Consortium d’Intelligence Artificielle pour la COVID-19 – Entretien avec le Dr Stephen Weng, Investigateur principal

Le Consortium d’Intelligence Artificielle pour la COVID-19 (COAI) vise à apporter des découvertes médicales révolutionnaires et des résultats tangibles pour lutter contre la pandémie de COVID-19.

Le COAI vise à accroître la recherche collaborative, à accélérer le développement clinique de traitements efficaces contre la COVID-19 et à partager tous ses résultats avec la communauté médicale et scientifique mondiale. Le COAI réunira des collaborateurs : des institutions universitaires, des chercheurs, des spécialistes des données et des partenaires industriels, pour lutter contre la pandémie de COVID-19.

Ceci est le deuxième d’une série de trois entretiens avec les principaux dirigeants du COAI. Le premier entretien était avec Sanjay Budhdeo, MD, Business Development d’Owkin.

Stephen Weng est professeur adjoint d’épidémiologie intégrée et de science des données qui dirige la recherche en science des données au sein du groupe de recherche en médecine stratifiée de soins primaires.

Il intègre des méthodes épidémiologiques traditionnelles et des approches basées sur l’informatique pour interroger les “grandes données de soins de santé” issues des dossiers médicaux électroniques dans le but de prédire les risques, de phénotyper les maladies chroniques, de mener des recherches sur les méthodes de science des données et de traduire la médecine stratifiée en soins primaires.

Vous venez de rejoindre le Consortium d’Intelligence Artificielle pour la COVID-19 (COAI) en tant qu’investigateur principal. Pouvez-vous discuter de ce qui vous a motivé à rejoindre ce projet ?

J’ai collaboré avec Owkin et des partenaires européens sur des projets visant à améliorer la prévention secondaire des syndromes coronariens aigus au cours de la dernière année. Lorsqu’Owkin a lancé le Consortium d’Intelligence Artificielle pour la COVID-19 pour utiliser leur technologie, leur expertise et notre infrastructure pour contribuer à la lutte mondiale contre la COVID-19, c’était un choix évident et naturel pour rejoindre le consortium. Nous avons d’excellents partenaires qui sont des cardiologues de premier plan en Europe parmi notre groupe d’investigateurs à partir de nos consortiums précédents. En utilisant ces ressources et cette expertise, nous pouvons avancer très rapidement et à un rythme pour lancer ce consortium en quelques semaines et améliorer notre compréhension de la progression de la maladie, de l’aetiologie sous-jacente et des facteurs de risque dans nos populations.

Un pourcentage de la population atteinte de COVID-19 présente des signes de lésions cardiaques. Quels types de problèmes cardiaques sont observés ?

Il existe des preuves émergentes que les facteurs de risque cardiovasculaires et les maladies cardiovasculaires sont des contributeurs majeurs à la gravité de la maladie. Une analyse récente de 17 000 cas de COVID-19 qui ont nécessité des hospitalisations au Royaume-Uni a montré que la maladie cardiaque était présente dans 29 % de tous les cas hospitalisés. Les facteurs de risque cardiovasculaire sous-jacents, notamment l’âge avancé, l’hypertension artérielle, l’obésité, l’hypertension et le diabète de type 2, contribuent de manière significative à la gravité de la maladie.

Croyez-vous que nous ayons actuellement une compréhension de pourquoi la COVID-19 cause ce type de lésions cardiaques ?

Il reste encore de nombreuses questions qui doivent être résolues concernant l’épidémiologie de la progression et de la gravité de la COVID-19, en particulier chez les patients atteints de maladies cardiaques. Les patients atteints de maladies cardiaques sont à risque accru de présenter une maladie grave qui peut nécessiter un soutien cardio-respiratoire dans une unité de soins intensifs. La gravité de la COVID-19 et la progression vers des issues graves sont probablement dues à une lésion directe du système cardiovasculaire, qui peut être aiguë. Le type exact de lésion cardiaque chez les patients atteints de COVID-19 nécessite une investigation plus approfondie.

Quel sera votre rôle au sein du COAI ?

