Andrew Watson, Wakil Presiden AI dan R & D di Healx – Seri Wawancara

Andrew Watson adalah Wakil Presiden AI dan R & D di Healx.

Healx adalah sebuah perusahaan teknologi yang dipimpin oleh pasien dan didukung oleh kecerdasan buatan, yang didedikasikan untuk membantu pasien penyakit langka di seluruh dunia untuk mengakses terapi yang dapat memperbaiki kualitas hidup. Terdapat 7.000 penyakit langka yang diketahui yang mempengaruhi 400 juta orang di seluruh dunia, tetapi hanya 5% dari kondisi tersebut memiliki pengobatan yang disetujui. Healx menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk mengidentifikasi pengobatan baru untuk penyakit langka dari senyawa yang sudah ada dan memajukannya untuk pasien yang membutuhkan. Pendekatan inovatif mereka memungkinkan mereka untuk mempercepat laju, meningkatkan skala, dan meningkatkan kemungkinan keberhasilan pengembangan pengobatan penyakit langka.

Apa yang awalnya menarik Anda ke bidang pembelajaran mesin?

Paparan pertama saya terhadap pembelajaran mesin adalah selama kuliah tentang ‘Algoritma Evolusioner’ selama gelar sarjana saya di Universitas Exeter. Kami belajar untuk memprogram algoritma yang merancang mobil mainan dua dimensi, dimulai dari kumpulan acak roda dan komponen, sebelum menilai kinerjanya dan mengulangi untuk menciptakan generasi berikutnya yang lebih baik dan lebih baik terhadap ukuran yang kami tentukan. Saya terkesan bahwa perangkat lunak dapat melakukan ribuan iterasi desain tanpa intervensi manusia dan dari saat itu saya berusaha untuk mengotomatisasi semuanya! Pendekatan evolusioner ini sama dengan yang digunakan oleh NASA untuk merancang antena ST5 yang tidak seperti apa yang akan dibuat oleh ahli manusia.

Anda selalu tertarik dengan menerapkan teknik pembelajaran mesin dan AI untuk memecahkan masalah yang sulit, apa saja tantangan yang Anda hadapi sebelum bergabung dengan Healx?

Saya beruntung memiliki kesempatan untuk menerapkan pembelajaran mesin dan AI dalam berbagai konteks, dari mengganggu teroris, mengidentifikasi dan memitigasi malware komputer, hingga, sebelum bergabung dengan Healx, menggabungkan AI dengan pemahaman mendalam tentang perilaku pengguna untuk menciptakan mesin pintar untuk digunakan di rumah dan di luar di Dyson.

Sangat mudah bagi AI untuk menjadi gimmick, tetapi tujuan saya selalu untuk menemukan aplikasi yang bermakna, baik itu menurunkan makna dari jumlah informasi yang besar atau mengurangi beban kognitif pengguna melalui sistem pendukung keputusan. Misi kami di Healx adalah bekerja pada salah satu tantangan utama, tepat di persimpangan antara AI dan biologi manusia, untuk membantu beberapa orang yang membutuhkannya paling: mereka yang menderita penyakit langka.

Apa saja tanggung jawab Anda saat ini di Healx?

Saya mengawasi tim R & D, yang pada akhirnya bertanggung jawab untuk menyediakan prediksi obat untuk rekan-rekan kami di tim Praklinis di Healx. Kami melakukan ini dengan memahami biologi dasar dari penyakit yang kami kerjakan dan mode aksi dari obat potensial yang dapat membantu mengobatinya, semua berjalan di atas platform AI kami yang proprietary, Healnet.

Healnet menganalisis data obat dan penyakit yang ada dari penelitian biomedis, literatur ilmiah, wawasan pasien, dan sumber yang dikurasi oleh Healx untuk membentuk grafik pengetahuan penyakit langka. Kami kemudian menggunakan model AI dan NLP canggih untuk menambang grafik ini untuk menemukan peluang baru untuk mengembangkan, menggabungkan, dan bahkan meningkatkan molekul obat untuk mengobati suatu kondisi.

Apakah Anda dapat membahas beberapa teknologi pembelajaran mesin yang digunakan oleh platform penemuan obat Healnet untuk mengidentifikasi terapi baru untuk penyakit langka dari obat yang sudah ada?

