ืืื ื ืืืืืืชืืช
ืืืืื COVID-19 Open AI – ืจืืืื ืขื ื”ืจ ืกืืืื ืื ื, ืืืงืจ ืจืืฉื
ה-Covid-19 Open AI Consortium (COAI) מתכוון להביא גילויים רפואיים מהפכניים וממצאים מעשיים למאבק במגפת ה-Covid-19.
COAI מטרתו להגביר מחקר משותף, לאיצון פיתוח קליני של טיפולים יעילים ל-Covid-19, ולשתף את כל הממצאים עם הקהילה הרפואית והמדעית העולמית. COAI יאחד שותפים: מוסדות אקדמיים, חוקרים, מדעני נתונים ושותפים תעשייתיים, כדי להילחם במגפת ה-Covid-19.
זהו השני מתוך שלושה ראיונות עם מנהיגים ראשיים מאחורי COAI. הראיון הראשון היה עם Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.
סטיבן ונג הוא פרופסור חבר לאפידמיולוגיה משולבת ומדע נתונים, המוביל את המחקר במדע נתונים בתוך קבוצת מחקר Primary Care Stratified Medicine.
הוא משלב שיטות אפידמיולוגיות מסורתיות ותכנון לימוד עם גישות חדשות המבוססות על מידע, המנצלות וחוקרות “נתוני בריאות גדולים” מרשומות רפואיות אלקטרוניות, לצורך דגמי חיזוי סיכונים, זיהוי מחלות כרוניות, מחקר שיטות מדע נתונים, ותרגום רפואה משורטטת לרפואת מרפאה.
לאחרונה הצטרפת ל-COVID-19 Open AI Consortium (COAI) כחוקר ראשי. האם תוכל לדבר על מה שהניע אותך להצטרף לפרויקט הזה?
הייתי שותף ל-Owkin ולשותפים אירופאים בפרויקטים שמטרתם לשפר מניעה משנית לתסמונת קורונרית חריפה, במשך השנה האחרונה. כאשר Owkin השיקה את COVID-19 Open AI Consortium, כדי לנצל את הטכנולוגיה, הידע והתשתית שלנו, כדי לתרום למאבק העולמי נגד COVID-19, זה היה בחירה ברורה והתאמה טבעית להצטרף לקונסורציום. יש לנו שותפים מצוינים, שהם קרדיולוגים מובילים ברחבי אירופה, בין קבוצת החוקרים שלנו, מהקונסורציום הקודם. באמצעות משאבים וניסיון אלה, היינו יכולים לנוע במהירות ובקצב, כדי להשיק את הקונסורציום, תוך זמן שבועות, ולשפר את הבנתנו את התקדמות המחלה, האטיולוגיה העומדת בבסיסה, וגורמי הסיכון, באוכלוסייה שלנו.
אחוז מסוים מהאוכלוסייה, שנפגעת מ-COVID-19, מראה סימנים של נזק לב. מה סוג הבעיות הלב-קשורות הנראות?
יש ראיות המתגבשות, שגורמי סיכון לב ומחלות לב, הם תרומה משמעותית לחומרת המחלה. ניתוח של 17000 מקרים של COVID-19, שדרשו אשפוז, בבריטניה, זיהה כי מחלת לב הייתה קיימת ב-29% מכלל המקרים שאושפזו. גורמי סיכון קרדיווסקולריים תחתונים, כגון גיל מתקדם, יתר לחץ דם, השמנת יתר, יתר לחץ דם וסוכרת מסוג 2, תרומים באופן משמעותי לחומרת המחלה.
האם אתה סבור, שכרגע יש לנו כל סוג של הבנה, למה COVID-19 גורם לסוג זה של נזק לב?
עדיין יש הרבה שאלות, שצריך לענות עליהן, בנוגע לאפידמיולוגיה, התקדמות וחומרת COVID-19, במיוחד, במקרה של חולים עם מחלת לב. חולים עם מחלת לב, בסיכון מוגבר, לחלות באופן חמור, שעשויה לדרוש תמיכה קרדיו-רספירטורית, ביחידה לטיפול נמרץ. חומרת COVID-19, והתקדמותה, לעבר תוצאות חמורות, כנראה נגרמת, על ידי פגיעה ישירה, במערכת הקרדיווסקולרית, שעשויה להיות חריפה. סוג הפגיעה הקרדית, בחולי COVID-19, דורשת חקירה נוספת.
מה תהיה תפקידך ב-COAI?
אני אפידמיולוג ומדען נתונים, עם דגש מחקרי, על פרוגנוזה של תוצאות קרדיווסקולריות. רוב עבודתי, היא צלילה עמוקה, לתוך מאגרי נתונים גדולים, כדי לענות, על שאלות קליניות אלה. בתפקידי, כמו גם, ניסיון, לענות, על חלק מהשאלות המחקריות החשובות האלה, על ידי ניצול יכולתי, לגשת, למאגרי נתונים גדולים, אני גם מנסה, להקל על עמיתים אקדמיים אחרים, לתרום, לקונסורציום שלנו.
