Dott. Ofer Sharon, CEO di OncoHost – Serie di Interviste

Il dott. Ofer Sharon è un medico e imprenditore con quasi 20 anni di esperienza nello sviluppo di prodotti clinici e commerciali per startup nel settore della tecnologia sanitaria, biotecnologia e dispositivi medici. Prima di unirsi a Oncohost, ha ricoperto diversi ruoli in aziende farmaceutiche globali, tra cui direttore medico per AstraZeneca (AZN ) (Israele), scout per nuove tecnologie per Medimmune e direttore medico per MSD (Israele). Ha co-fondato diverse aziende sanitarie, concentrandosi principalmente su piattaforme di bioinformatica e apprendimento automatico per la rilevazione della deteriorazione clinica e l’intervento precoce. Il dott. Sharon è un maggiore (ris.) nell’IDF e un comandante di compagnia medica con specifica esperienza nel soccorso in caso di disastri. Ha ricevuto il suo MD cum laude dall’Università di Tel Aviv, Israele.

Potrebbe iniziare spiegando cosa è OncoHost?

OncoHost è una startup di oncologia di precisione che combina l’analisi proteomica con l’intelligenza artificiale per prevedere la risposta all’immunoterapia e fornire ai clinici strategie di combinazione potenziali per superare la resistenza al trattamento.

Qual è la storia dietro la nascita di OncoHost?

Il nostro scienziato capo, il prof. Yuval Shaked, ora a capo del centro di ricerca integrata sul cancro dell’Istituto di tecnologia israeliano, ha scoperto che la risposta dell’ospite al trattamento antitumorale può facilitare e sostenere la crescita e la diffusione del tumore. In quello che sembra un paradosso, il nostro corpo può effettivamente aiutare le cellule tumorali a evitare l’effetto del trattamento del cancro.

In oltre 15 anni di ricerca, Shaked ha scoperto che la risposta dell’ospite è un fenomeno universale indipendentemente dalla modalità di trattamento (chemioterapia, terapie mirate, immunoterapia e anche radioterapia e chirurgia). Noi di OncoHost lavoriamo per decifrare la risposta dell’ospite per identificare in quali pazienti potrebbe essere dannosa.

Le terapie tradizionali contro il cancro distruggono efficacemente le cellule tumorali, ma inducono anche una serie di effetti indesiderati nei tessuti sani. Potrebbe discutere quanto grande sia questo problema per i pazienti e gli operatori sanitari?

Posso dividere gli effetti avversi dei diversi trattamenti del cancro in quelli che possiamo identificare come medici e pazienti e quelli che non vediamo. Spesso penso a questo come a un iceberg. I clinici sanno molto bene cosa aspettarsi e come gestire gli eventi avversi “visibili” sulla superficie. Quello che non vediamo sono quelli che si nascondono sotto la superficie – cioè la risposta dell’ospite. I costi sono sostanziali sia in termini di costi diretti che in termini di onere mentale aggiunto a quello fisico.

Potrebbe discutere come il sistema di OncoHost, PROphet, possa identificare le proteine nel plasma sanguigno di un paziente per poi segnalare le terapie più probabili di aiutare un paziente individuale?

Il nostro sistema combina l’analisi di centinaia di diverse proteine con diversi strumenti di bioinformatica e apprendimento automatico. L’idea è quella di concentrarsi sulle proteine che differiscono significativamente tra i pazienti per creare un classificatore che possa identificare i non rispondenti precocemente e offrire ai clinici un’analisi dei percorsi biologici e delle proteine associate alla resistenza al trattamento e, come tali, servire come potenziali bersagli per i farmaci.

Come i test predittivi riducono le tossicità non necessarie?

I trattamenti potenti sono accompagnati da tossicità. La gestione del cancro è tutto sommato una questione di trovare un equilibrio tra sicurezza ed efficacia. Credo che personalizzando il trattamento per il paziente, possiamo ottimizzare quel rapporto. Inoltre, cerchiamo di prevedere gli eventi avversi immuno-correlati e, come tali, essere pronti a identificare e trattare quelli il più presto possibile.

Quali tipi di cancro si concentra attualmente OncoHost?

Il cancro al polmone (non a piccole cellule e a piccole cellule) e il melanoma allo stadio IV.

Cosa si prevede per il futuro della medicina personalizzata?

Credo che vedremo un profondo “profiling” dei pazienti per la diagnosi prima e durante il trattamento, utilizzando diverse modalità (intelligenza artificiale basata sull’immagine, sequenziamento di nuova generazione, analisi proteomica e analisi a cellula singola) tutte per comprendere meglio i nostri pazienti e come loro e il tumore evolvono nel tempo, al fine di adattare e modificare il trattamento in tempo reale.

Grazie per le grandi risposte, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Oncohost.