Dr. George Aronoff, Chief Medical Officer at Dosis, Inc – Interview Series

Il Dr. George Aronoff è il Chief Medical Officer di Dosis, e ha oltre 30 anni di esperienza in nefrologia. In precedenza era Chief of Nephrology & Hypertension all’Università di Louisville, dove la sua ricerca con i dottori Brier e Gaweda si è concentrata sull’uso dell’intelligenza artificiale per dosare gli ESAs nei pazienti in dialisi. Ha ricevuto il suo M.S. in Farmacologia e M.D. all’Università dell’Indiana.

Il primo prodotto di Dosis, Strategic Anemia Advisor, è uno strumento di riferimento web-based che personalizza la dosaggio degli ESAs, una classe di farmaci utilizzati per trattare l’anemia cronica.

Potrebbe iniziare spiegando cosa è la piattaforma di dosaggio basata su intelligenza artificiale Strategic Anemia Advisor (SAA)?

La Strategic Anemia Advisor (SAA) di Dosis è un sistema di supporto alle decisioni cliniche basato su intelligenza artificiale (AI) progettato per migliorare gli esiti sanitari dei pazienti con malattia renale in stadio terminale (ESKD) e ridurre i costi dei farmaci di circa il 25 percento personalizzando la dosaggio dei farmaci. Oltre 550.000 pazienti con malattia renale in stadio terminale (ESRD) negli Stati Uniti sono attualmente sottoposti a trattamento dialitico, e la maggior parte di questi pazienti sperimenta anemia cronica. La SAA si basa su oltre 10 anni di ricerca all’Università di Louisville e è stata progettata specificamente per assistere i responsabili clinici dell’anemia con le loro raccomandazioni per la dosaggio degli agenti stimolanti l’eritropoiesi (ESAs).

Quali sono alcuni dei vantaggi dell’offerta di raccomandazioni di dosaggio personalizzate?

L’intelligenza artificiale aiuta i clinici a determinare la dose minima richiesta per raggiungere l’esito terapeutico desiderato, il che ha sia benefici clinici che economici. Nel caso della dosaggio degli ESAs, una dosaggio inefficiente può risultare in un’esposizione al farmaco significativamente più alta del necessario per i pazienti, e in costi di cura corrispondentemente elevati. La SAA si concentra sul perfezionamento della titolazione della dose in base alla risposta del farmaco dimostrata dal paziente. Poiché le modifiche alla dose vengono apportate regolarmente, è nell’interesse del paziente ricevere la quantità minima di farmaco, poiché una maggiore esposizione agli ESAs è associata a un rischio più alto di attacco cardiaco, ictus, trombosi e recidiva del cancro.

In quanto leader in questo settore, la SAA di Dosis fornisce una soluzione che ha avuto risultati comprovati, che le ha permesso di ottenere un’ampia accettazione da parte delle principali organizzazioni di dialisi. Ad oggi, la SAA è stata utilizzata per fornire oltre 2 milioni di raccomandazioni di dosaggio.

La dosaggio dei farmaci guidata dall’intelligenza artificiale sta guadagnando terreno in molti settori della medicina, come la dialisi, la medicina del cancro e la medicina dei trapianti. È in questi settori che una dosaggio sempre più precisa gioca un ruolo critico nel raggiungimento di esiti favorevoli. La dosaggio di precisione basata sull’intelligenza artificiale è particolarmente efficace nella gestione dei farmaci utilizzati per trattare condizioni croniche, poiché sia il potenziale di eventi avversi che il costo della cura aumentano nel corso dei mesi e degli anni in cui i pazienti sono sottoposti a questi farmaci.

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale per identificare la quantità di dosaggio raccomandata?

La SAA utilizza l’intelligenza artificiale per collocare i pazienti su uno spettro di risposta alla dose di ESA, da rispondente estremo (qualcuno che è molto sensibile al farmaco) a, sostanzialmente, non rispondente. Questa stima viene effettuata valutando la risposta storica del paziente al farmaco e costruendo un profilo di risposta univoco per ogni paziente. Con ogni successiva dose e risposta dell’emoglobina, la SAA raffina quella stima per raggiungere più precisamente l’emoglobina target utilizzando la dose di ESA più bassa possibile.

