Consorcio de Inteligencia Artificial Abierto COVID-19 – Entrevista con Sanjay Budhdeo, MD, Desarrollo de Negocios de Owkin

El Consorcio de Inteligencia Artificial Abierto COVID-19 (COAI) tiene como objetivo llevar descubrimientos médicos innovadores y hallazgos accionables a la lucha contra la pandemia de COVID-19.

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

Esta será la primera de tres entrevistas con los principales líderes detrás de COAI.

Sanjay Budhdeo es un médico en ejercicio. Tiene títulos en Ciencias Médicas y Medicina de la Universidad de Oxford y un título de Maestría de la Universidad de Cambridge, así como Miembro del Real Colegio de Médicos. Sanjay tiene experiencia en investigación en neuroimagen, epidemiología y salud digital. Antes de unirse a Owkin como Gerente de Asociaciones, fue Asociado Senior en Boston Consulting Group, donde se centró en datos y digitales en la atención médica. Es miembro del Comité de Seguridad del Paciente en la Royal Society of Medicine y anteriormente fue Asesor Especial en la Comisión de Calidad de la Atención.

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

Cuando ejercía como médico, vi a muchos pacientes que tenían condiciones que no podían ser tratadas con medicamentos, donde solo podía hacerse tanto. Como investigador, me frustraba el enfoque tradicional para el análisis, en un momento en que había acceso a aún más datos. Intentar hacer la conexión entre campos que habían evolucionado por separado, como la epidemiología y la imagen, resultó realmente desafiante. El aprendizaje automático fue para mí una forma de conectar los puntos desde mi trabajo como investigador y médico, siendo capaz de derivar información a nivel individual que podría impactar en el diagnóstico y el tratamiento para toda la población de pacientes.

Tienes experiencia en investigación en epidemiología y salud digital. ¿Podrías compartir con nosotros algunos de los proyectos anteriores en los que has trabajado?

En epidemiología, trabajé en el estudio de cohorte de nacimiento de 1946 del Reino Unido, un estudio a largo plazo fascinante que ha seguido a los sujetos nacidos en una sola semana a lo largo de su vida. En un proyecto, miré 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 tarde en la vida. También miré las razones detrás de esta asociación, ¿había diferencias en la genética o en la estructura del cerebro? En salud digital, mi enfoque ha sido en la interoperabilidad, las conexiones entre los registros médicos electrónicos en los hospitales que permiten el intercambio de datos sobre los pacientes entre los hospitales. Esto es realmente importante para la atención clínica directa, para que un médico tenga una idea completa de lo que ha sucedido antes, pero también es realmente importante para permitir el uso de modelos de aprendizaje automático en el entorno clínico.

OWKIN está liderando una colaboración de investigación impulsada por IA llamada el Consorcio de Inteligencia Artificial Abierto COVID-19 (COAI). ¿Podrías describir qué es este proyecto?

COAI es la respuesta de Owkin a las preocupaciones que hemos escuchado de nuestras instituciones clínicas y académicas asociadas. Está claro para nosotros que hay preguntas clínicas importantes que necesitan ser respondidas para COVID-19, por ejemplo, ¿cómo podemos identificar a los pacientes en riesgo de enfermedad grave? ¿Cuáles son los posibles tratamientos que podrían ser probados contra las infecciones por COVID-19? Nuestro objetivo es aumentar la investigación colaborativa y compartir todos nuestros hallazgos con la comunidad médica y científica global. COAI aprovecha las fortalezas de los colaboradores en todo el espacio de la salud y la tecnología, incluyendo universidades, hospitales, startups y empresas biofarmacéuticas. Estamos creando áreas de investigación específicas, y el primer área que hemos anunciado es en complicaciones cardiovasculares en pacientes con COVID-19, con áreas de investigación adicionales que se lanzarán pronto.

