Peter Ellman, prezident a generální ředitel Certis Oncology Solutions – rozhovor

Certis Oncology Solutions, vedená Peterem Ellmanem, prezidentem a generálním ředitelem, je technologická společnost v oblasti životních věd, která se věnuje realizaci slibů precisní onkologie. Produkt společnosti je Oncology Intelligence® — vysoce prediktivní terapeutická odpověďová data odvozená z pokročilých rakovinových modelů. Certis spolupracuje s lékaři-vědci a průmyslovými výzkumníky, aby rozšířil přístup k precisní onkologii a vyřešil kritickou mezeru mezi preklinickými studiemi a klinickými zkouškami.

Můžete popsat širší problém v onkologickém výzkumu, který CertisOI Assistant řeší?

Selhání léčivých kandidátů v onkologii je vysoké. Bylo nedávno hlášeno, že v roce 2023 selhaly 90 % onkologických programů. Tento údaj je pozoruhodným zlepšením oproti historickému trendu, který se pohyboval kolem 96 % do roku 2022. Při zohlednění nákladů na vývoj léčiv není 90% selhání udržitelné. Představte si, jak by pacienti mohli profitovat, kdyby byla úspěšnost alespoň 50 %.

CertisOI Assistant okamžitě řeší dvě velmi důležité otázky, které přispívají k tomuto selhání:

• Zlepšení výběru preklinických modelů: Mnoho sloučenin ukazuje slibné výsledky v preklinických studiích, ale selhávají při prokázání dostatečného terapeutického účinku u lidí. Většina členů vědecké komunity poukazuje na preklinické modely jako na část problému. Výběr preklinických modelů s正确ným genovým expresním signálem (a použití ortotopických transplantací pro zásadní studie) může zlepšit „přenos“ do klinické praxe.
• Dřívější a lepší identifikace biomarkerů: Spoléhání se na biomarkery, které přesně nepředpovídají terapeutickou odpověď, může vést k neúspěšným klinickým zkouškám. CertisOI Assistant je integrován s CertisAI, naší patentovanou předpovědní platformou AI/ML, která umožňuje identifikaci prediktivních biomarkerů brzy v procesu vývoje léčiv.

Jak CertisOI Assistant využívá umělou inteligenci ke zlepšení přístupu k onkologickým údajům a co jej odlišuje od ostatních nástrojů v oboru?

CertisOI Assistant poskytuje pokročilou analýzu dat a předpovědní modelování prostřednictvím snadno použitelného, přirozeného jazykového rozhraní. Liší se několika způsoby:

• Komplexní integrace dat: Asistent integruje širokou škálu onkologických dat, včetně informací o pacientech, charakteristikách tumorů, genetických profilech a předpovědích lékové odpovědi. Tento holistický přístup umožňuje komplexnější analýzu než nástroje, které se soustředí na izolované typy dat.
• Předpovědi založené na umělém inteligenci: Asistent využívá algoritmy umělé inteligence k předpovědi lékové odpovědi a rezistence, poskytující vhled do toho, které léčby jsou pravděpodobně účinné pro konkrétní rakovinové modely. Tato předpovědní schopnost je zásadní pro personalizovanou medicínu a odlišuje ji od nástrojů, které se spoléhají pouze na historická data.
• Přirozené uživatelské rozhraní: Poskytováním intuitivního rozhraní pro dotazování a analýzu komplexních datových sad usnadňuje asistent výzkumníkům přístup a interpretaci onkologických dat bez nutnosti pokročilých technických dovedností.
• Zaměření na preklinické modely: Asistent se specializuje na preklinické onkologické výzkumy, zejména modely PDX a buněčné linie, nabízející jedinečné vhledy do raných fází vývoje léčiv a biologie tumorů.
• Interaktivní visualizace: Asistent podporuje interaktivní visualizace, jako jsou farmakologické a studie růstu tumorů, umožňující výzkumníkům prozkoumat data způsobem, který je více angažující a informativní.

Jak nástroj transformuje komplexní data na akční vhledy, zejména pro výzkumníky, kteří pracují s daty o citlivosti léků nebo genomických datech?

CertisOI Assistant využívá strukturovaný pracovní postup k transformaci surových dat na smysluplné vhledy. Zahrnuje dotazování komplexní onkologické datové sady, analýzu dat a prezentaci výsledků v jasném a interpretovatelném formátu. Zde je, jak to funguje:

