Peter Ellman, Presidente e Amministratore Delegato di Certis Oncology Solutions – Serie di Interviste

Certis Oncology Solutions, guidata da Peter Ellman, Presidente e Amministratore Delegato, è un’azienda di tecnologia biomedica dedicata a realizzare la promessa dell’oncologia di precisione. Il prodotto dell’azienda è Oncology Intelligence® — dati di risposta terapeutica altamente predittivi derivati da modelli di cancro avanzati. Certis collabora con medici-scienziati e ricercatori industriali per ampliare l’accesso all’oncologia di precisione e colmare il divario critico tra gli studi preclinici e le sperimentazioni cliniche.

Può descrivere il problema più ampio nella ricerca oncologica che il CertisOI Assistant sta affrontando?

Il tasso di insuccesso dei candidati farmacologici oncologici è alto. È stato recentemente segnalato che nel 2023, il 90% dei programmi oncologici è alla fine fallito. Quella cifra è un miglioramento notevole rispetto alla tendenza storica, che oscillava intorno al 96% fino al 2022. Considerando il costo dello sviluppo dei farmaci, un tasso di insuccesso del 90% non è sostenibile. Immaginate come i pazienti trarrebbero beneficio se il tasso di successo fosse anche solo del 50%.

CertisOI Assistant affronta immediatamente due questioni molto importanti che contribuiscono a questo tasso di insuccesso:

• Selezione migliorata dei modelli preclinici: Molti composti mostrano risultati promettenti negli studi preclinici, ma falliscono nel dimostrare un effetto terapeutico sufficiente negli esseri umani. La maggior parte dei membri della comunità scientifica indica i modelli preclinici come parte del problema. La scelta di modelli preclinici con la firma di espressione genica corretta (e l’utilizzo di trapianti ortotopici per gli studi cruciali) può migliorare la “traduzione” nella clinica.
• Identificazione precoce e migliore dei biomarcatori: Fare affidamento a biomarcatori che non predicono con precisione la risposta terapeutica può portare a sperimentazioni cliniche fallite. CertisOI Assistant è integrato con CertisAI, la nostra piattaforma di intelligenza artificiale e apprendimento automatico brevettata, che consente l’identificazione di biomarcatori predittivi precoci nel processo di sviluppo del farmaco.

Come il CertisOI Assistant utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare l’accesso ai dati oncologici e cosa lo distingue da altri strumenti di intelligenza artificiale nel settore?

Il CertisOI Assistant fornisce capacità di analisi dei dati avanzati e di modellazione predittiva attraverso un’interfaccia di linguaggio naturale facile da usare. Si distingue in diversi modi:

• Integrazione del set di dati completo: L’assistente integra una vasta gamma di dati oncologici, tra cui informazioni sui pazienti, caratteristiche dei tumori, profili genetici e previsioni di risposta ai farmaci. Questo approccio olistico consente un’analisi più completa rispetto a strumenti che si concentrano su tipi di dati isolati.
• Previsioni basate sull’intelligenza artificiale: L’assistente utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere la risposta ai farmaci e la resistenza, offrendo insight su quali trattamenti saranno probabilmente efficaci per modelli di cancro specifici. Questa capacità predittiva è cruciale per la medicina personalizzata e la distingue da strumenti che si basano solo su dati storici.
• Interfaccia utente-friendly: Fornendo un’interfaccia intuitiva per la query e l’analisi di set di dati complessi, l’assistente rende più facile per i ricercatori accedere e interpretare i dati oncologici senza richiedere competenze tecniche avanzate.
• Focalizzazione sui modelli preclinici: L’assistente si concentra sulla ricerca oncologica preclinica, in particolare sui modelli PDX e cell line, offrendo insight unici sulla biologia tumorale e sullo sviluppo precoce del farmaco.
• Visualizzazioni interattive: L’assistente supporta visualizzazioni interattive, come studi farmacologici e di crescita tumorale, che consentono ai ricercatori di esplorare i dati in modo più coinvolgente e informativo.

Come lo strumento trasforma dati complessi in insight azionabili, soprattutto per i ricercatori che lavorano sulla sensibilità ai farmaci o sui dati genomici?

CertisOI Assistant sfrutta un flusso di lavoro strutturato per trasformare i dati grezzi in insight significativi. Ciò comporta la query di un set di dati oncologici completo, l’analisi dei dati e la presentazione dei risultati in un formato chiaro e interpretabile. Ecco come funziona:

