एंड्रू वॉटसन, हीलएक्स में एआई और आरएंडडी के उपाध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

एंड्रू वॉटसन हीलएक्स में एआई और आरएंडडी के उपाध्यक्ष हैं।

हीलएक्स एक एआई-संचालित, रोगी-प्रेरित प्रौद्योगिकी कंपनी है, जो दुनिया भर में दुर्लभ बीमारी के रोगियों को जीवन-में-सुधार चिकित्सा तक पहुंच प्रदान करने के लिए समर्पित है। 7,000 ज्ञात दुर्लभ बीमारियां हैं जो 400 मिलियन लोगों को प्रभावित करती हैं, लेकिन उनमें से केवल 5% के लिए अनुमोदित उपचार हैं। हीलएक्स मौजूदा यौगिकों से दुर्लभ बीमारियों के लिए नए उपचारों की पहचान करने और उन्हें जरूरतमंद रोगियों की ओर बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करता है। उनके नवाचारी दृष्टिकोण का अर्थ है कि वे दुर्लभ बीमारी उपचार विकास की गति, स्केल और सफलता की संभावना को तेज कर सकते हैं।

आपको मशीन लर्निंग के क्षेत्र में क्या आकर्षित किया?

मेरा पहला मशीन लर्निंग का संपर्क मेरे पहले डिग्री के दौरान एक्सेटर विश्वविद्यालय में ‘विकासवादी एल्गोरिदम’ पर एक व्याख्यान के दौरान हुआ था। हमने एक एल्गोरिदम को प्रोग्राम करना सीखा जो दो-आयामी खिलौना कारों को डिज़ाइन करता था, जो यादृच्छिक रूप से पहियों और घटकों के संग्रह से शुरू होता था, और फिर उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करता था और बेहतर और बेहतर पीढ़ियों को बनाने के लिए पुनरावृत्ति करता था जो हमने परिभाषित किए गए एक उपाय के खिलाफ। मुझे यह आकर्षित किया गया था कि सॉफ्टवेयर मानव हस्तक्षेप के बिना हजारों डिज़ाइन पुनरावृत्तियों को करने में सक्षम था, और उसके बाद से मैंने लगभग सब कुछ स्वचालित करने की कोशिश की! यह विकासवादी दृष्टिकोण वही था जिसका उपयोग नासा ने अपने एसटी5 एंटेना को डिज़ाइन करने के लिए किया था जो मानव विशेषज्ञ द्वारा बनाई गई किसी चीज़ की तरह नहीं दिखता था।

आपको मशीन लर्निंग और एआई तकनीकों को कठिन समस्याओं पर लागू करने में हमेशा से आकर्षित किया गया है, आपने हीलएक्स में शामिल होने से पहले किन समस्याओं का सामना किया था?

मुझे विभिन्न संदर्भों में मशीन लर्निंग और एआई को लागू करने का अवसर मिला है, आतंकवादियों को बाधित करने से लेकर कंप्यूटर मैलवेयर की पहचान और कम करने तक, और तुरंत हीलएक्स से पहले डायसन में घर और उसके बाहर उपयोग के लिए बुद्धिमान मशीनों को बनाने के लिए एआई को उपयोगकर्ता व्यवहार की गहरी समझ के साथ जोड़ने तक।

यह आसान है एआई को एक गिमिक बनाने के लिए, लेकिन मेरा लक्ष्य हमेशा अर्थपूर्ण अनुप्रयोगों को खोजना रहा है, चाहे वह विशाल मात्रा में जानकारी से अर्थ निकालना हो या निर्णय समर्थन प्रणालियों के माध्यम से एक उपयोगकर्ता के संज्ञानात्मक भार को कम करना। हमारा मिशन हीलएक्स में एक अंतिम चुनौती पर काम करना है, जो एआई और मानव जीव विज्ञान के बीच के अंतर पर है, जो उन लोगों की मदद करने के लिए जिन्हें इसकी सबसे ज्यादा जरूरत है: दुर्लभ बीमारियों वाले लोग।

हीलएक्स में आपकी वर्तमान जिम्मेदारियों के बारे में कुछ बताएं?