Qual è il tipo di riduzione dell’utilizzo dei farmaci che le cliniche hanno visto da questo?

Con l’uso costante della SAA, le cliniche hanno visto in media una riduzione del 25% dell’utilizzo di ESA con esiti anemici mantenuti o migliorati, nonché una riduzione del 75% del tempo trascorso nella gestione dell’anemia.

Potrebbe discutere come la dosaggio di precisione basata sull’intelligenza artificiale sarà probabilmente lo standard di cura per la gestione delle malattie croniche nel futuro?

Per informare le decisioni di dosaggio, i medici hanno storicamente fatto affidamento principalmente sulla loro esperienza clinica, sulla conoscenza dei farmaci che stanno prescrivendo e sulle raccomandazioni per la dosaggio basate sulla carta dei produttori di farmaci e della FDA. Tuttavia, queste raccomandazioni sono spesso imprecise, poiché si basano su studi clinici che possono o non possono riflettere accuratamente la risposta di un paziente individuale al farmaco.

La dosaggio di precisione è stata identificata come un metodo cruciale per massimizzare la sicurezza e l’efficacia terapeutica con benefici significativi potenziali per i pazienti e i fornitori di assistenza sanitaria, e le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale hanno finora dimostrato di essere tra gli strumenti più potenti per attualizzare la dosaggio di precisione.

Oggi, cinque fattori si sono combinati per rendere la dosaggio dei farmaci basata sull’intelligenza artificiale una realtà. Essi includono:

• I progressi tecnologici nel calcolo, che ci consentono di elaborare rapidamente grandi set di dati complessi, rendendo le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale pratiche.
• La familiarità del pubblico con l’intelligenza artificiale come strumento efficace per risolvere problemi complessi, che rende i medici a loro agio nell’incorporare tali strumenti in ambienti clinici.
• I dati affidabili sono ora disponibili nei registri elettronici dei pazienti e sono standardizzati in un modo che è molto più digeribile per gli algoritmi rispetto ai registri cartacei in forma libera.
• Le tecniche di analisi dei big data hanno reso anche l’applicazione dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi di controllo a set di dati complessi molto più pratica e efficiente. Oggi, possiamo attingere ai dati di milioni di pazienti per progettare e testare algoritmi in silicio per prevedere l’efficacia e iterare rapidamente. Ciò rappresenta un notevole miglioramento rispetto ai sistemi basati sull’esperienza di un clinico, che sono basati su un numero di pazienti molto più piccolo, forse nell’ordine delle migliaia o delle centinaia, che possono essere testati solo in trial clinici più costosi e rischiosi.
• I farmaci sempre più complessi e potenti sono stati sviluppati che influenzano processi fisiologici di base. I farmaci che influenzano più processi fisiologici e hanno una finestra terapeutica stretta (il “punto dolce” tra la tossicità e la terapia inefficace) sono diventati più comuni. Sono questi i tipi di farmaci per i quali la dosaggio dei farmaci basata sull’intelligenza artificiale può fornire il maggior beneficio.

Andando oltre la dosaggio di precisione, quali sono alcune delle sue opinioni sul futuro della medicina personalizzata in generale?

In 10 anni, credo che i modelli di dosaggio guidati dall’intelligenza artificiale saranno probabilmente lo standard di cura in tutto lo spettro sanitario, utilizzati per una vasta gamma di farmaci come warfarin, insulina e immunosoppressori. Fondamentalmente, qualsiasi farmaco che viene somministrato in modo cronico e ha una gamma terapeutica stretta è un buon candidato per la dosaggio guidata dall’intelligenza artificiale. Inoltre, poiché vengono sviluppati più strumenti e vengono identificate più opportunità per utilizzare questi strumenti, vedremo una crescita esponenziale nell’uso dell’intelligenza artificiale per guidare le terapie, interpretare i risultati di laboratorio e radiografici e prevedere gli esiti delle strategie terapeutiche.

C’è qualcos’altro che lei vorrebbe condividere su Dosis?

Dosis è in una posizione unica per implementare il supporto alle decisioni guidato dall’intelligenza artificiale e ha un record di traduzione della ricerca accademica di alto livello in applicazioni cliniche pratiche su piccola e grande scala.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Dosis.