• Query dei dati: CertisOI Assistant può accedere a un database relazionale che contiene informazioni dettagliate sui modelli oncologici, tra cui dati dei pazienti, caratteristiche dei tumori, dati genomici e previsioni di risposta ai farmaci. Utilizza query SQL-like per estrarre dati rilevanti in base alle esigenze specifiche del ricercatore.
• Analisi dei dati: Una volta recuperati i dati, CertisOI Assistant può eseguire varie analisi, come l’identificazione di mutazioni comuni, la correlazione dell’espressione genica con la sensibilità ai farmaci o la valutazione dei risultati degli studi farmacologici. Può anche classificare e filtrare i dati per evidenziare le scoperte più significative.
• Visualizzazione: L’assistente può presentare i dati in formati tabulari, generare grafici interattivi per studi farmacologici e di crescita tumorale e visualizzare immagini istologiche. Questa visualizzazione aiuta i ricercatori a comprendere rapidamente modelli e relazioni di dati complessi.
• Interpretazione e insight: Fornendo un’interpretazione chiara dei dati, comprese le previsioni per la sensibilità o la resistenza ai farmaci, CertisOI Assistant aiuta i ricercatori a prendere decisioni informate su strategie terapeutiche potenziali o direzioni sperimentali future.
• Personalizzazione e flessibilità: I ricercatori possono personalizzare le loro query per concentrarsi su tipi di cancro specifici, marcatori genetici o risposte ai trattamenti, consentendo un’analisi altamente personalizzata che si allinea con i loro obiettivi di ricerca.

Come il CertisOI Assistant migliora la capacità dei ricercatori di selezionare modelli di cancro, progettare strategie di biomarcatori o eseguire convalidazioni in silico?

Ho trattato le prime due aree – la sezione dei modelli di cancro e la progettazione della strategia dei biomarcatori – all’inizio di questa intervista, quindi mi concentrerò sulle convalide in silico. CertisOI Assistant fornisce un ambiente virtuale per testare e convalidare ipotesi relative all’efficacia dei farmaci, all’engagement dei bersagli e alla scoperta dei biomarcatori senza la necessità di esperimenti di laboratorio immediati. Ciò consente loro di raffinare rapidamente le loro ipotesi e concentrare gli sforzi sperimentali sulle vie più promettenti.

Ecco alcuni esempi:

• Previsioni di risposta ai farmaci: Utilizzare previsioni basate sull’intelligenza artificiale per la risposta e la resistenza ai farmaci per valutare come diversi modelli sono probabilmente rispondere a farmaci specifici. Ciò può aiutare a convalidare la potenziale efficacia di un farmaco in silico prima di passare agli studi in vitro o in vivo.
• Profili genomici e molecolari: Analizzare i dati genomici, comprese mutazioni, espressione genica e variazioni del numero di copie, per identificare potenziali bersagli e convalidare la loro rilevanza per il meccanismo d’azione del farmaco. Ciò può aiutare a comprendere la base molecolare della sensibilità o resistenza ai farmaci.
• Scoperta dei biomarcatori: Correlare le caratteristiche molecolari con le previsioni di risposta ai farmaci per identificare potenziali biomarcatori predittivi. Ciò può guidare la selezione di popolazioni di pazienti più probabili di trarre beneficio da una particolare terapia.
• Esplorazione della terapia combinata: Esplorare le previsioni di sinergia dei farmaci per identificare combinazioni di farmaci promettenti che possono migliorare i risultati terapeutici. Ciò può fornire insight su potenziali strategie di combinazione che possono essere ulteriormente convalidate sperimentalmente.
• Analisi istologica: Utilizzare le immagini istologiche per convalidare gli effetti morfologici dei farmaci sui tessuti tumorali, fornendo ulteriori prove per il meccanismo d’azione e la potenziale efficacia del farmaco.
• Confronti tra modelli: Confrontare diversi modelli per comprendere come vari background genetici influenzano la risposta ai farmaci, aiutando a convalidare ipotesi sul ruolo di specifici geni o vie nel meccanismo d’azione.
• Screening virtuale: Eseguire uno screening virtuale dei farmaci contro una vasta gamma di modelli per priorizzare i candidati per ulteriore convalida sperimentale.

Può condividere esempi di come i ricercatori sono previsti utilizzare questo strumento per migliorare i loro flussi di lavoro o raggiungere risultati innovativi?

L’esempio più semplice è la selezione dei modelli preclinici. Ogni studio preclinico inizia con la selezione dei modelli tumorali. CertisOI Assistant elimina lo sforzo manuale da questo processo e porta grande precisione nella selezione dei modelli ottimali per qualsiasi studio.

Un altro esempio è lo sviluppo di una strategia di biomarcatori. L’approccio tradizionale consiste nell’ipotizzare quali biomarcatori potrebbero essere collegati al meccanismo d’azione del farmaco e quindi testare quelle ipotesi negli studi preclinici, che è solitamente un processo iterativo. Se i dati preclinici sono promettenti, i ricercatori devono convalidare i biomarcatori predittivi nelle sperimentazioni cliniche umane – e come discusso, il tasso di insuccesso è alto.

CertisOI Assistant aiuta i ricercatori a identificare e convalidare biomarcatori di espressione genica più precisi e predittivi precocemente nel processo di sviluppo, con meno iterazioni rispetto al flusso di lavoro tradizionale – risparmiando tempo, denaro e migliorando le possibilità di successo commerciale.

Quali tipi di modelli di cancro o set di dati lo strumento supporta e come questa ampiezza beneficia la comunità di ricerca?