मैं आरएंडडी टीम की देखरेख करता हूं, जो अंततः हमारे प्रीक्लिनिकल टीम के साथी को दवा की भविष्यवाणी प्रदान करने के लिए जिम्मेदार है। हम ऐसा करके एक बीमारी के अंतर्निहित जीव विज्ञान और संभावित दवाओं के क्रिया तंत्र को समझने के द्वारा करते हैं, जो हमारे प्रोप्राइटरी एआई प्लेटफॉर्म, हीलनेट पर चलता है।

हीलनेट जैव चिकित्सा अनुसंधान, वैज्ञानिक साहित्य, रोगी अंतर्दृष्टि और हीलएक्स के अपने क्यूरेटेड स्रोतों से पहले से मौजूद दवा और बीमारी डेटा का विश्लेषण करके एक दुर्लभ बीमारी ज्ञान ग्राफ बनाता है। हम फिर इस ग्राफ को खनन करने के लिए आगे की एआई और एनएलपी मॉडल का उपयोग करते हैं ताकि दुर्लभ बीमारियों के लिए मौजूदा दवा अणुओं को पुनर्विकसित, संयोजित और यहां तक कि उन्नत करने के लिए नए अवसरों की पहचान की जा सके।

हीलनेट दवा खोज मंच द्वारा उपयोग की जाने वाली कुछ मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों पर चर्चा करें जो मौजूदा दवाओं से दुर्लभ बीमारियों के लिए नए उपचारों की पहचान करने के लिए उपयोग की जाती हैं?

बिल्कुल! हीलएक्स रोग-यौगिक संबंधों की पहचान करने के लिए एआई और एनएलपी विधियों का एक सूट उपयोग करता है जो सफलता की उच्चतम संभावना रखते हैं।

हमारी सबसे आम विधियों में से एक रोग-जीन अभिव्यक्ति मिलान, या डीजीईएम कहा जाता है। यह विधि एक विशिष्ट बीमारी के लिए जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल की तुलना हीलएक्स के क्यूरेटेड दवा डेटाबेस में जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल से करती है, जिसमें सार्वजनिक और निजी स्रोतों से हजारों दवा हस्ताक्षर शामिल हैं और विभिन्न औषधीय वर्गों के मिश्रण को कवर करते हैं, जिसमें अनुमोदित और जांचाधीन यौगिकों का मिश्रण शामिल है। डीजीईएम तब जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल में सबसे अधिक अलग-अलग अभिव्यक्त वाले जीनों के आधार पर预测 करता है कि कौन सी दवाएं संभावित रूप से प्रभावी उपचार होंगी। यह विधि इस धारणा पर काम करती है कि एक दवा तंत्र जो एक बीमारी के विपरीत तंत्र प्रोफाइल है, एक प्रभावी उपचार के लिए एक मजबूत उम्मीदवार होगा। हमने वास्तव में इस विधि का उपयोग किया था अपने आईएमपीएसीटी-एफएक्सएस परीक्षण में जांच के लिए हमारे प्रमुख यौगिकों की पहचान करने के लिए – दुनिया का अग्रणी आनुवंशिक कारण सीखने में कठिनाई।

एक अन्य विधि है पुनर्निर्देशित संकेतों की भविष्यवाणी के साथ समानता मैट्रिक्स (पीआरआईएसएम), जो इस सिद्धांत पर काम करती है कि यदि एक दवा एक विशिष्ट बीमारी का इलाज करती है, तो एक समान दवा एक समान बीमारी का इलाज कर सकती है। दवाओं की समानता निर्धारित करने के लिए, पीआरआईएसएम लक्ष्य प्रोटीन, संरचनात्मक समानता और दुष्प्रभावों पर विचार करता है, और बीमारियों की समानता निर्धारित करने के लिए, पीआरआईएसएम लक्ष्य जीन, ओंटोलॉजिकल संरचना और फेनोटाइप पर विचार करता है। एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम तब इन समानताओं को संयोजित करने के लिए उपयोग किया जाता है ताकि नए उपचार अनुप्रयोगों की भविष्यवाणी की जा सके।

हमने अब दुर्लभ स्थितियों के लिए अधिक नए चिकित्सीय अवसरों की पहचान करने के लिए 10 से अधिक मोनोथेरेपी और संयोजन चिकित्सा भविष्यवाणी मॉड्यूल विकसित किए हैं, और महत्वपूर्ण रूप से, ये मॉडल नए रोग जीव विज्ञान और क्रिया तंत्र की खोज करने के लिए प्रशिक्षित हैं, एक एकल जैविक लक्ष्य (जो पारंपरिक दवा खोज विधियों के साथ एक समस्या है) तक सीमित नहीं हैं।

एक बार जब एक दवा को संभावित उम्मीदवार के रूप में पहचाना जाता है, तो प्रणाली क्लिनिकल परीक्षणों में जाने का निर्णय कैसे लेती है?

