Consorzio COVID-19 Open AI – Intervista con Sanjay Budhdeo, MD, Direttore dello Sviluppo Aziendale di Owkin

Il Consorzio COVID-19 Open AI (COAI) intende portare scoperte mediche innovative e risultati azionabili nella lotta contro la pandemia di COVID-19.

COAI mira ad aumentare la ricerca collaborativa, ad accelerare lo sviluppo clinico di trattamenti efficaci per il COVID-19 e a condividere tutti i risultati con la comunità medica e scientifica globale. COAI unirà collaboratori: istituzioni accademiche, ricercatori, scienziati dei dati e partner industriali, per combattere la pandemia di COVID-19.

Questo sarà il primo di tre interviste con i principali leader dietro COAI.

Sanjay Budhdeo è un medico praticante. Ha lauree in Scienze Mediche e Medicina presso l’Università di Oxford e un Master presso l’Università di Cambridge, nonché la Membership of the Royal College of Physicians. Sanjay ha esperienza di ricerca in neuroimaging, epidemiologia e salute digitale. Prima di unirsi a Owkin come Partnership Manager, è stato Senior Associate presso Boston Consulting Group, dove si è concentrato sui dati e sulla sanità digitale. Fa parte del Comitato per la Sicurezza dei Pazienti presso la Royal Society of Medicine e in precedenza era un Consulente Specializzato presso la Care Quality Commission.

Cosa ti ha ispirato a unirti a OWKIN?

Quando ho praticato come medico, ho visto molti pazienti che avevano condizioni che non potevamo trattare con farmaci, dove c’era solo tanto che potevamo fare. Come ricercatore, ero frustrato dagli approcci tradizionali all’analisi, in un momento in cui c’era accesso a sempre più dati. Tentare di stabilire una connessione tra campi che si erano evoluti separatamente – come l’epidemiologia e l’imaging – si è rivelato veramente difficile. L’apprendimento automatico è stato per me un modo per collegare i punti dalle mie ricerche e dalla mia attività di medico, potendo derivare informazioni a livello individuale che potessero influenzare la diagnosi e il trattamento per l’intera popolazione dei pazienti.

Hai esperienza di ricerca in epidemiologia e salute digitale. Potresti condividere con noi alcuni dei progetti precedenti su cui hai lavorato?

Nell’epidemiologia, ho lavorato sul cohorte di nascita del 1946 del Regno Unito – uno studio a lungo termine che ha tracciato i soggetti nati in una sola settimana nel corso della loro vita. In un progetto, ho esaminato quando questi soggetti hanno iniziato a imparare a sedersi, stare in piedi e camminare, e ho visto che ciò era associato alla loro capacità di eseguire compiti più complessi in seguito. Ho anche esaminato le ragioni dietro questa associazione – c’erano differenze nella genetica o nella struttura del cervello? Nella salute digitale, il mio focus è stato sull’interoperabilità – le connessioni tra i registri medici elettronici degli ospedali che consentono la condivisione di dati sui pazienti tra gli ospedali. Ciò è veramente importante per la cura clinica diretta, in modo che un medico abbia un’idea completa di cosa è successo prima, ma è anche importante per consentire l’uso di modelli di apprendimento automatico nell’ambito clinico.

OWKIN è alla guida di una collaborazione di ricerca guidata dall’AI chiamata Consorzio COVID-19 Open AI (COAI). Potresti descrivere questo progetto?

COAI è la risposta di Owkin alle preoccupazioni che abbiamo sentito dalle nostre istituzioni cliniche e accademiche partner. È chiaro per noi che ci sono importanti domande cliniche che devono essere risposte per il COVID-19 – ad esempio, come possiamo identificare i pazienti a rischio di malattia grave? Quali sono i potenziali trattamenti che potrebbero essere utilizzati contro le infezioni da COVID-19? Il nostro obiettivo è aumentare la ricerca collaborativa e condividere tutti i risultati con la comunità medica e scientifica globale. COAI attinge dalle forze dei collaboratori nell’ambito della salute e della tecnologia – tra cui università, ospedali, startup e aziende biofarmaceutiche. Stiamo creando aree di ricerca specifiche e la prima area che abbiamo annunciato è quella delle complicanze cardiovascolari nei pazienti con COVID-19, con ulteriori aree di ricerca che saranno attivate presto.

Uno dei progetti iniziali sarà la comprensione delle complicanze cardiovascolari. Quali sono i tipi di informazioni che speriamo di ottenere dal COAI?

Il nostro obiettivo è produrre informazioni clinicamente utili sul rischio di complicanze cardiovascolari acute da infezioni da COVID-19. Stiamo esplorando questa domanda da diverse angolazioni, utilizzando tipi di dati diversi in diversi paesi. È fantastico lavorare con ricercatori clinici leader a livello internazionale per arrivare al cuore di queste domande.

