abyste získali optimální odpověď na svůj lék. Ve všech těchto případech je naším konečným cílem zlepšit výsledky pacientů

Můžete vysvětlit, proč je datová věda tak důležitá pro boj s COVID-19?

Datová věda v nejširším slova smyslu je jádrem boje proti COVID-19. Zůstávají důležité otázky týkající se modelování míry infekce COVID-19. Můžeme využít data o pacientech z reálného světa k identifikaci léků, které by mohly být užitečně znovu použity k léčbě pacientů s COVID-19. O viru objevujeme neuvěřitelné množství informací, které nám pomohou lépe navrhnout vakcínu. O viru toho tolik nevíme, včetně toho, jak ovlivňuje lidi, a díky mnoha různým datům – biochemickým, genetickým, klinickým a z mobilních telefonů – se dozvídáme stále více a více.

Jaké jsou podle vás některé poznatky, které se můžeme naučit z AI analýzy těchto dat?

Pro mě je sladkost AI skutečně v tom, že pomáhá vyvozovat závěry na úrovni jednotlivce z údajů na úrovni populace. Můžeme přemýšlet o tom, kteří pacienti by mohli mít prospěch z jakých terapií v boji proti infekci COVID-19, nebo pomoci předpovědět, které oblasti se mohou stát místními ohnisky infekce COVID-19. V prostoru objevů je také spousta aktivity, a to jak z hlediska potenciálních léků, tak kandidátů na vakcínu. Umělá inteligence nám může skutečně pomoci poskytovat nové biologické poznatky mnohem rychleji.

Kdo by se měl připojit k projektu COVID-19 Open AI Consortium?

Jednáme s řadou aktérů v oblasti zdravotnictví i mimo ni. Patří mezi ně nemocnice, univerzity a farmaceutické společnosti, ale také další startupy, nevládní organizace a politické organizace. Obzvláště nás těší, že se nám ozou kliničtí lékaři, kteří shromáždili data a rádi by jim pomohli s analýzou.

Je ještě něco, co byste chtěli sdílet o projektu COAI nebo COVID-19?

Jsem opravdu nadšený, že se s vámi mohu podělit o tuto iniciativu! Pokud chcete spolupracovat, rádi se domluvíme – kontaktujte nás na [chráněno e-mailem]

Děkuji za fantastický rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, si můžete přečíst náš článek popisující projekt COAI.

Druhý rozhovor v této sérii byl s Dr. Stephen Weng, hlavní vyšetřovatel.

Třetí rozhovor v této sérii byl s Folkert W. Asselbergs, hlavní řešitel

Můžete také navštívit webovou stránku Covid-19 Open AI Consortium.