कोविड-19 ओपन एआई कंसोर्टियम – डॉ. स्टीफन वेंग, प्रिंसिपल इन्वेस्टिगेटर के साथ साक्षात्कार

कोविड-19 ओपन एआई कंसोर्टियम (COAI) का उद्देश्य कोविड-19 महामारी के खिलाफ लड़ाई में नए चिकित्सा खोजों और कार्रवाई योग्य निष्कर्षों को लाना है।

COAI का लक्ष्य सहयोगी अनुसंधान को बढ़ाना, कोविड-19 के लिए प्रभावी उपचारों के नैदानिक विकास को तेज करना और अपने सभी निष्कर्षों को वैश्विक चिकित्सा और वैज्ञानिक समुदाय के साथ साझा करना है। COAI अकादमिक संस्थानों, शोधकर्ताओं, डेटा वैज्ञानिकों और औद्योगिक भागीदारों को एकजुट करके कोविड-19 महामारी के खिलाफ लड़ाई में सहयोगी बनाएगा।

यह साक्षात्कार COAI के प्रमुख नेताओं के साथ तीन साक्षात्कारों में से दूसरा है। पहला साक्षात्कार ओवकिन के संजय बुधदेव, एमडी, बिजनेस डेवलपमेंट के साथ था।

स्टीफन वेंग एक सहायक प्रोफेसर हैं जो एकीकृत महामारी विज्ञान और डेटा विज्ञान में डेटा विज्ञान अनुसंधान का नेतृत्व करते हैं और प्राथमिक देखभाल स्तरीकृत चिकित्सा अनुसंधान समूह में काम करते हैं।

वे पारंपरिक महामारी विज्ञान विधियों और अध्ययन डिजाइन को नए सूचना विज्ञान-आधारित दृष्टिकोणों के साथ एकीकृत करते हैं, और जोखिम पूर्वानुमान मॉडलिंग, पुरानी बीमारियों के फीनोटाइपिंग, डेटा विज्ञान विधियों के अनुसंधान और स्तरीकृत चिकित्सा के प्राथमिक देखभाल में अनुवाद के उद्देश्य से इलेक्ट्रॉनिक चिकित्सा रिकॉर्ड से “बड़े स्वास्थ्य देखभाल डेटा” का दोहन और प्रश्न करते हैं।

आप हाल ही में कोविड-19 ओपन एआई कंसोर्टियम (COAI) में एक प्रमुख अन्वेषक के रूप में शामिल हुए हैं। क्या आप इस परियोजना में शामिल होने के लिए आपको क्या प्रेरित किया?

मैं पिछले एक साल से ओवकिन और यूरोपीय भागीदारों के साथ एक्यूट कोरोनरी सिंड्रोम के लिए माध्यमिक रोकथाम में सुधार के लिए परियोजनाओं पर सहयोग कर रहा था। जब ओवकिन ने कोविड-19 के खिलाफ वैश्विक लड़ाई में योगदान देने के लिए अपनी प्रौद्योगिकी, विशेषज्ञता और हमारे बुनियादी ढांचे का लाभ उठाने के लिए कोविड-19 ओपन एआई कंसोर्टियम शुरू किया, तो यह एक स्पष्ट विकल्प और प्राकृतिक फिट था कि मैं इस संघ में शामिल हो जाऊं। हमारे पास हमारे जांचकर्ता समूह में यूरोप भर के प्रमुख कार्डियोलॉजिस्ट हैं जो हमारे पिछले संघों से हैं। इन संसाधनों और विशेषज्ञता का उपयोग करके, हम बहुत तेजी से आगे बढ़ सकते हैं और कुछ ही हफ्तों में इस संघ को लॉन्च कर सकते हैं और अंततः बीमारी की प्रगति, अंतर्निहित एटियोलॉजी और हमारी आबादी में जोखिम कारकों की हमारी समझ में सुधार कर सकते हैं।

कोविड-19 से पीड़ित आबादी का एक प्रतिशत हृदय संबंधी नुकसान के लक्षण दिखाता है। दिल से संबंधित कौन सी समस्याएं देखी जा रही हैं?

