Consorcio de IA abierta COVID-19: entrevista con Sanjay Budhdeo, MD, desarrollo comercial de Owkin

El Covid-19 Open AI Consortium (COAI) tiene la intención de aportar descubrimientos médicos innovadores y hallazgos procesables a la lucha contra la pandemia de Covid-19.

COAI pretende aumentar investigación colaborativa, para acelerar el desarrollo clínico de tratamientos efectivos para Covid-19 y compartir todos sus hallazgos con la comunidad médica y científica mundial. COAI unirá colaboradores: instituciones académicas, investigadores, científicos de datos y socios industriales, para luchar contra la pandemia de Covid-19.

Este será el first de tres entrevistas con los principales líderes detrás del COAI.

Sanjay Budhdeo es médico en ejercicio. Tiene títulos en Ciencias Médicas y Medicina de la Universidad de Oxford y una Maestría de la Universidad de Cambridge, así como también es miembro del Royal College of Physicians. Sanjay tiene experiencia en investigación en neuroimagen, epidemiología y salud digital. Antes de unirse a Owkin como gerente de asociación, fue asociado sénior en Boston Consulting Group, donde se enfocó en datos y digital en el cuidado de la salud. Es miembro del Comité de Seguridad del Paciente de la Royal Society of Medicine y anteriormente fue Asesor Especialista en la Comisión de Calidad de la Atención.

¿Qué fue lo que te inspiró a unirte? OWKIN?

Cuando ejercía como médico, vi a muchos pacientes que tenían condiciones que no podíamos tratar con medicamentos, donde había mucho que podíamos hacer. Como investigador, me sentía frustrado por los enfoques tradicionales de análisis, en un momento en el que había acceso a cada vez más datos. Intentar establecer la conexión entre campos que habían evolucionado por separado, como la epidemiología y las imágenes, resultó realmente desafiante. Para mí, el aprendizaje automático fue una forma de conectar los puntos de mi trabajo como investigador y médico, pudiendo obtener conocimientos a nivel individual que podrían impactar el diagnóstico y el tratamiento de toda la población de pacientes.

Tienes experiencia en investigación tanto en epidemiología como en salud digital. ¿Podría compartir con nosotros algunos de los proyectos anteriores en los que ha trabajado?

En epidemiología, trabajé en la cohorte de nacimientos de 1946 del Reino Unido, un fascinante estudio a largo plazo que ha seguido a sujetos nacidos en una sola semana a lo largo de su vida. En un proyecto, observé cuándo estos sujetos comenzaron a aprender a sentarse, pararse y caminar, y vi que esto estaba asociado con su capacidad para realizar tareas más complicadas más adelante en la vida. También analicé las razones detrás de esta asociación: ¿había diferencias en la genética o en la estructura del cerebro? En salud digital, mi atención se ha centrado en la interoperabilidad: las conexiones entre los registros médicos electrónicos en hospitales que permiten compartir datos sobre pacientes entre hospitales. Esto es realmente importante para la atención clínica directa, de modo que un médico tenga una idea completa de lo que le sucedió antes, pero también es muy importante permitir el uso de modelos de aprendizaje automático en el entorno clínico.

OWKIN encabeza una colaboración de investigación impulsada por IA llamada COVID-19 Open AI Consortium (COAI). ¿Podría describir en qué consiste este proyecto?

COAI es la respuesta de Owkin a las inquietudes que hemos escuchado de nuestras instituciones clínicas y académicas asociadas. Para nosotros está claro que hay preguntas clínicas importantes que deben responderse para Covid-19; por ejemplo, ¿cómo podemos identificar a los pacientes con riesgo de enfermedad grave? ¿Cuáles son los posibles tratamientos que podrían probarse contra las infecciones por COVID-19? Nuestro objetivo es aumentar la investigación colaborativa y compartir todos los hallazgos con la comunidad médica y científica mundial. COAI se basa en las fortalezas de los colaboradores en el espacio de la salud y la tecnología, incluidas universidades, hospitales, nuevas empresas y empresas biofarmacéuticas. Estamos creando áreas de investigación específicas, y la primera área que hemos anunciado es sobre complicaciones cardiovasculares en pacientes con Covid-19, con áreas de investigación adicionales que estarán disponibles pronto.

Uno de los proyectos iniciales será comprender las complicaciones cardiovasculares. ¿Qué tipo de conocimientos esperamos obtener del COAI?

Nuestro objetivo es producir información clínicamente útil sobre el riesgo de complicaciones cardiovasculares agudas por infecciones por Covid-19. Estamos explorando esta pregunta desde múltiples ángulos, utilizando diferentes tipos de datos en diferentes países. Es fantástico trabajar con investigadores clínicos líderes a nivel internacional para llegar al corazón de estas preguntas.