• Dotazování dat: CertisOI Assistant může přistupovat k relační databázi obsahující podrobné informace o onkologických modelech, včetně údajů o pacientech, charakteristikách tumorů, genomických datech a předpovědích lékové odpovědi. Používá dotazy podobné SQL k extrahování relevantních dat na základě konkrétních potřeb výzkumníka.
• Analýza dat: Jakmile jsou data získána, CertisOI Assistant může provést různé analýzy, jako je identifikace společných mutací, korelace genové exprese s citlivostí na léky nebo hodnocení výsledků farmakologických studií. Může také řadit a filtrovat data, aby zdůraznilo nejvýznamnější nálezy.
• Visualizace: Asistent může prezentovat data v tabulkových formátech, generovat interaktivní grafy pro farmakologické a studie růstu tumorů a zobrazovat histologické obrázky. Tato visualizace pomáhá výzkumníkům rychle pochopit komplexní vzorce a vztahy v datech.
• Interpretace a vhledy: Poskytováním jasných interpretací dat, včetně předpovědí citlivosti nebo rezistence na léky, CertisOI Assistant pomáhá výzkumníkům učinit informovaná rozhodnutí o potenciálních terapeutických strategiích nebo dalších experimentálních směrech.
• Customizace a flexibilita: Výzkumníci mohou přizpůsobit své dotazy, aby se zaměřili na konkrétní typy rakoviny, genetické markery nebo reakce na léčbu, umožňující vysoce personalizovanou analýzu, která odpovídá jejich výzkumným cílům.

Jak CertisOI Assistant zlepšuje schopnost výzkumníků vybírat rakovinové modely, navrhovat strategie biomarkerů nebo provádět in silico validace?

Já jsem pokryl první dvě oblasti – sekci rakovinových modelů a návrh biomarkerů – na začátku tohoto rozhovoru, takže se budu soustředit na provádění in silico validací. CertisOI Assistant poskytuje virtuální prostředí pro testování a validaci hypotéz souvisejících s účinností léků, interakcí cíle a objevu biomarkerů bez potřeby okamžité laboratorní experimentace. To umožňuje výzkumníkům rychle upravit své hypotézy a zaměřit experimentální úsilí na nejperspektivnější směry.

Zde jsou beberapa příkladů:

• Předpovědi odpovědi na léky: Použijte předpovědi založené na umělém inteligenci pro odpověď a rezistenci na léky k hodnocení, jak pravděpodobně reagují různé modely na konkrétní léky. To může pomoci validovat potenciální účinnost léku in silico před přechodem k in vitro nebo in vivo studiím.
• Genomické a molekulární profilování: Analyzujte genomická data, včetně mutací, genové exprese a kopií číselných variací, k identifikaci potenciálních cílů a validaci jejich relevance k mechanismu účinku léku. To může pomoci pochopit molekulární základ citlivosti nebo rezistence na léky.
• Objev biomarkerů: Korelujte molekulární charakteristiky s předpovědmi odpovědi na léky k identifikaci potenciálních prediktivních biomarkerů. To může vést k výběru pacientů, kteří jsou více pravděpodobně profitovat z konkrétní terapie.
• Prozkoumání kombinované terapie: Prozkoumejte předpovědi synergických účinků léků k identifikaci slibných kombinací léků, které mohou zlepšit terapeutické výsledky. To může poskytnout vhledy do potenciálních kombinovaných strategií, které lze dále validovat experimentálně.
• Histologická analýza: Použijte histologické obrázky k validaci morfologických účinků léků na tkáň tumoru, poskytující další důkazy pro mechanismus účinku a potenciální účinnost léku.
• Mezimodeleové srovnání: Srovnávejte různé modely, aby bylo možné pochopit, jak různé genetické pozadí ovlivňují odpověď na léky, pomáhající validovat hypotézy o roli konkrétních genů nebo cest v silico.
• Virtuální screening: Proveďte virtuální screening léků proti široké škále modelů, aby bylo možné priorizovat kandidáty pro další experimentální validaci.

Můžete sdílet příklady toho, jak výzkumníci předpokládají, že budou tento nástroj používat ke zlepšení svých pracovních postupů nebo dosažení průlomů?

Nejjednodušší příklad je výběr preklinických modelů. Každá preklinická studie začíná výběrem tumorových modelů. CertisOI Assistant odstraňuje manuální úsilí z tohoto procesu a přináší velkou přesnost do výběru optimálních modelů pro jakoukoli studii.

Jiný je vývoj strategie biomarkerů. Tradiční přístup spočívá v hypotéze, které biomarkery nebo biomarkery mohou být spojeny s mechanismem účinku léku, a poté testování těchto hypotéz v preklinických studiích, což je obvykle iterativní proces. Pokud jsou preklinická data slibná, výzkumníci musí validovat prediktivní biomarkery v humánních klinických studiích — a jak jsme diskutovali, selhání je vysoké.

CertisOI Assistant pomáhá výzkumníkům identifikovat a validovat přesnější, prediktivní genové expresní biomarkery dříve v procesu vývoje a s méně iteracemi než tradiční pracovní postupy — šetří čas, peníze a zlepšuje šance na komerční úspěch.

Jaké typy rakovinových modelů nebo datových sad nástroj podporuje a jak tato šíře prospěje výzkumné komunitě?

Aktuální verze CertisOI poskytuje výzkumníkům přístup k rychle se rozšiřující knihovně PDX a PDX odvozených tumorových modelů a celé Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) modelů. Algoritmy platformy také čerpají data z Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC), International Cancer Genome Consortium (ICGC), CI ALMANAC, O’Neil a dalších datových sad. Tento holistický přístup k integraci dat umožňuje komplexnější analýzu než nástroje, které se soustředí na izolované typy dat.