מה סוג האנשים, שאנו צריכים, כדי להצטרף, לפרויקט COAI, כדי למקסם, את האפקטיביות שלו?
לא רק, שזה חשוב, לקבל, מספר גדול יותר, של מדענים ועמיתים קליניים, התורמים נתונים, אלא, גם, אנו צריכים, להגביר, את הגיוון, של משאבי הנתונים. אנו יודעים, ש-COVID-19, הוא בעל ספקטרום רחב, של חומרה, מאנשים אסימפטומטיים, ועד, למחלה חמורה, שגורמת, למוות. סוגים שונים, של נתונים, לאורך, כל ספקטרום, של הגדרות הטיפול, מטיפול ראשוני, ועד, לטיפול שני, נדרשים, כדי לענות, על שאלות אלה, בנוגע, להתקדמות המחלה, וחומרתה.
אתה כרגע, פרופסור חבר, לאפידמיולוגיה משולבת, ומדע נתונים, המוביל, את המחקר, במדע נתונים, בתוך קבוצת מחקר Primary Care Stratified Medicine, באוניברסיטת נוטינגהאם. האם תוכל, לדבר, על דרכים אפשריות, שבהן, ניתן, להשתמש, בנתונים גדולים, כדי להילחם, ב-COVID-19, עם המידע, שיש לנו כרגע?
יש לנו, מספר מאגרי נתונים גדולים, שאנו יכולים, לנצל. ההישגים העיקריים, היו, השקעות אחרונות, בקישור נתונים, שאכן, הוכיחו, את עצמם. עובדה, שאנו מתחילים, לקבל, גישה, לאוכלוסיות גדולות, שכבר, קושרו, לרישומים רפואיים, רישומי בתי חולים, רישומי מוות, ונתוני בדיקות COVID-19. יתר על כן, נתונים אלה, מאפשרים, לחקור, את ההשפעות הגנטיות, על תוצאות COVID-19. קישורים אלה, הם אפשריים, רק, הודות, לעלייה, בקישורי נתונים גדולים, ומאגרי אוכלוסייה גדולים. בשל, כמות הנתונים, והמשתנים, המצורפים, המודלים, שפיתחה Owkin, אכן, מאוד, שימושיים, כדי, לנתח, ביעילות, ובמהירות, את הנתונים, ולהפיק, מהם, תובנות משמעותיות.
מה המידע, שאנו צריכים, לאסוף, כדי, להפוך, את הרפואה המדויקת, לכלי יעיל, בטיפול, בחולי COVID-19?
מגוון רחב יותר, של סוגי נתונים, כולל, תמונות, גנטיקה, ביומרקרים, לצד מאפיינים קליניים, ונתונים דמוגרפיים.
בעולם האידיאלי, מה סוג הנתונים, שיש, לאסוף, מחולי COVID-19?
במחלה חדשה, כמו COVID-19, אני לא חושב, שיש, וצריך, להיות, תקרה, לכמות הנתונים, הדרושים. יש ביטוי “אנו לא יודעים, מה אנו לא יודעים, עדיין”, כך, שככל, שנוכל, לאסוף, יותר, סוגים, של נתונים, ומידע, כך, יהיה, שימושי, יותר, בעתיד. למשל, כמה התקדמויות גנומיות, התקדמו, בזכות, היכולת, לריצוע, נתונים, ולשמר, אותם, בבנקים ביולוגיים, לרשות, החוקרים? אני רואה, זאת, קורה, עם COVID-19. אם, נוכל, ליצור, משאב נתונים, גדול, ומגוון, עכשיו, אני לא ספק, שתהיה, התגליות חדשות, שתופיענה, ויעזרו, להבנתנו, בעתיד.
האם, גם, צריך, לאסוף, נתונים, מהחלק, של האוכלוסייה, החסינה, ל-COVID-19, כדי, להבין, טוב יותר, מה, הופך, אותם, לחסינים?
באפידמיולוגיה, בחירת קבוצת ההשוואה, היא, מאוד, חשובה. סיכון, בהרבה, מובנים, הוא, יחסי. אם, הבסיס, שלנו, מתחיל, מאושפוז, בבית חולים, אז, אנו, מבינים, את האטיולוגיה, של המחלה, רק, בקרב, אלה, שמציגים, תסמינים, חמורים, יותר. אני חושב, שהבנה, טובה יותר, של אנשים, אסימפטומטיים, ומה, הופך, אותם, לאסימפטומטיים, ל-COVID-19, היא, הכרחית. כמה, תרופות, פותחו, בזכות, חקירת, מוטציות גיין, או, מוטציות לוס, שמתרחשות, באופן, טבעי, באוכלוסייה.
תודה רבה, על, הראיון, המצוין. קוראים, שרוצים, ללמוד, יותר, יכולים, לקרוא, את, המאמר, שלנו, המתאר, את, פרויקט, COAI.
הראיון, הראשון, בסדרה, הזו, היה, עם Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.
הראיון, השלישי, בסדרה, הזו, היה, עם Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator
אתם, גם, יכולים, לבקר, באתר, של, Covid-19 Open AI Consortium.