La previsione e la caratterizzazione delle risposte immunitarie è un altro aspetto del COAI. Quali sono alcuni dei punti di dati che ritieni debbano essere analizzati per comprendere appieno perché alcuni esseri umani sono in grado di costruire una risposta immunitaria, mentre altri richiedono assistenza medica?

Il nostro sistema di difesa è incredibilmente complesso e intricato. Ci sono molti tipi di cellule coinvolti nella nostra risposta immunitaria. Alcune delle cellule combattono direttamente gli invasori stranieri. Altre cellule produrranno sostanze chimiche pro-infiammatorie chiamate citochine, che agiscono come segnali di homing per bersagliare la risposta immunitaria e contrassegnare cellule specifiche per la distruzione. Quello che stiamo imparando è che l’equilibrio di particolari citochine – tra cui IFN1, IFN gamma e IL-10 – è molto importante nel mediare questa risposta immunitaria. L’apprendimento automatico può essere molto utile per esaminare un set di dati ricco che contiene i livelli di molte citochine e altri marcatori del sangue e generare informazioni su quali sono i principali attori qui, tenendo conto dell’interazione complessa tra diversi fattori.

Comprendere come trattare i pazienti per ottenere il miglior esito per il paziente è forse uno dei progetti più importanti intrapresi dal COAI. Secondo te, quali sono i primi passi che devono essere intrapresi per comprendere questo?

Un passo importante è la stratificazione del rischio. Vogliamo capire quali pazienti sono a maggior rischio di avere una malattia grave – tra cui complicanze polmonari come la sindrome da distress respiratorio acuto, complicanze cardiache come la miocardite e altre sequele specifiche di organo o sistema. Questa domanda di stratificazione del rischio è importante per diverse ragioni. In primo luogo, come medico, potresti voler monitorare un paziente in modo diverso se sai che è a maggior rischio di complicazioni. In secondo luogo, come ospedale, vuoi essere in grado di prevedere la domanda di strutture di cura intensiva e pianificare di conseguenza. In terzo luogo, se sei un ricercatore o un’azienda biofarmaceutica, puoi includere quel sottogruppo di pazienti nei trial e trattarli precocemente per ottenere una risposta ottimale al tuo farmaco. In tutti questi casi, il nostro obiettivo finale è migliorare gli esiti per il paziente.

Puoi spiegare perché la scienza dei dati è così importante per combattere il COVID-19?

La scienza dei dati, nel senso più ampio, è al cuore della lotta contro il COVID-19. Ci sono ancora molte domande importanti sulla modellazione dei tassi di infezione da COVID-19. Possiamo utilizzare i dati dei pazienti del mondo reale per identificare farmaci che potrebbero essere utilmente riutilizzati per trattare i pazienti con COVID-19. C’è una quantità incredibile di informazioni che stiamo scoprendo sul virus che ci aiuterà a progettare meglio un vaccino. C’è molto che non sappiamo sul virus, tra cui come colpisce le persone, e stiamo imparando sempre di più grazie a molti tipi di dati – biochimici, genetici, clinici e dai telefoni cellulari.

Cosa ritieni che siano alcune delle informazioni che possiamo apprendere dall’analisi dei dati da parte dell’AI?

Per me, il punto dolce dell’AI è veramente nell’aiutare a derivare conclusioni a livello individuale da dati a livello di popolazione. Possiamo pensare a quali pazienti potrebbero trarre beneficio da quali terapie per combattere l’infezione da COVID-19, o aiutare a prevedere quali aree potrebbero diventare hotspot locali per l’infezione da COVID-19. C’è anche molto lavoro nello spazio della scoperta, sia per i potenziali farmaci che per i candidati vaccini. L’AI può veramente aiutarci a fornire nuove informazioni biologiche molto più velocemente.

Chi dovrebbe unirsi al progetto del Consorzio COVID-19 Open AI?

Stiamo parlando con molti giocatori all’interno e all’esterno dello spazio sanitario. Ciò include ospedali, università e aziende farmaceutiche, ma anche altre startup, ONG e organizzazioni di politica. Siamo particolarmente entusiasti di sentire da clinici che hanno raccolto dati e desiderano aiuto con l’analisi.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere sul progetto COAI o sul COVID-19?

Sono veramente entusiasta di condividere questa iniziativa con te! Se desideri collaborare, saremmo felici di discuterne – contattaci all’indirizzo COAI@owkin.com

Grazie per l’intervista fantastica. I lettori che desiderano saperne di più possono leggere il nostro articolo che descrive il progetto COAI.

La seconda intervista di questa serie è stata con Dr. Stephen Weng, Principal Investigator.

La terza intervista di questa serie è stata con Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Puoi anche visitare il sito web del Consorzio COVID-19 Open AI.