CertisOI Assistant je navržen tak, aby byl uživatelsky přívětivý. Jak zajišťujete, aby byl přístupný výzkumníkům, kteří nemusí mít rozsáhlé technické znalosti?

Několik funkcí činí CertisOI Assistant přístupným pro výzkumníky na všech úrovních:

• Intuitivní rozhraní: Rozhraní je navrhnuto tak, aby bylo intuitivní a snadno navigovatelné, umožňující uživatelům provádět komplexní dotazy a analýzy bez nutnosti pochopit podrobnosti technických detailů.
• Vedené pracovní postupy: Asistent poskytuje vedoucí pracovní postupy pro běžné výzkumné úkoly, jako je dotazování předpovědí odpovědi na léky, analýza genomických dat a prozkoumání farmakologických studií. To pomáhá uživatelům soustředit se na své výzkumné otázky bez zbytečných technických složitostí.
• Přirozený jazykový proces: Uživatelé mohou interagovat s asistentem pomocí přirozených jazykových dotazů, což usnadňuje přístup k informacím, které potřebují, i pro ty, kteří nemají technické znalosti. Asistent interpretuje dotazy a překládá je do odpovídajících databázových dotazů.
• Podrobná dokumentace: Podrobná dokumentace a tutoriály pomáhají uživatelům pochopit, jak efektivně používat asistent. To zahrnuje krok-za-krokem návody, příklady a vysvětlení klíčových konceptů.
• Interaktivní visualizace: Asistent poskytuje interaktivní visualizace pro analýzu dat, jako jsou grafy a histologické obrázky, umožňující uživatelům prozkoumat a interpretovat data vizuálně bez nutnosti psát kód.
• Reaktivní podpora: Uživatelé mohou získat reaktivní podporu, aby jim pomohla s jakýmikoli dotazy nebo problémy. To zajišťuje, že mohou získat pomoc rychle a pokračovat ve svém výzkumu bez zbytečných zpoždění.
• Přizpůsobitelné dotazy: Zatímco asistent poskytuje výchozí pracovní postupy, také umožňuje přizpůsobení, umožňující uživatelům přizpůsobit dotazy svým konkrétním výzkumným potřebám bez nutnosti hlubokých technických znalostí.

Spolupráce je klíčovým aspektem výzkumu. Jak CertisOI Assistant usnadňuje týmovou spolupráci mezi výzkumníky nebo institucemi?

S CertisOI Assistant mohou výzkumníci z různých týmů nebo institucí přistupovat ke stejné datové sadě a nástrojům, umožňující jim pracovat společně na sdílených projektech nebo výzkumných otázkách. Platforma také usnadňuje stažení a sdílení dotazů, výsledků a vhledů mezi členy týmu, takže všichni zapojení do projektu mohou účinně přispívat.

Jaké jsou největší výzvy při škálování adopce umělých inteligencí v onkologickém výzkumu a jak je možné je řešit?

Signifikantní výzvy zahrnují bezpečnost dat, integraci dat a důvěru v předpovědi založené na umělém inteligenci. Nejsem odborníkem na bezpečnost dat nebo integraci dat, ale velké mysli pracují na řešení těchto výzev. Pokud jde o důvěru v předpovědi generované umělou inteligencí, potřebujeme efektivní a důvěryhodné způsoby, jak tyto předpovědi validovat.

Certis přijal dvoufázový přístup k tomuto: validaci in silico prostřednictvím interních, křížových validačních studií a validaci in vivo — provádění studií v klinicky relevantních myších modelech k hodnocení přesnosti předpovědí naší platformy. S časem budou tyto nástroje také validovány klinicky u lidských pacientů — ale samozřejmě to bude vyžadovat hodně času, peněz a ochoty změnit současný paradigmát léčby rakoviny. Vědecká a regulační komunita bude muset přestat spoléhat se na to, jak se věci vždycky dělaly, a přijmout sílu výpočetních analýz pro informovaná rozhodnutí.

Jak si představujete, že nástroje jako CertisOI Assistant budou formovat budoucnost léčby rakoviny a precisní medicíny?

Moderní medicína dosud nemá dobrý způsob, jak pacienty spojit s ideálními léčbami. Celkově pouze 10 % pacientů s rakovinou zažívá klinický prospěch z léčby, která je přizpůsobena mutacím DNA v jejich tumorech. To nejenom poškozuje zdraví pacientů, ale také je finančně poškozuje. Odhaduje se, že 2,5 miliardy dolarů — s „B“ — je promarněno na neúčinné terapie. Je velmi smutnou skutečností, že 42 % pacientů s rakovinou úplně vyčerpají svá aktiva do druhého roku od diagnózy.

Nástroje jako CertisOI Assistant a CertisAI nám pomohou realizovat slib precisní medicíny — dostat lidi na optimální léčbu pro jejich jedinečnou formu rakoviny poprvé, každý čas…. A demokratizovat přístup k více účinné, personalizované péči.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Certis Oncology Solutions.