COVID-19 Open AI Consortium - Entretien avec Sanjay Budhdeo, MD, développement commercial d'Owkin

Le Covid-19 Open AI Consortium (COAI) a l'intention d'apporter des découvertes médicales révolutionnaires et des résultats exploitables dans la lutte contre la pandémie de Covid-19.

COAI vise à augmenter la recherche collaborative, pour accélérer le développement clinique de traitements efficaces contre le Covid-19 et partager toutes ses découvertes avec la communauté médicale et scientifique mondiale. COAI réunira des collaborateurs : institutions académiques, chercheurs, data scientists et partenaires industriels, pour lutter contre la pandémie de Covid-19.

Ce sera le premier de trois entretiens avec les principaux dirigeants de COAI.

Sanjay Budhdeo est médecin praticien. Il est titulaire de diplômes en sciences médicales et en médecine de l'Université d'Oxford et d'une maîtrise de l'Université de Cambridge, ainsi que membre du Royal College of Physicians. Sanjay possède une expérience de recherche en neuroimagerie, en épidémiologie et en santé numérique. Avant de rejoindre Owkin en tant que responsable des partenariats, il était associé principal au Boston Consulting Group, où il s'est concentré sur les données et le numérique dans les soins de santé. Il siège au comité de la sécurité des patients de la Royal Society of Medicine et était auparavant conseiller spécialisé à la Care Quality Commission.

Qu'est-ce qui vous a poussé à rejoindre OWKIN?

Lorsque j'exerçais la médecine, j'ai vu de nombreux patients qui souffraient de maladies que nous ne pouvions pas traiter avec des médicaments, alors que nous ne pouvions pas faire grand-chose. En tant que chercheur, j’étais frustré par les approches traditionnelles d’analyse, à une époque où l’on avait accès à toujours plus de données. Essayer d’établir le lien entre des domaines qui ont évolué séparément – ​​comme l’épidémiologie et l’imagerie – s’est avéré très difficile. L'apprentissage automatique était pour moi un moyen de relier les points entre mon travail de chercheur et de médecin, en étant capable d'en tirer des informations au niveau individuel qui pourraient avoir un impact sur le diagnostic et le traitement de l'ensemble de la population de patients.

Vous avez une expérience de recherche en épidémiologie et en santé numérique. Pourriez-vous partager avec nous certains des projets précédents sur lesquels vous avez travaillé ?

En épidémiologie, j'ai travaillé sur la cohorte de naissance britannique de 1946 - une fascinante étude à long terme qui a suivi des sujets nés en une seule semaine au cours de leur vie. Dans un projet, j'ai regardé quand ces sujets ont commencé à apprendre à s'asseoir, à se tenir debout et à marcher, et j'ai vu que cela était associé à leur capacité à effectuer des tâches plus compliquées plus tard dans la vie. J'ai également cherché à savoir si les raisons de cette association – y avait-il des différences dans la génétique ou dans la structure du cerveau ? Dans le domaine de la santé numérique, je me suis concentré sur l'interopérabilité - les connexions entre les dossiers médicaux électroniques dans les hôpitaux qui permettent le partage de données sur les patients entre les hôpitaux. Ceci est très important pour les soins cliniques directs, afin qu'un médecin ait une idée complète de ce qui vous est arrivé auparavant, mais il est également très important de permettre l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans le cadre clinique.

OWKIN est le fer de lance d'une collaboration de recherche axée sur l'IA appelée COVID-19 Open AI Consortium (COAI). Pourriez-vous décrire ce qu'est ce projet ?

COAI est la réponse d'Owkin aux préoccupations que nous avons entendues de la part de nos institutions cliniques et universitaires partenaires. Il est clair pour nous qu'il y a des questions cliniques importantes auxquelles il faut répondre pour Covid-19 - par exemple, comment pouvons-nous identifier les patients à risque de maladie grave ? Quels sont les traitements potentiels qui pourraient être testés contre les infections au COVID-19 ? Notre objectif est d'accroître la recherche collaborative et de partager tous les résultats avec la communauté médicale et scientifique mondiale. COAI s'appuie sur les forces de collaborateurs de l'espace de la santé et de la technologie, y compris les universités, les hôpitaux, les startups et les sociétés biopharmaceutiques. Nous créons des domaines de recherche spécifiques, et le premier domaine que nous avons annoncé concerne les complications cardiovasculaires chez les patients atteints de Covid-19, avec des domaines de recherche supplémentaires qui seront bientôt mis en service.

L'un des premiers projets consistera à comprendre les complications cardiovasculaires. Quel type d'informations espérons-nous tirer du COAI ?

Notre objectif est de produire des informations cliniquement utiles sur le risque de complications cardiovasculaires aiguës des infections à Covid-19. Nous explorons cette question sous plusieurs angles, en utilisant différents types de données dans différents pays. C'est formidable de travailler avec des chercheurs cliniques de renommée internationale pour aller au cœur de ces questions.