साक्ष्य यह सुझाव देते हैं कि हृदय रोग जोखिम कारक और हृदय रोग कोविड-19 की गंभीरता में एक प्रमुख योगदानकर्ता है। यूके में अस्पताल में भर्ती 17,000 कोविड-19 मामलों के एक हालिया विश्लेषण में पाया गया कि 29% मामलों में हृदय रोग मौजूद था। बढ़ती उम्र, उच्च रक्तचाप, मोटापा, उच्च रक्तचाप और टाइप 2 मधुमेह जैसे अंतर्निहित हृदय रोग जोखिम कारक बीमारी की गंभीरता में महत्वपूर्ण योगदान करते हैं।

क्या आप मानते हैं कि हमें यह समझने के लिए कि कोविड-19 इस प्रकार के हृदय की क्षति का कारण बनता है, हमारे पास कोई समझ है?

हृदय रोग वाले रोगियों में, विशेष रूप से कोविड-19 की गंभीरता और प्रगति के बारे में अभी भी कई प्रश्न हैं जिनका उत्तर देने की आवश्यकता है। हृदय रोग वाले रोगी गंभीर बीमारी का अनुभव करने और तीव्र देखभाल इकाई में कार्डियोरेस्पिरेटरी सहायता की आवश्यकता के लिए अधिक जोखिम में हैं। कोविड-19 की गंभीरता और गंभीर परिणामों की ओर प्रगति संभवतः हृदय प्रणाली को सीधे नुकसान से चलित है, जो तीव्र हो सकता है। कोविड-19 रोगियों में हृदय की चोट का सटीक प्रकार आगे की जांच की आवश्यकता है।

COAI में आपकी भूमिका क्या होगी?

मैं एक महामारी विज्ञानी और डेटा वैज्ञानिक हूं जो हृदय संबंधी परिणामों के पूर्वानुमान पर शोध केंद्रित करता है। मेरा अधिकांश काम बड़े डेटासेट में गहराई से जाने के लिए है ताकि इन नैदानिक प्रश्नों का उत्तर दिया जा सके। मेरी भूमिका में, साथ ही साथ इन महत्वपूर्ण अनुसंधान प्रश्नों का उत्तर देने के लिए अपनी क्षमता का उपयोग करके बड़े जनसंख्या डेटासेट तक पहुंच का लाभ उठाने का प्रयास करते हुए, मैं अपने शोध को आगे बढ़ाने के लिए अन्य अकादमिक और सहयोगियों को योगदान देने में मदद करने का भी प्रयास करता हूं।

COAI परियोजना को अधिकतम करने के लिए किस प्रकार के लोगों को शामिल होने की आवश्यकता है?

केवल वैज्ञानिकों और नैदानिक सहयोगियों से अधिक डेटा प्राप्त करना महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि हमें अपने डेटा संसाधनों में विविधता भी बढ़ाने की आवश्यकता है। हम जानते हैं कि कोविड-19 में असिम्प्टोमैटिक व्यक्तियों से लेकर बहुत गंभीर बीमारी तक जो मृत्यु का कारण बनती है, एक विस्तृत स्पेक्ट्रम है। बीमारी की प्रगति और गंभीरता के बारे में इन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए प्राथमिक से माध्यमिक देखभाल तक स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स के स्पेक्ट्रम में विभिन्न प्रकार के डेटा की आवश्यकता है।

आप वर्तमान में एकीकृत महामारी विज्ञान और डेटा विज्ञान में एक सहायक प्रोफेसर हैं जो नॉटिंघम विश्वविद्यालय के प्राथमिक देखभाल स्तरीकृत चिकित्सा अनुसंधान समूह में डेटा विज्ञान अनुसंधान का नेतृत्व करते हैं। क्या आप बता सकते हैं कि बड़े डेटा का उपयोग कोविड-19 को लक्षित करने के लिए कैसे किया जा सकता है जो हमारे पास वर्तमान में है?