La versione attuale di CertisOI fornisce ai ricercatori l’accesso alla libreria in rapida espansione di Certis di modelli tumorali PDX e PDX-derivati e all’intero Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) di modelli. Gli algoritmi della piattaforma attingono anche ai dati da Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC), International Cancer Genome Consortium (ICGC), CI ALMANAC, O’Neil e altri set di dati. Questo approccio olistico all’integrazione dei dati consente un’analisi più completa rispetto a strumenti che si concentrano su tipi di dati isolati.

Il CertisOI Assistant è progettato per essere utente-friendly. Come assicura che sia accessibile ai ricercatori che potrebbero non avere una vasta esperienza tecnica?

Diverse funzionalità rendono CertisOI Assistant accessibile ai ricercatori a tutti i livelli:

• Interfaccia intuitiva: L’interfaccia è progettata per essere intuitiva e facile da navigare, consentendo agli utenti di eseguire query e analisi complesse senza dover comprendere i dettagli tecnici sottostanti.
• Flussi di lavoro guidati: L’assistente fornisce flussi di lavoro guidati per compiti di ricerca comuni, come la query delle previsioni di risposta ai farmaci, l’analisi dei dati genomici e l’esplorazione degli studi farmacologici. Ciò aiuta gli utenti a concentrarsi sulle loro domande di ricerca senza perdersi nella complessità tecnica.
• Elaborazione del linguaggio naturale: Gli utenti possono interagire con l’assistente utilizzando query di linguaggio naturale, rendendo più facile l’accesso alle informazioni di cui hanno bisogno per coloro che non hanno competenze tecniche.
• Documentazione completa: La documentazione dettagliata e i tutorial aiutano gli utenti a comprendere come utilizzare l’assistente in modo efficace. Ciò include guide passo dopo passo, esempi e spiegazioni di concetti chiave.
• Visualizzazioni interattive: L’assistente fornisce visualizzazioni interattive per l’analisi dei dati, come grafici e immagini istologiche, consentendo agli utenti di esplorare e interpretare i dati in modo visivo senza dover scrivere codice.
• Supporto reattivo: Gli utenti possono accedere a un supporto reattivo per aiutare con eventuali domande o problemi. Ciò garantisce che possano ottenere aiuto rapidamente e continuare la loro ricerca senza ritardi non necessari.
• Query personalizzabili: Mentre l’assistente fornisce flussi di lavoro predefiniti, consente anche la personalizzazione, consentendo agli utenti di adattare le query alle loro esigenze di ricerca specifiche senza richiedere una profonda conoscenza tecnica.

La collaborazione è un aspetto fondamentale della ricerca. Come il CertisOI Assistant facilita il lavoro di squadra tra ricercatori o istituzioni?

Con CertisOI Assistant, i ricercatori di diverse squadre o istituzioni possono accedere allo stesso set di dati e strumenti, consentendo loro di lavorare in modo collaborativo su progetti o domande di ricerca condivisi. La piattaforma rende anche facile scaricare e condividere query di dati, risultati e insight tra i membri del team, in modo che tutti coloro che sono coinvolti in un progetto possano contribuire efficacemente.

Quali sono le sfide più grandi nello scalare l’adozione dell’intelligenza artificiale nella ricerca sul cancro e come possono essere affrontate?

Le sfide significative includono la sicurezza dei dati, l’integrazione dei dati e la fiducia nelle previsioni basate sull’intelligenza artificiale. Non sono un esperto di sicurezza dei dati o di integrazione dei dati, ma ci sono menti brillanti che lavorano per risolvere queste sfide. Per quanto riguarda la fiducia nelle previsioni generate dall’intelligenza artificiale, abbiamo bisogno di modi efficienti e credibili per convalidare quelle previsioni.

Certis ha adottato un approccio a due vie: convalida in silico attraverso studi di convalida interni e crociati, e convalida in vivo – eseguendo studi su modelli di mouse clinicamente rilevanti per valutare l’accuratezza delle previsioni della nostra piattaforma. Nel tempo, questi strumenti saranno anche convalidati clinicamente nei pazienti umani, ma naturalmente ciò richiederà molto tempo, denaro e la volontà di cambiare il paradigma attuale di trattamento del cancro. La comunità medica e regolatoria dovrà smettere di fare affidamento su come le cose sono sempre state fatte e abbracciare il potere delle analisi computazionali per informare le decisioni.

Come si immagina che strumenti come il CertisOI Assistant plasmeranno il futuro del trattamento del cancro e della medicina personalizzata?

La medicina moderna non ha ancora un buon modo per abbinare i pazienti ai trattamenti ideali. Nel complesso, solo il 10% dei pazienti con cancro trae beneficio dai trattamenti abbinati alle mutazioni del DNA tumorale. Ciò non solo danneggia la salute dei pazienti, ma li danneggia anche finanziariamente. Stima di 2,5 miliardi di dollari – con la “B” – viene sprecata su terapie inefficaci. È un fatto molto triste che il 42% dei pazienti con cancro esaurisce completamente i propri beni entro il secondo anno dalla diagnosi.

Strumenti come CertisOI Assistant e CertisAI ci aiuteranno a realizzare la promessa della medicina personalizzata – ottenere per le persone il trattamento ottimale per la loro forma unica di cancro la prima volta, ogni volta…. E per democratizzare l’accesso a cure più efficaci e personalizzate.

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