Ro’ee Gilron, PhD, Leitender Neuroscientist bei Rune Labs – Interview-Serie

Ro’ee Gilron, PhD, ist der Leitende Neuroscientist bei Rune Labs, einem Software- und Datenanalyse-Unternehmen für Präzisionsneurologie, das die Versorgung und Therapieentwicklung unterstützt. StrivePD ist das Versorgungssystem des Unternehmens für Parkinson-Krankheit, das es Patienten und Klinikern ermöglicht, die Parkinson-Krankheit besser zu managen, indem es Zugang zu kuratierten Dashboards bietet, die eine Vielzahl von Patientendatenquellen zusammenfassen, und Patienten mit klinischen Studien verbindet. Für die Entwicklung von Therapeutika nutzen Biopharma- und Medizinproduktehersteller die Technologie von Rune, das Netzwerk von engagierten Klinikern und Patienten sowie die großen longitudinalen Real-World-Datensätze, um Entwicklungsprogramme zu beschleunigen. Das Unternehmen hat finanzielle Unterstützung von führenden Investoren wie Eclipse Ventures, DigiTx, TruVenturo und Moment Ventures erhalten.

Was hat Sie ursprünglich zum Bereich der Neuroscientie geführt?

Ich habe mich in die translationalen Neuroscientie verliebt, nachdem ich Erfahrungen in der Epilepsie-Überwachungseinheit (EMU) gesammelt hatte, wo ich mit Epilepsie-Patienten gearbeitet habe. In diesem Bereich wurden viele Entdeckungen gemacht, insbesondere im Bereich der Sprache, des Sehens und der Motorik, auf dem ich mich damals konzentrierte. Nach meiner Grundlagenforschung für meine Promotion wollte ich mit Patienten zusammenarbeiten, um die Krankheiten zu bekämpfen, an denen sie litten. Dies motivierte mich, das Wissen, das ich während meines Studiums über Motorik und Ingenieurwesen erworben hatte, auf die Arbeit mit Parkinson-Patienten mit tiefen Hirnstimulationsgeräten anzuwenden.

Können Sie über Ihre frühe Arbeit mit tiefen Hirnstimulationsgeräten (DBS) sprechen?

Im Laufe des letzten Jahrzehnts meiner Karriere hatte ich das Glück, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein. Ich trat dem Labor von Philip Starr, einem Neurochirurgen am UCSF Health, bei, und zu diesem Zeitpunkt arbeitete er an experimentellen DBS-Geräten. Das Labor arbeitete an der Erlangung einer investigativen Geräteausnahme (IDE), um die notwendigen Daten für eine vorläufige Marktzulassung bei einer ausgewählten Gruppe von Patienten und Klinikern zu sammeln, die versuchten, nächste Generationen von Therapien mit DBS zu entwickeln.

Ein spannender Aspekt dieser Arbeit war die neue Fähigkeit der Geräte, die zu diesem Zeitpunkt entwickelt wurden. Es gab ein Gehirnstimulationsgerät, an dem wir von Anfang an gearbeitet haben, einschließlich der Gestaltung der Schnittstelle, der Arbeit mit dem Gerät und der Programmierung.

Rune Labs beschreibt sich selbst als Software- und Datenanalyse-Unternehmen für Präzisionsneurologie. Können Sie definieren, was Präzisionsneurologie ist?

Wir nehmen das Konzept aus der Krebsforschung der letzten 10 Jahre. Wir dachten früher, dass eine Studie fehlgeschlagen sei, weil nur 5 % der Patienten reagierten. Jetzt erkennen wir, dass wir, wenn wir all diese Daten aggregieren und die Genome der Tumore sequenzieren, eine viel persönlichere Therapie für diese Patienten haben können. Jetzt behandeln wir nicht mehr einen Brustkrebspatienten, sondern einen sehr spezifischen Tumor, der bei einem Krebspatienten sequenziert wurde. Die Behandlungen sind unglaublich persönlich. Diese Revolution in der Krebsforschung hatte einen großen Einfluss auf die Überlebensrate der Patienten, und jetzt versuchen wir, aus dieser Erfahrung zu lernen.

In der Neurologie stecken wir noch, in gewissem Maße, in alten Methoden zur Bewertung einiger Störungen, die seit dem letzten Jahrhundert existieren. Wir versuchen, eine Zukunft zu schaffen, in der all diese hochentwickelten Geräte an einer Armbanduhr befestigt und mit Smartphones verbunden sind, um detaillierte Informationen über Patienten zu sammeln und ihnen und ihren Klinikern zu helfen, bessere Entscheidungen über ihre Therapie zu treffen. Wir möchten diese Daten als Grundlage verwenden, um neue neurologische Therapien zu entwickeln und auf den Markt zu bringen.

