Dr. George Aronoff, Chief Medical Officer at Dosis, Inc – Intervista di Serie

Il Dr. George Aronoff è il Chief Medical Officer di Dosis, e ha oltre 30 anni di esperienza nella nefrologia. In precedenza era Capo della Nefrologia e dell’Ipertensione 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 ESA nei pazienti in dialisi. Ha ricevuto il suo master in Farmacologia e il dottorato in Medicina all’Università dell’Indiana.

Il primo prodotto di Dosis, Strategic Anemia Advisor, è uno strumento di riferimento web-based che personalizza la dosaggio degli ESA, 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)?

Il Strategic Anemia Advisor (SAA) di Dosis è un sistema di supporto alle decisioni cliniche basato sull’intelligenza artificiale (AI) progettato per migliorare i risultati sanitari dei pazienti con malattia renale in stadio terminale (ESKD) e ridurre i costi dei farmaci di circa il 25% personalizzando la dosaggio dei farmaci. Oltre 550.000 pazienti con malattia renale in stadio terminale (ESRD) negli Stati Uniti sono attualmente sottoposti a trattamento di dialisi, e la maggior parte di questi pazienti sperimenta anemia cronica. Il SAA si basa su oltre 10 anni di ricerca all’Università di Louisville ed è stato progettato specificamente per assistere i responsabili clinici nella gestione dell’anemia con raccomandazioni per la dosaggio degli ESA.

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

L’intelligenza artificiale aiuta i clinici a determinare la dose minima necessaria per raggiungere il risultato terapeutico desiderato, il che ha sia benefici clinici che economici. Nel caso della dosaggio degli ESA, una dosaggio inefficiente può risultare in un’esposizione al farmaco significativamente più alta del necessario per i pazienti, e in costi di cura più elevati. Il SAA si concentra sull’ottimizzazione della titolazione della dose in base alla risposta del paziente al farmaco. Poiché le modifiche alla dose vengono apportate regolarmente, è nell’interesse del paziente ricevere la quantità minima di farmaco, in quanto una maggiore esposizione all’ESA è associata a un maggior rischio di attacco cardiaco, ictus, trombosi e recidiva del cancro.

Il SAA di Dosis fornisce una soluzione che ha ottenuto risultati provati, che le ha permesso di ottenere un’ampia accettazione da parte delle principali organizzazioni di dialisi. Ad oggi, il SAA è stato utilizzato 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, l’oncologia e la medicina dei trapianti. È in questi settori che la dosaggio precisa gioca un ruolo critico nel raggiungimento di risultati 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 i costi di cura aumentano nel corso dei mesi e degli anni in cui i pazienti assumono questi farmaci.

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

Il SAA utilizza l’intelligenza artificiale per collocare i pazienti su uno spettro di risposta alla dose di ESA, da risponditore estremo (qualcuno che è molto sensibile al farmaco) a, sostanzialmente, non risponditore. 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, il SAA raffina quella stima per raggiungere più precisamente l’emoglobina target utilizzando la dose minima possibile di ESA.

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

Con l’uso costante del SAA, le cliniche hanno visto in media una riduzione del 25% nell’utilizzo degli ESA con risultati di anemia 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 si sono storicamente basati principalmente sulla loro esperienza clinica, sulla conoscenza dei farmaci che prescrivono 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 con precisione 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 per i pazienti e i fornitori di assistenza sanitaria, e le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale si sono finora rivelate 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 e complessi set di dati, 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 attendibili sono ora disponibili nei registri elettronici dei pazienti e sono standardizzati in un modo che è molto più facile da inglobare negli algoritmi rispetto ai registri cartacei dei pazienti 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 si basano su un numero limitato di pazienti, generalmente nell’ordine delle decine 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. Questi sono 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?

Nel giro di 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 la warfarina, l’insulina e gli 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 quegli strumenti, vedremo una crescita esponenziale nell’uso dell’intelligenza artificiale per guidare le terapie, interpretare i risultati di laboratorio e radiografici e prevedere i risultati 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 guidate 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.