La predicción y caracterización de las respuestas inmunes es otro aspecto de COAI. ¿Cuáles son algunos de los puntos de datos que cree que deberían analizarse para comprender completamente por qué algunos humanos son capaces de desarrollar una respuesta inmune, mientras que otros requieren asistencia médica?

El sistema de defensa de nuestro cuerpo es asombrosamente complejo e intrincado. Hay muchos tipos de células involucradas en nuestra respuesta inmune. Algunas de las células combaten directamente a los invasores extranjeros. Otras células producirán sustancias químicas proinflamatorias llamadas citocinas, que actúan como señales de orientación para dirigirse a la respuesta inmunitaria y etiquetar células específicas para su destrucción. Lo que estamos aprendiendo es que el equilibrio de citocinas particulares, incluidos IFN1, IFN gamma e IL-10, es muy importante para mediar en esta respuesta inmunitaria. El aprendizaje automático puede ser muy útil para examinar un conjunto de datos muy rico que contiene los niveles de muchas citoquinas y otros marcadores sanguíneos, y generar información sobre cuáles son los actores clave aquí, al tiempo que se tiene en cuenta la compleja interacción entre diferentes factores.

Comprender cómo tratar a los pacientes para lograr el mejor resultado para ellos es posiblemente uno de los proyectos más importantes que está llevando a cabo el COAI. En su opinión, ¿cuáles son los primeros pasos que hay que dar para entender esto?

Un primer paso importante es la estratificación del riesgo. Queremos entender qué pacientes corren el mayor riesgo de tener una enfermedad grave, incluidas complicaciones pulmonares como el síndrome de dificultad respiratoria aguda, complicaciones cardíacas como la miocarditis y otras secuelas específicas de órganos o sistemas. Esta cuestión de la estratificación del riesgo es importante por varias razones. Primero, como médico, es posible que desee monitorear a un paciente de manera diferente si sabe que tiene un mayor riesgo de compilaciones. En segundo lugar, como hospital, desea poder predecir la demanda de instalaciones de cuidados intensivos y planificar de acuerdo con esa demanda. En tercer lugar, si usted es un investigador o una compañía biofarmacéutica, puede incluir ese subgrupo de pacientes en los ensayos y tratarlos temprano para obtener una respuesta óptima a su medicamento. En todos esos casos, nuestro objetivo final es mejorar los resultados de los pacientes.

¿Puede explicar por qué la ciencia de datos es tan importante para combatir el COVID-19?

La ciencia de datos, en su sentido más amplio, es fundamental en la lucha contra la COVID-19. Aún quedan preguntas importantes sobre la modelización de las tasas de infección por COVID-19. Podemos utilizar datos de pacientes reales para identificar fármacos que podrían reutilizarse para tratar a pacientes con COVID-19. Estamos descubriendo una increíble cantidad de información sobre el virus que nos ayudará a diseñar mejor una vacuna. Aún desconocemos mucho sobre el virus, incluyendo cómo afecta a las personas, y estamos aprendiendo cada vez más gracias a la gran variedad de datos: bioquímicos, genéticos, clínicos y provenientes de teléfonos móviles.

¿Cuáles cree que son algunas de las ideas que podemos aprender del análisis de estos datos por parte de la IA?

Para mí, el punto óptimo de la IA es realmente ayudar a derivar conclusiones a nivel individual a partir de datos a nivel de población. Podemos pensar qué pacientes podrían beneficiarse de qué terapias para combatir la infección por COVID-19, o ayudar a predecir qué áreas podrían convertirse en focos locales de infección por COVID-19. También hay mucha actividad en el espacio de descubrimiento, tanto en términos de medicamentos potenciales como de vacunas candidatas. La IA realmente puede ayudarnos a ofrecer nuevos conocimientos biológicos mucho más rápido.

¿Quién debería unirse al proyecto COVID-19 Open AI Consortium?

Estamos hablando con diversos actores dentro y fuera del sector sanitario. Esto incluye hospitales, universidades y compañías farmacéuticas, así como otras empresas emergentes, ONG y organizaciones políticas. Nos entusiasma especialmente recibir la opinión de profesionales clínicos que han recopilado datos y desean ayuda con el análisis.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre el proyecto COAI o el COVID-19?

¡Estoy muy emocionada de compartir esta iniciativa con ustedes! Si desea colaborar, estaremos encantados de conversar; contáctenos en [email protected]

Gracias por la fantástica entrevista. Lectores que deseen saber más, Puede leer nuestro artículo que describe el proyecto COAI.

La segunda entrevista de esta serie fue con Dr. Stephen Weng, investigador principal.

La tercera entrevista de esta serie fue con Folkert W. Asselbergs, investigador principal

También puede visitar el sitio web de Covid-19 Open AI Consortium.