हमारे एआई एल्गोरिदम और हमारे प्रोप्राइटरी डेटा स्रोतों के लिए धन्यवाद, हम लगभग 15,000 संभावित दवाओं की सूची को 100 या इतनी संभावित उपचार दवाओं तक कम कर सकते हैं।

एक बार जब हमें यह सूची मिल जाती है, तो इसे हमारी प्रीक्लिनिकल टीम को पास किया जाता है – जो विशेषज्ञ फार्माकोलॉजिस्ट और दवा खोज विशेषज्ञों से बनी है – जो बीमारी और दवाओं के बारे में अपने महत्वपूर्ण वैज्ञानिक और चिकित्सा ज्ञान का उपयोग करके भविष्यवाणियों की समीक्षा करते हैं और एक विशिष्ट बीमारी का इलाज करने के लिए सबसे अधिक संभावित दवा उम्मीदवारों का चयन करते हैं। हम प्रीक्लिनिकल टीम को एआई-जनित तर्क भी प्रदान करते हैं जो भविष्यवाणियों का समर्थन करता है, जो बताता है कि पहली नज़र में असंगत दिखने वाला एक यौगिक उनका ध्यान क्यों आकर्षित करने योग्य है।

एक बार जब उन्होंने सूची को फिर से 10-20 उम्मीदवारों तक कम कर दिया है, तो उन यौगिकों को प्रीक्लिनिकल पुष्टि के लिए आगे बढ़ाया जाता है, जिसमें मानव परीक्षण के दौरान परीक्षण से पहले कोशिका संस्कृतियों और मॉडल में एक दवा का परीक्षण शामिल है। ये अध्ययन बताएंगे कि क्या एक यौगिक प्रभावी, सुरक्षित होगा, और यदि यह कोई दुष्प्रभाव पैदा करेगा तो इसका खुलासा करेगा। वे यह भी तय करते हैं कि कौन सी दवाएं संयोजन या उन्नति के लिए संयुक्त की जा सकती हैं।

कृपया फ्रैगाइल एक्स सिंड्रोम के बारे में बताएं और हाल ही में संभावित दवा उम्मीदवारों की खोज में कुछ सफलता के बारे में बताएं?

फ्रैगाइल एक्स सिंड्रोम एक दुर्लभ तंत्रिका विकास संबंधी स्थिति है जो बौद्धिक और संज्ञानात्मक अक्षमताओं की एक श्रृंखला का कारण बनती है। यह लगभग 1 में 4,000 पुरुषों और 1 में 8,000 महिलाओं को प्रभावित करता है – लेकिन वर्तमान में इस स्थिति के लिए कोई प्रभावी या अनुमोदित उपचार उपलब्ध नहीं हैं।

हीलएक्स का उद्देश्य इसे बदलने का है, इस स्थिति के लिए कम से कम एक नए और प्रभावी संयोजन उपचार को अगले कुछ वर्षों में बाजार में लाने का प्रयास करना।

हमने इस लक्ष्य पर बहुत प्रगति की है, और हमारे एआई और ओमिक्स-आधारित दवा मिलान विधियों (जिनमें डीजीईएम शामिल है, जिसका मैंने पहले उल्लेख किया था) के माध्यम से इस स्थिति के लिए कई उम्मीदवारों की पहचान की है। एचएलएक्स-0201, जो मूल रूप से एक गैर-स्टेरॉयडल विरोधी भड़काऊ दवा के रूप में अनुमोदित किया गया था, हमारा सबसे आशाजनक उम्मीदवार है, और उत्साहजनक रूप से, हमने एचएलएक्स-0206 के साथ चरण 2ए क्लिनिकल अध्ययन के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका के खाद्य एवं दवा प्रशासन (एफडीए) से जांच नए दवा (आईएनडी) अनुमोदन प्राप्त किया है, जिसे हीलएक्स के संयोजन भविष्यवाणी विधियों का उपयोग करके एक संभावित संयोजन साथी के रूप में पहचाना गया था।

आईएमपीएसीटी-एफएक्सएस अध्ययन अब संयुक्त राज्य अमेरिका में कई साइटों पर चल रहा है, जो वास्तव में उत्साहजनक है, और हमें उम्मीद है कि जल्द ही इसके बारे में और जानकारी साझा कर पाएंगे!