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

Nuestro objetivo es producir información clínicamente útil sobre el riesgo de complicaciones cardiovasculares agudas por infecciones de COVID-19. Estamos explorando esta pregunta desde múltiples ángulos, utilizando diferentes tipos de datos en diferentes países. Es genial 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 del COAI. ¿Qué puntos de datos crees que deberían analizarse para entender completamente por qué algunos humanos son capaces de construir una respuesta inmune, mientras que otros requieren asistencia médica?

El sistema de defensa de nuestro cuerpo es increíblemente 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 productos químicos proinflamatorios llamados citoquinas, que actúan como señales de homing para dirigir la respuesta inmune y marcar células específicas para destrucción. Lo que estamos aprendiendo es que el equilibrio de citoquinas particulares, incluyendo IFN1, IFN gamma y IL-10, es muy importante para mediar esta respuesta inmune. El aprendizaje automático puede ser muy útil para examinar un conjunto de datos rico que contiene los niveles de muchas citoquinas y otros marcadores sanguíneos, y generar información sobre qué son los jugadores clave aquí, teniendo en cuenta la compleja interacción entre diferentes factores.

Entender cómo tratar a los pacientes para lograr el mejor resultado para el paciente es possibly uno de los proyectos más importantes que se llevan a cabo en el COAI. En tu opinión, ¿cuáles son los primeros pasos que deben tomarse para entender esto?

Un primer paso importante es la estratificación del riesgo. Queremos entender qué pacientes están en el mayor riesgo de tener una enfermedad grave, incluyendo complicaciones pulmonares como el síndrome de dificultad respiratoria aguda, complicaciones cardíacas como la miocarditis y otras secuelas específicas de órganos o sistemas. Esta pregunta de estratificación del riesgo es importante por varias razones. Primero, como médico, podrías querer monitorear a un paciente de manera diferente si sabes que está en mayor riesgo de complicaciones. Segundo, como hospital, quieres poder predecir la demanda de instalaciones de cuidados intensivos y planificar según esa demanda. Tercero, si eres un investigador o una empresa biofarmacéutica, puedes incluir a ese subgrupo de pacientes en ensayos clínicos y tratarlos temprano para obtener una respuesta óptima a tu medicamento. En todos esos casos, nuestro objetivo final es mejorar los resultados para los pacientes.

¿Puedes explicar por qué la ciencia de datos es tan importante para luchar contra el COVID-19?

La ciencia de datos, en su sentido más amplio, está en el corazón de la lucha contra el COVID-19. Todavía quedan preguntas importantes sobre la modelización de las tasas de infección por COVID-19. Podemos utilizar datos de pacientes del mundo real para identificar medicamentos que podrían ser útilmente reutilizados para tratar a pacientes con COVID-19. Hay una cantidad increíble de información que estamos descubriendo sobre el virus que nos ayudará a diseñar mejor una vacuna. Hay mucho que no sabemos sobre el virus, incluyendo cómo afecta a las personas, y estamos aprendiendo más y más gracias a muchos tipos de datos, bioquímicos, genéticos, clínicos y de teléfonos móviles.

¿Qué crees que son algunos de los conocimientos que podemos obtener al analizar estos datos con IA?

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

¿Quién debería unirse al proyecto del Consorcio de Inteligencia Artificial Abierto COVID-19?

Estamos hablando con una serie de actores dentro y fuera del espacio de la atención médica. Esto incluye hospitales, universidades y empresas biofarmacéuticas, pero también otras startups, ONG y organizaciones de políticas. Estamos particularmente emocionados de escuchar a médicos que han recopilado datos y que desean ayuda con el análisis.

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

¡Estoy realmente emocionado de compartir esta iniciativa con usted! Si deseas colaborar, estaríamos encantados de discutir, ponte en contacto con nosotros en [email protected]

Gracias por la fantástica entrevista. Los lectores que deseen aprender más, pueden leer nuestro artículo que describe el proyecto COAI.

<em-La segunda entrevista de esta serie fue con Dr. Stephen Weng, Investigador Principal.

<em-La tercera entrevista de esta serie fue con Folkert W. Asselbergs, Investigador Principal

<em-También puedes visitar el sitio web del Consorcio de Inteligencia Artificial Abierto COVID-19.