Es gab sehr wenige Durchbrüche bei der Parkinson-Krankheit in den letzten zehn Jahren. Warum ist es so schwierig, diese Krankheit zu bekämpfen?

Es ist multifaktoriell bei der Parkinson-Krankheit. Wir haben nicht das perfekte Ziel und die meisten Therapien, die wir heute haben, ändern den Verlauf der Krankheit nicht, sondern behandeln nur die Symptome, einschließlich DBS. Es ist schwierig, neue Medikamente zu entwickeln. Parkinson und viele andere Störungen entwickeln sich über einen Zeitraum, bevor Symptome auftreten. Man kann sehr lange mit der Krankheit leben, ohne dass sie sich verschlimmert, was es schwierig macht, die Wirksamkeit neuer Medikamente auf herkömmliche Weise zu beurteilen. Methoden zur Messung des klinischen Nutzens, wie Fragebögen, können den Einfluss nicht immer genau erfassen, insbesondere bei der Vielfalt der Krankheitssymptome in einer Studie mit 500 Patienten. Es gibt nur eine begrenzte Anzahl von Molekülen, die getestet werden können.

Es gibt jedoch eine Theorie, dass man, wenn man eine viel tiefere Möglichkeit hätte, Patienten zu phenotypisieren und sie über einen längeren Zeitraum zu verfolgen, um mehr Details zu sammeln, möglicherweise einen Effekt beobachten könnte, der zuvor nicht möglich war. Dies könnte eine kürzere Zeitdauer erfordern, wie Wochen oder Monate, beschleunigt durch Daten, die von Wearables wie der Apple Watch gesammelt werden.

Welche Art von Daten sammelt Rune Labs von Wearables wie der Apple Watch bis hin zu komplexen tiefen Hirnimplantaten, um die Entwicklung von Therapien für Parkinson zu beschleunigen?

Mit der Apple Watch haben wir eine 510(k)-Zulassung der US-amerikanischen Lebensmittel- und Arzneimittelbehörde (FDA), um die Tremoren und Dyskinesien eines Patienten minute für minute zu messen. Wir haben mit Apple (AAPL ) an dieser Technologie gearbeitet, die es uns ermöglicht, uns täglich, wöchentlich und monatlich stärker auf die Patienten zu konzentrieren. Dies ist nicht möglich, wenn man nur die klinische Bewertung eines Patienten betrachtet. Mit der Apple Watch können wir eine Vielzahl von Daten sammeln, die es uns ermöglichen, eine tiefe Phänotypisierung durchzuführen. Zusätzlich zu diesen validierten Antworten sammelt es auch umfassende Informationen über den Patienten. Dazu gehören Bewegungsmuster, wie Schrittzahl, Schrittlänge, Doppelstützzeit oder Gehen in Symmetrie, die mit der Wahrscheinlichkeit eines Sturzes zusammenhängen – ein großes Problem für Parkinson-Patienten und ein wichtiger Faktor für Behinderungen. Wir verfolgen auch Schlafaktivität und körperliche Betätigung, die Studien als vorteilhaft für Parkinson-Symptome über lange Zeiträume hinweg gezeigt haben. Körperliche Betätigung ist eine der wenigen Dinge, die über lange Zeiträume hinweg vorteilhaft für Parkinson-Symptome sind.

Darüber hinaus verwenden wir diese Daten, um Patienten mit DBS-Geräten in einer Untergruppe von fortgeschritteneren Parkinson-Patienten zu helfen. Dazu verwenden wir von Medtronic hergestellte Geräte, die Hirnaktivität messen können. Wir verfolgen eine Vielzahl von Informationen über die Elektrophysiologie der Patienten, die aus diesen Kernen stammen, die pathologische Netzwerke bei Patienten erzeugen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, Patienten auf eine Weise zu charakterisieren, die zuvor nicht möglich war.

Wie hilft diese Daten Rune Labs bei der Bereitstellung von prädiktiven, personalisierten Therapien?

Wir gehen patientenorientiert vor. Derzeit ist es schwierig, alle verfügbaren Optionen für einen Parkinson-Patienten zu kommunizieren, da Kliniker viele Therapien für ihre Patienten durchsehen müssen. Eines der Dinge, bei denen bessere Daten möglicherweise helfen können, sind verbesserte Vorhersagen, wie z. B. die Empfehlung, dass ein Patient ein DBS-Gerät erhalten sollte, weil er viele motorische Fluktuationen mit oralen Medikamenten erlebt. Wir können den Patienten ermöglichen, dieses Gespräch mit seinem Kliniker zu führen. Ein weiteres Beispiel ist, wenn ein Kliniker aus den Daten erkennen kann, dass sein Patient viele Dyskinesien erlebt, und daher eine Änderung der Medikamentenform empfehlen kann. Es gibt viele neue Medikamente und Geräte auf dem Markt, und wir möchten Patienten in die Lage versetzen, alle Optionen zu erkunden.

