COVID-19 Open AI Consortium – Interview mit Dr. Stephen Weng, Principal Investigator

Der Covid-19 Open AI Consortium (COAI) zielt darauf ab, bahnbrechende medizinische Entdeckungen und handhabbare Erkenntnisse in den Kampf gegen die Covid-19-Pandemie zu bringen.

COAI zielt darauf ab, die kooperative Forschung zu erhöhen, um die klinische Entwicklung wirksamer Behandlungen für Covid-19 zu beschleunigen und alle seine Erkenntnisse mit der globalen medizinischen und wissenschaftlichen Gemeinschaft zu teilen. COAI wird Kollaborateure vereinen: akademische Institutionen, Forscher, Data-Scientist und industrielle Partner, um die Covid-19-Pandemie zu bekämpfen.

Dies ist das zweite von drei Interviews mit den Hauptleitern hinter COAI. Das erste Interview war mit Owkings Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

Stephen Weng ist ein Assistant Professor für Integrierte Epidemiologie und Data Science, der die Datenwissenschaftsforschung innerhalb der Primary Care Stratified Medicine Research Group leitet.

Er integriert traditionelle epidemiologische Methoden und Studienentwürfe mit neuen informatics-basierten Ansätzen, indem er “große Gesundheitsdaten” aus elektronischen Patientenakten für die Zwecke der Risikovorhersage, der Phänotypisierung chronischer Krankheiten, der Datenwissenschaftsforschung und der Übersetzung stratifizierter Medizin in die Primärversorgung nutzt und untersucht.

Sie haben kürzlich dem COVID-19 Open AI Consortium (COAI) als Leitender Principal Investigator beigetreten. Können Sie darüber sprechen, was Sie dazu bewogen hat, diesem Projekt beizutreten?

Ich habe im Laufe des letzten Jahres mit Owkin und europäischen Partnern an Projekten gearbeitet, die darauf abzielen, die sekundäre Prävention für das akute Koronarsyndrom zu verbessern. Als Owkin den COVID-19 Open AI Consortium startete, um seine Technologie, Expertise und unsere Infrastruktur zu nutzen, um zum globalen Kampf gegen COVID-19 beizutragen, war dies eine offensichtliche Wahl und ein natürlicher Fit, um dem Konsortium beizutreten. Wir haben hervorragende Partner, die führende Kardiologen in Europa sind, unter unserer Ermittlergruppe aus unseren vorherigen Konsortien. Mit diesen Ressourcen und dieser Expertise konnten wir sehr schnell und mit einem Tempo vorankommen, um das Konsortium innerhalb von Wochen zu starten und letztendlich unser Verständnis der Krankheitsprogression, der zugrunde liegenden Ätiologie und der Risikofaktoren in unseren Populationen zu verbessern.

Ein Prozentsatz der Bevölkerung, die an COVID-19 erkrankt ist, zeigt Anzeichen von Herzschäden. Welche Art von herzbezogenen Problemen werden gesehen?

Es gibt Hinweise darauf, dass kardiovaskuläre Risikofaktoren und kardiovaskuläre Krankheiten ein wichtiger Beitrag zur Schwere der Krankheit sind. Eine kürzliche Analyse von 17.000 COVID-19-Fällen, die eine Hospitalisierung in Großbritannien erforderten, ergab, dass Herzkrankheiten in 29 % aller hospitalisierten Fälle vorhanden waren. Unterliegende kardiovaskuläre Risikofaktoren, einschließlich zunehmendem Alter, Bluthochdruck, Übergewicht, Hypertonie und Typ-2-Diabetes, tragen erheblich zur Schwere der Krankheit bei.

Glauben Sie, dass wir derzeit ein Verständnis dafür haben, warum COVID-19 diese Art von Herzschäden verursacht?

Es gibt noch viele Fragen, die beantwortet werden müssen, insbesondere im Hinblick auf die Epidemiologie der Progression und Schwere von COVID-19, insbesondere bei Patienten mit Herzkrankheiten. Patienten mit Herzkrankheiten haben ein erhöhtes Risiko, schwere Erkrankungen zu erleiden, die möglicherweise eine cardiorespiratorische Unterstützung in einer Intensivstation erfordern. Die Schwere von COVID-19 und die Progression zu schweren Ergebnissen wird wahrscheinlich durch eine direkte Verletzung des kardiovaskulären Systems verursacht, die möglicherweise akut ist. Die genaue Art der kardialen Verletzung bei COVID-19-Patienten erfordert weitere Untersuchungen.

Was wird Ihre Rolle bei COAI sein?