La prédiction et la caractérisation des réponses immunitaires est un autre aspect de COAI. Selon vous, quels sont certains des points de données qui devraient être analysés pour bien comprendre pourquoi certains humains sont capables de développer une réponse immunitaire, tandis que d'autres ont besoin d'une assistance médicale ?

Le système de défense de notre corps est incroyablement complexe et complexe. Il existe de nombreux types de cellules impliquées dans notre réponse immunitaire. Certaines des cellules combattent directement les envahisseurs étrangers. D'autres cellules produiront des produits chimiques pro-inflammatoires appelés cytokines, qui agissent comme des signaux de guidage pour cibler la réponse immunitaire et marquer des cellules spécifiques pour la destruction. Ce que nous apprenons, c'est que l'équilibre de certaines cytokines – y compris l'IFN1, l'IFN gamma et l'IL-10 – est très important dans la médiation de cette réponse immunitaire. L'apprentissage automatique peut être très utile pour examiner un ensemble de données très riche contenant les niveaux de nombreuses cytokines et autres marqueurs sanguins, et générer des informations sur les principaux acteurs ici, tout en tenant compte de l'interaction complexe entre différents facteurs.

Comprendre comment traiter les patients afin d'obtenir les meilleurs résultats pour le patient est probablement l'un des projets les plus importants entrepris par COAI. Selon vous, quelles sont les premières étapes à franchir pour comprendre cela ?

Une première étape importante est la stratification des risques. Nous voulons comprendre quels patients sont les plus à risque d'avoir une maladie grave - y compris les complications pulmonaires telles que le syndrome de détresse respiratoire aiguë, les complications cardiaques telles que la myocardite et d'autres séquelles spécifiques à un organe ou à un système. Cette question de stratification des risques est importante pour plusieurs raisons. Premièrement, en tant que médecin, vous voudrez peut-être surveiller un patient différemment si vous savez qu'il présente un risque plus élevé de compilations. Deuxièmement, en tant qu'hôpital, vous voulez être en mesure de prévoir la demande d'établissements de soins intensifs et de planifier en fonction de cette demande. Troisièmement, si vous êtes un chercheur ou une société biopharmaceutique, vous pouvez inclure ce sous-groupe de patients dans les essais, et les traiter tôt pour obtenir une réponse optimale à vos médicaments. Dans tous ces cas, notre objectif ultime est d'améliorer les résultats pour les patients

Pouvez-vous expliquer pourquoi la science des données est si importante pour lutter contre le COVID-19 ?

La science des données, dans son sens le plus large, est au cœur de la lutte contre le COVID-19. Des questions importantes sur la modélisation des taux d'infection au COVID-19 demeurent. Nous pouvons utiliser les données réelles des patients pour identifier les médicaments qui pourraient être utilement réutilisés pour traiter les patients atteints de COVID-19. Nous découvrons une quantité incroyable d'informations sur le virus qui nous aideront à mieux concevoir un vaccin. Il y a tellement de choses que nous ignorons sur le virus, y compris comment il affecte les gens, et nous en apprenons de plus en plus grâce à de nombreuses variétés de données - biochimiques, génétiques, cliniques et issues des téléphones portables.

Selon vous, quelles sont certaines des informations que nous pouvons tirer de l'analyse de ces données par l'IA ?

Pour moi, le sweetspot de l'IA est vraiment d'aider à tirer des conclusions au niveau de l'individu à partir de données au niveau de la population. Nous pouvons réfléchir à quels patients pourraient bénéficier de quelles thérapies pour lutter contre l'infection au COVID-19, ou aider à prédire quelles zones pourraient devenir des points chauds locaux pour l'infection au COVID-19. Il y a aussi beaucoup d'activité dans l'espace de découverte, à la fois en termes de médicaments potentiels et de vaccins candidats. L'IA peut vraiment nous aider à fournir de nouvelles informations biologiques beaucoup plus rapidement.

Qui devrait rejoindre le projet COVID-19 Open AI Consortium ?

Nous parlons à un certain nombre d'acteurs à l'intérieur et à l'extérieur de l'espace des soins de santé. Cela inclut les hôpitaux, les universités et les sociétés pharmaceutiques, mais aussi d'autres start-ups, des ONG et des organisations politiques. Nous sommes particulièrement ravis d'entendre des cliniciens qui ont recueilli des données et qui aimeraient de l'aide pour l'analyse.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur le projet COAI ou COVID-19 ?

Je suis vraiment ravie de partager cette initiative avec vous ! Si vous souhaitez collaborer, nous serions ravis d'en discuter — contactez-nous à [email protected]

Merci pour l'interview fantastique. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus, peut lire notre article décrivant le projet COAI.

La deuxième entrevue de cette série était avec Dr Stephen Weng, chercheur principal.

La troisième entrevue de cette série était avec Folkert W. Asselbergs, chercheur principal

Vous pouvez également visiter le site Web du Covid-19 Open AI Consortium.