यह उल्लेख करना भी उचित है कि इस परियोजना के दौरान, हीलएक्स ने फ्रैगाइल एक्स सिंड्रोम के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका में एक अग्रणी अनुसंधान और समर्थन संगठन, FRAXA रिसर्च फाउंडेशन, और अन्य संगठनों के साथ मिलकर काम किया है ताकि हम इस स्थिति के बारे में अधिक जान सकें और प्रीक्लिनिकल डेटा और मॉडल तक पहुंच प्राप्त कर सकें जिन्होंने हमें अपनी भविष्यवाणियों को तेजी से क्लिनिकल अध्ययन में आगे बढ़ाने की अनुमति दी है।

आप दुर्लभ बीमारियों को लक्षित करने वाले एआई के भविष्य को क्या देखते हैं?

मुझे लगता है कि एआई और अन्य फ्रंटियर प्रौद्योगिकियों को पूरे दवा खोज और विकास पाइपलाइन में तैनात किए जाने की संभावना है, जो समय, लागत और जोखिम के आसपास की पारंपरिक चुनौतियों को पार करने में मदद करेगा।

हम पहले से ही देख रहे हैं कि व्यापक दवा खोज स्थान में कंपनियों का प्रसार हो रहा है जो बीमारी डेटा का विश्लेषण करने से लेकर नए दवाओं को डिजाइन करने तक, और वास्तविक दुनिया के साक्ष्य का विश्लेषण करने और ‘डिजिटल ट्विन’ नियंत्रण भुजाओं द्वारा समर्थित नैदानिक परीक्षणों के संचालन तक एआई का उपयोग कर रही हैं।

यह सभी दुर्लभ बीमारियों की खोज में बहुत फायदेमंद होगा, जहां प्रासंगिक बीमारी ज्ञान या छोटे रोगी आबादी के आसपास बाधाएं हैं। एनएलपी ज्ञान के अंतराल को भरने में मदद कर सकता है और यादृच्छिक जानकारी को एकत्रित करने में मदद कर सकता है, जबकि एमएल यह भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन से मौजूदा उपचार पुनर्विकसित किए जा सकते हैं और क्यों। शायद सबसे उत्साहजनक बात यह है कि एआई हमें पैमाने पर उपचार खोजने और विकसित करने के लिए आवश्यक स्वचालन प्रदान कर सकता है। और जैसे-जैसे कंप्यूटिंग शक्ति और एआई में प्रगति होती है, हम इसे तेजी से बढ़ा सकते हैं।

क्या हीलएक्स के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

यह इस स्थान में होने का एक शानदार समय है, और यह कटिंग-एज प्रौद्योगिकियों के साथ काम करने का एक वास्तविक विशेषाधिकार है जो कुछ सबसे जटिल समस्याओं का समाधान करने के लिए है। हम हमेशा अपने मिशन में जुनूनी लोगों की तलाश में हैं जो हमारी टीम में शामिल होने के लिए, और मैं उन लोगों को सलाह देता हूं जो रुचि रखते हैं कि वे हमारी रिक्तियों की जांच करें।

हमारे पास हीलएक्स में पाइपलाइन में कुछ रोमांचक विकास और परियोजनाएं हैं, जिनके बारे में आप हमारी वेबसाइट के माध्यम से अपडेट रह सकते हैं, और हमें उम्मीद है कि जल्द ही हम उनमें से कुछ को साझा कर पाएंगे!

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, मैं हीलएक्स की प्रगति का पालन करने की प्रतीक्षा कर रहा हूं, जो निश्चित रूप से कई लोगों पर सकारात्मक प्रभाव डालेगी। जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हीलएक्स पर जाना चाहिए।