Darüber hinaus arbeiten wir mit Geräteherstellern wie Medtronic zusammen, die möglicherweise in Zukunft Echtzeitvorschläge für Patienten anbieten können, wie z. B. bestimmte Medikamente oder ob die inhalierte oder injizierte Modalität am besten für sie geeignet ist.

Ein weiteres Projekt, an dem wir in dem Bereich von DBS-Geräten arbeiten, ist die Möglichkeit, die Ergebnisdaten eines Patienten, wie z. B. seine Symptome, mit den Elektrophysiologie-Daten zu kombinieren, die aus seinem Gehirn gesammelt werden. Durch die Kombination dieser beiden Datentypen können wir in Zukunft Empfehlungen darüber geben, wie das Gehirn eines Patienten effektiv stimuliert werden kann. Dies kann in klinische Studien integriert werden. Es gibt bereits einige Beispiele dafür, dass dies dazu beigetragen hat, Biomarker für die Fortschreitung der Parkinson-Krankheit zu identifizieren.

Hat Rune Labs Biomarker für die Fortschreitung der Parkinson-Krankheit identifiziert?

Ich denke, wir haben einige vielversprechende Anhaltspunkte in Bezug auf Biomarker. Veröffentlichte Daten zeigen, dass bestimmte Merkmale zu einem erhöhten Risiko und einer schnelleren Fortschreitung der Krankheit beitragen, wie z. B. Schlafstörungen oder kognitive Probleme. Die Plattform, die wir haben, kann diese Symptome messen. Was daran aufregend ist, ist das Potenzial, das es hat, Patienten positiv zu beeinflussen. Patienten tragen diese Geräte und erfassen diese Muster über lange Zeiträume, was notwendig ist, um Biomarker zu entwickeln, da die Zeitspanne dieser Krankheit in Jahrzehnten gemessen wird.

Rune Labs hat auch an einem Rückenmarksstimulator für Multiple-Sklerose-Patienten gearbeitet. Können Sie über die Wissenschaft hinter diesem Projekt sprechen?

Multiple Sklerose ist eine neurodegenerative Krankheit und, wie Parkinson, gibt es heute keine Heilung, aber es gibt Medikamente und krankheitsmodifizierende Therapien, die Patienten helfen, ihre Symptome zu lindern. Diese Medikamente verringern im Wesentlichen das überaktive Immunsystem, das den Körper bei MS angreift. Bei Rune untersuchen wir eine neue MS-Behandlung, die einen Rückenmarksstimulationsgerät verwenden würde, um das neuropathische Schmerzsyndrom bei MS zu behandeln. Was einzigartig an diesem Ansatz ist, ist, dass man, ähnlich wie bei der Parkinson-Krankheit, dieses Gerät verwenden kann, um auf das Nervensystem zuzugreifen.

Ein Ziel in der Neurologie ist es, ein adaptives Hirnimplantat zu entwickeln, das in Echtzeit auf Hirnwellen reagieren kann, um Dutzende von Krankheiten zu behandeln. Was sind einige der Kernherausforderungen beim Bau dieses?

Es gibt viele Kernherausforderungen beim Bau eines adaptiven DBS-Geräts (aDBS). Die Hauptherausforderung besteht darin, dasselbe Ziel zu messen und zu stimulieren. Es gibt mehrere Faktoren, die die Signalqualität beeinträchtigen und sogar die Verwendung eines Geräts bei einigen Patienten verhindern können. Eine kürzlich durchgeführte Studie fand heraus, dass die Verwendung eines implantierbaren Pulsgenerators (IPG) im rechten Brustkorb in einem Abstand vom elektrischen Dipol des Herzens die EKG-Kontamination verringern und damit die Wahrscheinlichkeit von EKG-Artefakten in den verfügbaren Sensorkontakten verringern kann. Neben EKG-Artefakten kann die Bewegung des DBS-Elektrokabels als Ursache für große Transienten in Hirnsignalen beobachtet werden. Sowohl die oben genannten Artefakte als auch die Kontamination von breiten Frequenzbändern können eine schwellenbasierte Steuerungspolitik verhindern, die effektiv auf den Ziel-Biomarker reagiert, und zu einer unkontrollierten Zunahme oder Abnahme der Stimulation führen.

Die Entwicklung klinisch nachhaltiger aDBS-Systeme wird neue, technische Herausforderungen mit sich bringen, einschließlich der artefaktfreien Interaktion mit der Hirnaktivität. Viele dieser Herausforderungen könnten durch die Kombination von zusätzlichen drahtlosen externen Geräten mit den Implantaten angegangen werden, um die physiologische und verhaltensbezogene Überwachung zu unterstützen und die Präzision der patientenorientierten Steuerungsstrategien zu erhöhen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Rune Labs besuchen.