Ich bin ein Epidemiologe und Data-Scientist mit einem Forschungsschwerpunkt auf der Prognose von kardiovaskulären Ergebnissen. Ein großer Teil meiner Arbeit ist ein tiefes Eintauchen in sehr große Datensätze, um diese klinischen Fragen zu beantworten. In meiner Rolle versuche ich nicht nur, einige dieser wichtigen Forschungsfragen zu beantworten, indem ich meine Fähigkeit nutze, auf große Populationen-Datensätze zuzugreifen, sondern ich versuche auch, andere Akademiker und Kollegen zu ermutigen, zum Konsortium beizutragen.

Welche Art von Menschen benötigen wir, um dem COAI-Projekt beizutreten, um seine Wirksamkeit zu maximieren?

Es ist nicht nur wichtig, größere Zahlen von Wissenschaftlern und klinischen Kollegen zu erhalten, die Daten beisteuern, sondern wir benötigen auch eine Vielfalt von Datenressourcen. Wir wissen, dass COVID-19 ein breites Spektrum von Schweregraden von asymptomatischen Individuen bis hin zu sehr schweren Krankheiten hat, die zum Tod führen. Verschiedene Arten von Daten über das Spektrum der Gesundheitssysteme von der Primär- bis zur Sekundärversorgung sind erforderlich, um diese Fragen zur Krankheitsprogression und -schwere zu beantworten.

Sie sind derzeit Assistant Professor für Integrierte Epidemiologie und Data Science, der die Datenwissenschaftsforschung innerhalb der Primary Care Stratified Medicine Research Group der Universität Nottingham leitet. Können Sie mögliche Wege diskutieren, wie Big Data verwendet werden kann, um COVID-19 mit den aktuellen Informationen zu bekämpfen?

Wir haben einige große Datensätze, die wir nutzen können. Die großen Gewinne waren kürzliche Investitionen in die Datenverknüpfung, die tatsächlich in Aktion gesetzt wurden und wir beginnen, diese Initiativen zu sehen, die große Früchte tragen. Tatsächlich sind wir dabei, den Zugang zu großen Populationen-Kohorten zu erhalten, die jetzt mit der Primärversorgung, Krankenhausakten, Sterberegistern und COVID-19-Testdaten verknüpft sind. Darüber hinaus bieten diese Daten Möglichkeiten, genetische Einflüsse auf COVID-19-Ergebnisse zu untersuchen. Diese Verknüpfungen sind nur durch den Aufstieg von Big-Data-Verknüpfungen und großen Populationen-Biobanken möglich. Aufgrund der Menge an Daten und Variablen, die gesammelt werden, sind die von Owkin entwickelten und perfektionierten KI-Modelle tatsächlich sehr nützlich, um Daten effizient zu analysieren und sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Welche Informationen benötigen wir, um Präzisionsmedizin zu einem effektiven Werkzeug bei der Behandlung von COVID-19-Patienten zu machen?

Eine vielfältigere Palette von Datentypen, einschließlich Bildgebung, genetischer Marker sowie klinischer Merkmale und Patientendemografien.

Welche Art von Daten sollten in einer idealen Welt von COVID-19-Patienten gesammelt werden?

Bei einer so neuen Krankheit wie COVID-19 denke ich nicht, dass es eine maximale Obergrenze an Daten gibt, die benötigt werden. Es gibt einen Begriff “wir wissen nicht, was wir noch nicht wissen”, also werden die meisten Arten von Daten und Informationen, die wir jetzt sammeln können, möglicherweise in Zukunft nützlich sein. Zum Beispiel, wie viele genetische Fortschritte haben wir erlebt, weil wir in der Lage waren, Sequenzdaten zu erstellen und sie für Forscher in Biobanken zugänglich zu machen? Ich sehe dies bei COVID-19 passieren. Wenn wir jetzt eine vielfältige und große Datenressource erstellen, habe ich keine Zweifel, dass es neue Erkenntnisse geben wird, die unser Verständnis in Zukunft verbessern werden.

Sollten wir auch Daten von dem Segment der Bevölkerung sammeln, das immun gegen COVID-19 ist, um besser zu verstehen, was sie immun macht?

In der Epidemiologie ist die Wahl der Vergleichsgruppe extrem wichtig. Risiko ist in vielen Sinne relativ. Wenn unsere Basis mit der Aufnahme in ein Krankenhaus beginnt, verstehen wir dann nur die Krankheitsätiologie bei denen, die mit schweren Symptomen vorliegen. Ich denke, ein besseres Verständnis asymptomatischer Individuen und dessen, was sie asymptomatisch gegenüber COVID-19 macht, ist absolut notwendig. Wie viele Therapien werden entwickelt, weil wir gain-of-function-Mutationen oder loss-of-function-Mutationen untersuchen, die natürlicherweise in Populationen vorkommen.

Vielen Dank für das fantastische Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, können unseren Artikel lesen, der das COAI-Projekt beschreibt.

Das erste Interview in dieser Serie war mit Owkings Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

Das dritte Interview in dieser Serie war mit Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Sie können auch die Website des Covid-19 Open AI Consortium besuchen.