Konsorsium AI Terbuka COVID-19 – Wawancara dengan Sanjay Budhdeo, MD, Direktur Pengembangan Bisnis Owkin

Konsorsium AI Terbuka COVID-19 (COAI) bertujuan membawa penemuan medis yang inovatif dan temuan yang dapat diambil tindakan untuk melawan pandemi COVID-19.

COAI bertujuan meningkatkan penelitian kolaboratif, mempercepat pengembangan klinis pengobatan efektif untuk COVID-19, dan membagikan semua temuan dengan komunitas medis dan ilmiah global. COAI akan menyatukan kolaborator: lembaga akademik, peneliti, ilmuwan data, dan mitra industri, untuk melawan pandemi COVID-19.

Ini akan menjadi yang pertama dari tiga wawancara dengan pemimpin utama di balik COAI.

Sanjay Budhdeo adalah seorang dokter yang berpraktik. Ia memegang gelar Ilmu Kedokteran dan Kedokteran dari Universitas Oxford dan gelar Magister dari Universitas Cambridge, serta Keanggotaan Royal College of Physicians. Sanjay memiliki pengalaman penelitian dalam neuroimaging, epidemiologi, dan kesehatan digital. Sebelum bergabung dengan Owkin sebagai Manajer Kemitraan, ia adalah Associate Senior di Boston Consulting Group, di mana ia fokus pada data dan digital dalam kesehatan. Ia duduk di Komite Keamanan Pasien di Royal Society of Medicine dan sebelumnya adalah Penasihat Spesialis di Care Quality Commission.

Apa yang membuat Anda bergabung dengan OWKIN?

Ketika berpraktik sebagai dokter, saya melihat banyak pasien yang memiliki kondisi yang tidak bisa kami obati dengan obat, di mana ada batasan pada apa yang bisa kami lakukan. Sebagai peneliti, saya merasa frustrasi dengan pendekatan analisis tradisional, pada saat di mana ada akses ke data yang semakin banyak. Mencoba membuat koneksi antara bidang yang telah berkembang secara terpisah – seperti epidemiologi dan pencitraan – sangat menantang. Pembelajaran mesin adalah cara bagi saya untuk menghubungkan titik-titik dari pekerjaan saya sebagai peneliti dan dokter, dapat menghasilkan wawasan tingkat individu yang dapat mempengaruhi diagnosis dan pengobatan untuk seluruh populasi pasien.

Anda memiliki pengalaman penelitian dalam epidemiologi dan kesehatan digital. Bisakah Anda membagikan beberapa proyek sebelumnya yang Anda kerjakan?

Dalam epidemiologi, saya bekerja pada kohort kelahiran 1946 di Inggris – sebuah studi jangka panjang yang telah melacak subjek yang lahir dalam satu minggu selama hidup mereka. Dalam satu proyek, saya melihat kapan subjek ini mulai belajar duduk, berdiri, dan berjalan, dan saya melihat bahwa ini terkait dengan kemampuan mereka untuk melakukan tugas yang lebih kompleks kemudian dalam hidup. Saya juga melihat apakah ada perbedaan dalam genetika atau struktur otak. Dalam kesehatan digital, fokus saya adalah pada interoperabilitas – koneksi antara catatan medis elektronik di rumah sakit yang memungkinkan berbagi data tentang pasien antara rumah sakit. Ini sangat penting untuk perawatan klinis langsung, sehingga dokter memiliki gambaran lengkap tentang apa yang telah terjadi sebelumnya, tetapi ini juga sangat penting untuk memungkinkan penggunaan model pembelajaran mesin dalam pengaturan klinis.

OWKIN memimpin sebuah kolaborasi penelitian yang didorong AI yang disebut Konsorsium AI Terbuka COVID-19 (COAI). Bisakah Anda menjelaskan apa proyek ini?

COAI adalah tanggapan Owkin terhadap kekhawatiran yang kami dengar dari lembaga klinis dan akademik mitra kami. Jelas bagi kami bahwa ada pertanyaan klinis penting yang perlu dijawab untuk COVID-19 – misalnya, bagaimana kami dapat mengidentifikasi pasien yang berisiko penyakit parah? Apa pengobatan potensial yang dapat diuji terhadap infeksi COVID-19? Tujuan kami adalah meningkatkan penelitian kolaboratif dan membagikan semua temuan dengan komunitas medis dan ilmiah global. COAI mengandalkan kekuatan kolaborator di seluruh ruang kesehatan dan teknologi – termasuk universitas, rumah sakit, perusahaan rintisan, dan perusahaan bioteknologi. Kami membuat area penelitian khusus, dan area pertama yang kami umumkan adalah komplikasi kardiovaskuler pada pasien COVID-19, dengan area penelitian tambahan yang akan segera diluncurkan.

Salah satu proyek awal akan memahami komplikasi kardiovaskuler. Apa jenis wawasan yang kita harapkan untuk diperoleh dari COAI?

Tujuan kami adalah menghasilkan informasi yang berguna secara klinis tentang risiko komplikasi kardiovaskuler akut dari infeksi COVID-19. Kami mengeksplorasi pertanyaan ini dari berbagai sudut, menggunakan berbagai jenis data di seluruh negara. Ini sangat baik untuk bekerja dengan peneliti klinis terkemuka secara internasional untuk mendapatkan inti dari pertanyaan-pertanyaan ini.