हमारे पास कुछ बड़े डेटासेट हैं जिनका लाभ हम उठा सकते हैं। बड़े डेटा लिंकेज में हाल के निवेश के कारण हमें बड़ी जीत मिली है और हम इन पहलों को अब बड़े फल देते हुए देख रहे हैं। वास्तव में, हम बड़ी आबादी के समूहों तक पहुंच प्राप्त करने की शुरुआत कर रहे हैं जो अब प्राथमिक देखभाल, अस्पताल के रिकॉर्ड, मृत्यु रजिस्ट्री और कोविड-19 परीक्षण डेटा से जुड़े हुए हैं। इसके अलावा, इन डेटा में कोविड-19 परिणामों पर जेनेटिक प्रभावों की जांच करने के अवसर हैं। ये लिंकेज केवल बड़े डेटा लिंकेज और बड़ी आबादी के बायोबैंक के उदय के साथ संभव हुए हैं। डेटा और परिवर्तनशीलता की मात्रा के कारण, ओवकिन द्वारा विकसित और परिपूर्ण किए गए एआई मॉडल वास्तव में डेटा का कुशलता से विश्लेषण करने और अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए बहुत उपयोगी हैं।

कोविड-19 रोगियों के इलाज में सटीक चिकित्सा एक प्रभावी उपकरण बनाने के लिए हमें किस प्रकार की जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता है?

विभिन्न प्रकार के डेटा, जिनमें इमेजिंग, जेनेटिक, बायोमार्कर और नैदानिक विशेषताएं और रोगी जनसांख्यिकी शामिल हैं।

एक आदर्श दुनिया में, कोविड-19 रोगियों से किस प्रकार का डेटा एकत्र किया जाना चाहिए?

एक ऐसी नई बीमारी जैसे कोविड-19 में, मुझे लगता है कि आवश्यक डेटा की कोई अधिकतम सीमा नहीं होनी चाहिए। एक शब्द है “हमें पता नहीं है कि हमें पता नहीं है”, इसलिए हम जितना अधिक डेटा और जानकारी एकत्र कर सकते हैं, वह भविष्य में उपयोगी हो सकती है। उदाहरण के लिए, जेनोमिक उन्नति का कितना ज्ञान हमने हासिल किया है क्योंकि हम डेटा को अनुक्रमित करने और जैव बैंकों में शोधकर्ताओं के लिए सुलभ बनाने में सक्षम थे? मुझे लगता है कि यह कोविड-19 में हो रहा है। यदि हम अब एक विविध और बड़ा डेटा संसाधन बनाते हैं, तो मुझे कोई संदेह नहीं है कि भविष्य में हमारी समझ में सुधार करने में मदद करने वाले नए निष्कर्ष सामने आएंगे।

क्या हमें कोविड-19 के प्रति प्रतिरक्षित आबादी के खंड से डेटा एकत्र करना चाहिए, ताकि हम यह समझ सकें कि उन्हें प्रतिरक्षित क्या बनाता है?

महामारी विज्ञान में, तुलना समूह का चयन बहुत महत्वपूर्ण है। जोखिम कई अर्थों में सापेक्ष है। यदि हमारा आधार अस्पताल में भर्ती होने से शुरू होता है, तो हम केवल उन रोगियों में बीमारी के एटियोलॉजी को समझने जा रहे हैं जो अधिक गंभीर लक्षणों के साथ प्रस्तुत करते हैं। मुझे लगता है कि कोविड-19 के प्रति असिम्प्टोमैटिक व्यक्तियों और यह जानने के लिए कि वे कोविड-19 के प्रति असिम्प्टोमैटिक क्यों हैं, की बेहतर समझ आवश्यक है। कितने चिकित्सीय उपचार गेन-ऑफ-फंक्शन म्यूटेशन या लॉस-ऑफ-फंक्शन म्यूटेशन की जांच के कारण विकसित किए गए हैं जो स्वाभाविक रूप से आबादी में होते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं, हमारा लेख पढ़ सकते हैं जो COAI परियोजना का वर्णन करता है।

इस श्रृंखला का पहला साक्षात्कार ओवकिन के संजय बुधदेव, एमडी, बिजनेस डेवलपमेंट के साथ था।

इस श्रृंखला का तीसरा साक्षात्कार फोल्केर्ट डब्ल्यू असेलबर्ग्स, प्रिंसिपल इन्वेस्टिगेटर के साथ था।

आप कोविड-19 ओपन एआई कंसोर्टियम वेबसाइट पर भी जा सकते हैं।