COVID-19 Open AI Consortium – Rozhovor s Owkinovým Sanjayem Budhdeem, MD, Business Development

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

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

To bude první z tří rozhovorů s hlavními lídry COAI.

Sanjay Budhdeo je praktickým lékařem. Vystudoval medicínské vědy a medicínu na Oxfordské univerzitě a má magisterský titul z Cambridgeské univerzity, stejně jako členství v Královské koleji lékařů. Sanjay má výzkumnou zkušenost v neuroimagingu, epidemiologii a digitálním zdraví. Předtím, než se připojil k Owkin jako manažer partnerství, byl seniorním asociátem v Boston Consulting Group, kde se zaměřil na data a digitální technologie ve zdravotnictví. Je členem Výboru pro bezpečnost pacientů v Královské společnosti medicíny a dříve byl specialistou poradce v Komisi pro kvalitu péče.

Co vás inspirovalo k připojení se k OWKIN?

Když jsem pracoval jako lékař, viděl jsem mnoho pacientů, kteří měli podmínky, které jsme nemohli léčit léky, a bylo jen tolik, co jsme mohli udělat. Jako výzkumník jsem byl frustrován tradičními přístupy k analýze, v době, kdy byl k dispozici stále více dat. Snažit se spojit body mezi oblastmi, které se vyvinuly samostatně – jako je epidemiologie a zobrazování – se ukázalo být opravdu obtížným. Strojové učení bylo pro mě způsobem, jak spojit body z mé práce jako výzkumníka a lékaře, a získat individuální poznatky, které by mohly ovlivnit diagnózu a léčbu pro celou populaci pacientů.

Máte výzkumnou zkušenost v epidemiologii a digitálním zdraví. Můžete sdílet některé ze svých předchozích projektů?

V epidemiologii jsem pracoval na britské kohortě narozené v roce 1946 – fascinujícím dlouhodobém studiu, které sledovalo subjekty narozené v jednom týdnu po celý život. V jednom projektu jsem se podíval na to, kdy tito subjekty začali učit se sedět, stát a chodit, a zjistil, že to bylo spojeno s jejich schopností provádět složitější úkoly později v životě. Také jsem se podíval na důvody za touto asociací – byly tam rozdíly v genetice nebo v mozkové struktuře? V digitálním zdraví se můj zaměřil na interoperabilitu – spojení mezi elektronickými zdravotními záznamy v nemocnicích, které umožňují sdílet data o pacientech mezi nemocnicemi. To je opravdu důležité pro přímou klinickou péči, aby lékař měl úplnou představu o tom, co se stalo předtím, ale je to také důležité pro použití modelů strojového učení v klinickém prostředí.

OWKIN je v čele výzkumné spolupráce s názvem COVID-19 Open AI Consortium (COAI). Můžete popsat, co je tento projekt?

COAI je odpovědí Owkin na obavy, které jsme slyšeli od našich partnerů klinických a akademických institucí. Je zřejmé, že existují důležité klinické otázky, které je třeba zodpovědět pro COVID-19 – například, jak můžeme identifikovat pacienty, kteří jsou vystaveni riziku závažného onemocnění? Jaké jsou potenciální léčby, které by mohly být testovány proti infekcím COVID-19? Naším cílem je zvýšit spolupráci ve výzkumu a sdílet všechny naše výsledky s globální lékařskou a vědeckou komunitou. COAI využívá silných stránek spolupracovníků napříč zdravotnickým a technologickým prostorem – včetně univerzit, nemocnic, startupů a biotechnologických firem. Vytváříme specifické výzkumné oblasti, a první oblast, kterou jsme oznámili, je v kardiovaskulárních komplikacích u pacientů s COVID-19, s dalšími výzkumnými oblastmi, které budou brzy spuštěny.

Jedním z počátečních projektů bude pochopení kardiovaskulárních komplikací. Jaké druhy poznatků doufáme získat z COAI?

Naším cílem je produkovat klinicky užitečné informace o riziku akutních kardiovaskulárních komplikací z infekcí COVID-19. Prozkoumáváme tuto otázku z různých úhlů, pomocí různých typů dat napříč různými zeměmi. Je skvělé pracovat s mezinárodně vedoucími klinickými výzkumníky, abychom se dostali k jádru těchto otázek.

Předpověď a charakterizace imunitních odpovědí je další aspekt COAI. Jaké jsou některé z datových bodů, které byste měli analyzovat, aby bylo možné plně pochopit, proč jsou někteří lidé schopni vybudovat imunitní odpověď, zatímco jiní vyžadují lékařskou pomoc?