Je suis épidémiologiste et spécialiste des données avec un axe de recherche sur la pronostic des résultats cardiovasculaires. Une grande partie de mon travail consiste à plonger dans de très grands ensembles de données pour répondre à ces questions cliniques. Dans mon rôle, outre le fait d’essayer de répondre à certaines de ces questions de recherche importantes en utilisant mes capacités pour accéder à de grandes bases de données de population, je tente également de faciliter la contribution d’autres universitaires et collègues à notre consortium.

Quels types de personnes devraient rejoindre le projet COAI pour maximiser son efficacité ?

Il est non seulement important d’obtenir un plus grand nombre de scientifiques et de collègues cliniciens contribuant des données, mais nous devons également accroître la diversité de nos ressources de données. Nous savons que la COVID-19 présente un large spectre de gravité, allant des individus asymptomatiques aux cas très graves qui aboutissent au décès. Différents types de données à travers le spectre des établissements de soins, des soins primaires aux soins secondaires, sont nécessaires pour répondre à ces questions sur la progression et la gravité de la maladie.

Vous êtes actuellement professeur adjoint d’épidémiologie intégrée et de science des données qui dirige la recherche en science des données au sein du groupe de recherche en médecine stratifiée de soins primaires de l’Université de Nottingham. Pouvez-vous discuter des moyens possibles par lesquels les grandes données peuvent être utilisées pour cibler la COVID-19 avec les informations que nous avons actuellement ?

Nous avons quelques grandes bases de données que nous pouvons exploiter. Les principaux succès ont été les investissements récents dans le rapprochement des données qui ont vraiment été mis en action, et nous commençons à voir ces initiatives porter leurs fruits. En fait, nous allons obtenir l’accès à de grandes cohortes de population qui ont maintenant été liées aux dossiers de soins primaires, aux dossiers hospitaliers, aux registres de décès et aux données de tests de COVID-19. De plus, ces données offrent des opportunités pour étudier les influences génétiques sur les résultats de la COVID-19. Ces rapprochements ne sont possibles qu’avec l’émergence des grandes données et des grandes banques de données biologiques. En raison de la quantité de données et de variables collectées, les modèles d’IA développés et perfectionnés par Owkin sont vraiment utiles pour analyser efficacement les données à grande vitesse et dériver des informations significatives.

Quelles informations devons-nous rassembler pour rendre la médecine de précision un outil efficace pour traiter les patients atteints de COVID-19 ?

Un éventail plus diversifié de types de données, y compris l’imagerie, les biomarqueurs génétiques, les caractéristiques cliniques et les données démographiques des patients.

Dans un monde idéal, quels types de données devraient être collectés auprès des patients atteints de COVID-19 ?

Dans une maladie aussi nouvelle que la COVID-19, je ne pense pas qu’il y ait un plafond maximum de données nécessaires. Il y a un terme “nous ne savons pas ce que nous ne savons pas encore”, donc plus nous pouvons collecter de types de données et d’informations maintenant, plus cela pourrait être utile à l’avenir. Par exemple, combien de progrès dans les connaissances génomiques avons-nous expérimentés parce que nous avons pu séquencer des données et les rendre accessibles aux chercheurs dans les banques de données biologiques ? Je vois cela se produire avec la COVID-19. Si nous créons une ressource de données diverse et grande maintenant, j’ai aucun doute qu’il y aura de nouvelles découvertes émergentes pour aider notre compréhension à l’avenir.

Devrions-nous également collecter des données auprès du segment de la population qui est immunisé contre la COVID-19, afin de mieux comprendre ce qui les rend immunisés ?

Dans l’épidémiologie, le choix du groupe de comparaison est extrêmement important. Le risque est souvent relatif. Si notre référence commence avec les admissions à l’hôpital, alors nous ne comprenons la maladie que chez ceux qui présentent des symptômes plus graves. Je pense qu’une meilleure compréhension des individus asymptomatiques et de ce qui les rend asymptomatiques face à la COVID-19 est absolument nécessaire. Combien de thérapies sont développées en raison de l’étude des mutations de gain ou de perte de fonction qui se produisent naturellement dans les populations.

Je vous remercie pour cet entretien fantastique. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent lire notre article décrivant le projet COAI.

Le premier entretien de cette série était avec Sanjay Budhdeo, MD, Business Development d’Owkin.

Le troisième entretien de cette série était avec Folkert W. Asselbergs, Investigateur principal

Vous pouvez également visiter le site Web du Consortium d’Intelligence Artificielle pour la COVID-19.