Tentu! Healx menggunakan serangkaian metode AI dan NLP untuk menemukan hubungan penyakit-komponen yang tidak jelas dengan kemungkinan keberhasilan tertinggi.

Salah satu metode kami yang paling umum disebut Disease-Gene Expression Matching, atau DGEM. Metode ini membandingkan profil ekspresi gen untuk penyakit tertentu dengan profil ekspresi gen dari database obat yang dikurasi oleh Healx, yang berisi ribuan tanda tangan obat dari sumber publik dan swasta dan mencakup berbagai kelas farmakologi, termasuk campuran obat yang disetujui dan investigasional. DGEM kemudian memprediksi obat mana yang kemungkinan akan menjadi terapi yang efektif berdasarkan gen yang paling berbeda dalam profil ekspresi gen. Metode ini bekerja berdasarkan premis bahwa obat dengan mekanisme yang berlawanan dengan penyakit akan menjadi kandidat yang kuat untuk pengobatan yang efektif. Kami sebenarnya menggunakan metode ini untuk menemukan kandidat utama yang kami investigasi sekarang sebagai bagian dari uji klinis IMPACT-FXS kami pada sindrom Fragile X – penyebab utama kesulitan belajar genetik di dunia.

Metode lainnya adalah Prediksi Indikasi yang Diperbarui dengan Matriks Kesamaan (PRISM), yang menggunakan prinsip bahwa jika suatu obat mengobati penyakit tertentu, maka obat yang serupa dapat mengobati penyakit yang serupa. Untuk menentukan kesamaan obat, PRISM mempertimbangkan protein target, kesamaan struktural, dan efek sampingan, dan untuk menentukan kesamaan penyakit, PRISM mempertimbangkan gen target, struktur ontologis, dan fenotip. Algoritma pembelajaran mesin kemudian digunakan untuk menggabungkan kesamaan-kesamaan ini untuk memprediksi aplikasi pengobatan baru.

Kami telah mengembangkan lebih dari 10 modul prediksi monoterapi dan terapi kombinasi untuk mengidentifikasi lebih banyak peluang terapi baru untuk kondisi langka dan, secara kritis, model-model ini dilatih untuk menemukan biologi penyakit dan mode aksi baru, tanpa terbatas pada satu target biologis (yang merupakan masalah dengan metode penemuan obat tradisional).

Setelah obat diidentifikasi sebagai kandidat yang mungkin, bagaimana sistem memutuskan untuk melanjutkan ke uji klinis?

Berkat algoritma AI kami dan sumber data kami yang proprietary, kami dapat mengurangi daftar sekitar 15.000 obat yang mungkin menjadi 100 atau lebih kandidat pengobatan yang kemungkinan.

Setelah kami memiliki daftar ini, itu diteruskan ke tim praklinis kami – yang terdiri dari ahli farmakologi dan ahli penemuan obat yang berpengalaman – yang menerapkan pengetahuan ilmiah dan medis yang signifikan tentang penyakit dan obat untuk meninjau prediksi dan memilih kandidat obat yang paling mungkin untuk mengobati penyakit tertentu. Kami juga menyediakan tim praklinis dengan rasional yang dihasilkan AI yang mendukung prediksi, menjelaskan mengapa suatu senyawa yang mungkin tampak tidak masuk akal pada pandangan pertama layak mendapat perhatian mereka.

Setelah mereka menyempitkan daftar lagi menjadi sekitar 10-20 kandidat, senyawa-senyawa tersebut diproses untuk validasi praklinis, yang melibatkan pengujian obat dalam budaya sel dan model sebelum diuji pada manusia selama fase uji klinis. Studi-studi ini akan mengungkapkan apakah suatu senyawa kemungkinan akan efektif, aman, dan mengungkap apa (jika ada) efek sampingan yang mungkin terjadi. Mereka juga memutuskan obat mana yang dapat digabungkan atau ditingkatkan untuk pengobatan yang lebih efektif.

Apakah Anda dapat menjelaskan tentang sindrom Fragile X, dan beberapa keberhasilan baru-baru ini dalam mengungkap kandidat obat potensial?