Naše tělo má systém obrany, který je úžasně komplexní a složitý. Existuje mnoho typů buněk zapojených do naší imunitní odpovědi. Některé buňky přímo bojují proti cizím invazím. Jiné buňky produkují pro-zánětlivé chemikálie nazývané cytokiny, které působí jako homing signály pro cílení imunitní odpovědi a označují specifické buňky pro destrukci. Co se učíme, je, že rovnováha určitých cytokinů – včetně IFN1, IFN gama a IL-10 – je velmi důležitá pro zprostředkování této imunitní odpovědi. Strojové učení může být velmi nápomocné při prozkoumání bohatého datového souboru obsahujícího úrovně mnoha cytokinů a jiných krevních markerů a generování poznatků o tom, co jsou zde klíčoví hráči, přičemž se bere v úvahu složitá interakce mezi různými faktory.

Pochopení, jak léčit pacienty, aby se dosáhlo nejlepšího výsledku, je možná jedním z nejdůležitějších projektů, které COAI provádí. Podle vašeho názoru, jaké jsou první kroky, které je třeba podniknout, aby se rozumělo tomuto?

Důležitým prvním krokem je stratifikace rizika. Chceme pochopit, kteří pacienti jsou vystaveni nejvyššímu riziku závažného onemocnění – včetně plicních komplikací, jako je akutní respirační distress syndrom, srdečních komplikací, jako je myokarditida, a dalších orgánových nebo systémových sekuel. Tato otázka stratifikace rizika je důležitá z několika důvodů. Zaprvé, jako lékař byste mohl monitorovat pacienta jinak, pokud víte, že je vystaven vyššímu riziku komplikací. Zadruhé, jako nemocnice, chcete být schopni předpovědět poptávku po intenzivní péči a plánovat podle této poptávky. Zatřetí, pokud jste výzkumníkem nebo biotechnologickou firmou, můžete zahrnout tuto podskupinu pacientů do studií a léčit je brzy, aby se dosáhlo optimální odpovědi na vaši léčbu. Ve všech těchto případech je naším konečným cílem zlepšit výsledky pacientů.

Můžete vysvětlit, proč je věda o datech tak důležitá pro boj proti COVID-19?

Věda o datech, v nejširším smyslu, je v srdci boje proti COVID-19. Zůstávají důležité otázky o modelování infekcí COVID-19. Můžeme použít reálná data pacientů, aby identifikovali léky, které by mohly být znovu využity pro léčbu pacientů s COVID-19. Existuje neuvěřitelné množství informací, které objevujeme o viru, které nám pomohou lépe navrhnout vakcínu. Existuje tolik věcí, které nevíme o viru, včetně toho, jak ovlivňuje lidi, a učíme se stále více díky mnoha druhům dat – biochemickým, genetickým, klinickým a z mobilních telefonů.

Co si myslíte, že jsou některé z poznatků, které můžeme získat z analýzy těchto dat pomocí AI?

Pro mě je sladké místo AI opravdu v pomoci při odvozování závěrů na úrovni jednotlivce z dat na úrovni populace. Můžeme se zamyslet nad tím, které pacienty by mohly bénéfitovat z které terapie proti infekcím COVID-19, nebo pomoci předpovědět, které oblasti by se mohly stát místními ohnisky infekcí COVID-19. Existuje také spousta aktivity v oblasti objevování, jak potenciálních léků, tak kandidátů na vakcínu. AI může opravdu pomoci nám doručit nové biologické poznatky mnohem rychleji.

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

Mluvíme s mnoha hráči uvnitř i vně zdravotnického prostoru. To zahrnuje nemocnice, univerzity a farmaceutické firmy, ale také další startupy, neziskové organizace a politické organizace. Jsme zvláště nadšeni slyšet od klinických výzkumníků, kteří shromáždili data a chtějí pomoc s analýzou.

Je něco jiného, co byste rádi sdíleli o projektu COAI nebo COVID-19?

Jsem opravdu nadšený, že mohu sdílet tuto iniciativu s vámi! Pokud chcete spolupracovat, budeme rádi, když se s námi budete moci spojit – COAI@owkin.com

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

Druhý rozhovor v této sérii byl s Dr. Stephenem Wengem, Principal Investigator.

Třetí rozhovor v této sérii byl s Folkertem W. Asselbergsem, Principal Investigator

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