Prediksi dan karakterisasi respons imun adalah aspek lain dari COAI. Apa saja poin data yang Anda percaya harus dianalisis untuk memahami sepenuhnya mengapa beberapa manusia dapat membangun respons imun, sementara yang lain memerlukan bantuan medis?

Sistem pertahanan tubuh kita sangat kompleks dan rumit. Ada banyak jenis sel yang terlibat dalam respons imun kita. Beberapa sel secara langsung melawan penyerang asing. Sel lain akan menghasilkan bahan kimia pro-inflamasi yang disebut sitokin, yang bertindak sebagai sinyal homing untuk menargetkan respons imun, dan menandai sel tertentu untuk dihancurkan. Apa yang kita pelajari adalah bahwa keseimbangan sitokin tertentu – termasuk IFN1, IFN gamma, dan IL-10 – sangat penting dalam memediasi respons imun ini. Pembelajaran mesin dapat sangat membantu untuk memeriksa dataset yang sangat kaya yang mengandung tingkat banyak sitokin dan penanda darah lainnya, dan menghasilkan wawasan tentang apa yang merupakan pemain kunci di sini, sambil mempertimbangkan interaksi kompleks antara faktor-faktor yang berbeda.

Memahami bagaimana mengobati pasien untuk mencapai hasil pasien terbaik, mungkin adalah salah satu proyek paling penting yang diambil oleh COAI. Menurut Anda, apa langkah pertama yang perlu diambil untuk memahami ini?

Langkah pertama yang penting adalah stratifikasi risiko. Kami ingin memahami pasien mana yang berisiko tertinggi untuk memiliki penyakit parah – termasuk komplikasi paru-paru seperti sindrom distres pernapasan akut, komplikasi jantung seperti miokarditis, dan komplikasi lainnya. Pertanyaan stratifikasi risiko ini penting karena beberapa alasan. Pertama, sebagai dokter, Anda mungkin ingin memantau pasien secara berbeda jika Anda tahu mereka berisiko lebih tinggi untuk komplikasi. Kedua, sebagai rumah sakit, Anda ingin dapat memprediksi permintaan fasilitas perawatan intensif dan merencanakan sesuai dengan permintaan tersebut. Ketiga, jika Anda adalah peneliti atau perusahaan bioteknologi, Anda dapat memasukkan subkelompok pasien tersebut dalam uji coba, dan mengobati mereka lebih awal untuk mendapatkan respons optimal terhadap obat Anda. Dalam semua kasus tersebut, tujuan akhir kami adalah meningkatkan hasil pasien.

Bisakah Anda menjelaskan mengapa ilmu data sangat penting untuk melawan COVID-19?

Ilmu data, dalam arti luas, ada di jantung perjuangan melawan COVID-19. Pertanyaan penting tentang pemodelan tingkat infeksi COVID-19 masih ada. Kami dapat menggunakan data pasien dunia nyata untuk mengidentifikasi obat yang dapat digunakan kembali untuk mengobati pasien COVID-19. Ada sejumlah besar informasi yang kami temukan tentang virus yang akan membantu kami merancang vaksin yang lebih baik. Ada banyak hal yang tidak kami ketahui tentang virus ini, termasuk bagaimana ia mempengaruhi orang dan kami belajar lebih banyak berkat berbagai jenis data – biokimia, genetik, klinis, dan dari ponsel.

Apa yang Anda percaya adalah beberapa wawasan yang dapat kita pelajari dari AI yang menganalisis data ini?

Bagi saya, titik manis AI benar-benar membantu dalam menghasilkan kesimpulan pada tingkat individu dari data tingkat populasi. Kami dapat memikirkan pasien mana yang mungkin mendapat manfaat dari terapi tertentu untuk melawan infeksi COVID-19, atau membantu memprediksi area mana yang mungkin menjadi titik panas lokal untuk infeksi COVID-19. Ada banyak kegiatan di ruang penemuan, baik dalam hal obat potensial maupun kandidat vaksin. AI dapat benar-benar membantu kami menghasilkan wawasan biologis baru lebih cepat.

Siapa yang seharusnya bergabung dengan proyek Konsorsium AI Terbuka COVID-19?

Kami berbicara dengan sejumlah pemain dalam dan di luar ruang kesehatan. Ini termasuk rumah sakit, universitas, dan perusahaan farmasi, tetapi juga perusahaan rintisan lain, organisasi non-pemerintah, dan organisasi kebijakan. Kami sangat bersemangat untuk mendengar dari klinisi yang telah mengumpulkan data dan ingin membantu dengan analisis.

Apakah ada yang lain yang Anda ingin bagikan tentang proyek COAI atau COVID-19?

Saya sangat bersemangat untuk membagikan inisiatif ini dengan Anda! Jika Anda ingin berkolaborasi, kami akan senang untuk membahas – hubungi kami di COAI@owkin.com

Terima kasih atas wawancara yang fantastis. Pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut, dapat membaca artikel kami yang menjelaskan proyek COAI.

Wawancara kedua dalam seri ini adalah dengan Dr. Stephen Weng, Penyelidik Utama.

Wawancara ketiga dalam seri ini adalah dengan Folkert W. Asselbergs, Penyelidik Utama

Anda juga dapat mengunjungi situs web Konsorsium AI Terbuka COVID-19.