Sindrom Fragile X adalah suatu kondisi perkembangan langka yang menyebabkan berbagai gangguan intelektual dan kognitif. Ini mempengaruhi sekitar 1 dari 4.000 laki-laki dan 1 dari 8.000 perempuan – tetapi saat ini tidak ada pengobatan yang efektif atau disetujui untuk kondisi ini.

Tujuan Healx adalah untuk mengubah ini, dengan berusaha membawa setidaknya satu terapi kombinasi baru dan efektif untuk kondisi ini ke pasar dalam beberapa tahun ke depan.

Kami telah membuat kemajuan fantastis pada tujuan ini sehingga jauh, dan telah mengungkapkan beberapa kandidat untuk kondisi ini melalui metode pencocokan obat dan omik kami (termasuk DGEM, yang saya sebutkan sebelumnya). HLX-0201, yang awalnya disetujui sebagai obat anti-inflamasi non-steroid, adalah kandidat paling menjanjikan kami, dan kami telah menerima persetujuan Investigational New Drug (IND) dari FDA AS untuk studi klinis Fase 2a dari senyawa tersebut bersama dengan HLX-0206, yang diidentifikasi sebagai mitra kombinasi potensial menggunakan metode prediksi kombinasi kami yang proprietary.

Studi IMPACT-FXS sekarang sedang berlangsung di beberapa lokasi di AS, yang sangat menggembirakan, dan kami berharap dapat berbagi lebih banyak tentang hal ini segera!

Ini juga patut disebutkan bahwa, sepanjang proyek ini, Healx telah bekerja sama dengan Yayasan Penelitian FRAXA, sebuah organisasi penelitian dan dukungan utama untuk Fragile X di Amerika Serikat, dan organisasi lainnya untuk membantu kami memahami lebih lanjut tentang kondisi ini dan mendapatkan akses ke data dan model praklinis yang telah memungkinkan kami untuk memajukan prediksi kami ke studi klinis.

Apa yang Anda bayangkan sebagai masa depan AI dalam menargetkan penyakit langka?

Saya pikir ada potensi untuk melihat AI dan teknologi frontier lainnya diterapkan di seluruh pipa pengembangan dan penemuan obat, membantu untuk mengatasi beberapa tantangan konvensional seputar waktu, biaya, dan risiko.

Kami sudah melihat proliferasi perusahaan di ruang penemuan obat yang lebih luas yang menggunakan AI untuk melakukan segala hal, dari menganalisis data penyakit dan menetapkan biomarker, hingga mensintesis protein dan merancang obat baru, hingga menganalisis bukti dunia nyata dan menjalankan uji klinis yang didukung oleh ‘digital twin’ kontrol.

Semua ini akan sangat bermanfaat bagi penemuan pengobatan untuk penyakit langka di mana ada hambatan seputar kurangnya pengetahuan penyakit yang relevan atau jumlah pasien yang kecil. NLP dapat membantu mengisi kesenjangan dalam pemahaman dengan mengagregatkan data yang mutakhir, sedangkan ML dapat memprediksi pengobatan yang ada yang dapat dikembangkan kembali dan mengapa. Mungkin yang paling menggembirakan adalah AI dapat menyediakan otomatisasi yang dibutuhkan untuk menemukan dan mengembangkan pengobatan dengan skala besar. Dan ketika kekuatan komputasi dan kemajuan dibuat dalam AI, kami dapat menskalakan dengan cepat.

Apakah ada yang lain yang Anda ingin bagikan tentang Healx?

Ini adalah waktu yang sangat baik untuk berada di ruang ini, dan ini adalah privilese untuk bekerja dengan teknologi canggih ini untuk memecahkan beberapa masalah yang paling kompleks yang ada. Kami selalu mencari orang-orang yang bersemangat tentang misi kami untuk bergabung dengan tim, dan saya sangat merekomendasikan mereka yang tertarik untuk memeriksa lowongan pekerjaan kami.

Kami juga memiliki beberapa pengembangan dan proyek yang menarik dalam pipa di Healx, yang dapat Anda ikuti melalui situs web kami, dan kami berharap dapat berbagi beberapa di antaranya dengan Anda segera.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, saya berharap dapat mengikuti kemajuan Healx, sebuah perusahaan yang pasti akan memiliki dampak positif pada banyak orang. Pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Healx.