COVID-19 Open AI Consortium – スティーブン・ウェング博士とのインタビュー、Principal Investigator

Covid-19 Open AI Consortium (COAI) は、COVID-19 パンデミックに対する革新的な医療の発見と有効な成果をもたらすことを目的としています。

COAI の目的は、共同研究を促進し、COVID-19 の効果的な治療の臨床開発を加速し、すべての成果を世界中の医療・科学コミュニティと共有することです。COAI は、学術機関、研究者、データサイエンティスト、産業パートナーなど、コラボレーターを結集して、COVID-19 パンデミックと戦うことを目指しています。

これは、COAI のリーダーたちとの 3 回のインタビューのうちの 2 回目 です。最初のインタビューは、Owkin の Sanjay Budhdeo 氏、MD、ビジネス開発担当でした。

スティーブン・ウェング 氏は、統合疫学とデータサイエンスの助教授であり、プライマリケア層別医療研究グループ 内でのデータサイエンス研究をリードしています。

彼は、伝統的な疫学的方法と研究設計を、新しいインフォマティクスベースのアプローチと組み合わせ、電子医療記録からの「大規模ヘルスケアデータ」を利用して、リスク予測モデリング、慢性疾患の表現型化、データサイエンス方法の研究、層別医療のプライマリケアへの応用を行っています。

あなたは最近、COVID-19 Open AI Consortium (COAI) のリードプリンシパルインベストゥゲーターとして参加しました。どのような理由でこのプロジェクトに参加することにしましたか?

私は過去 1 年間、Owkin とヨーロッパのパートナーと共同で、急性冠症候群の二次予防を改善するプロジェクトに取り組んできました。Owkin が COVID-19 Open AI Consortium を立ち上げ、技術、専門知識、インフラストラクチャを提供して、世界中の COVID-19 対策に貢献するというプロジェクトに参加することは、自然な選択でした。私たちは、以前のコンソーシアムから優れたパートナー、ヨーロッパを代表する心臓病専門医を含む調査グループを擁しています。このリソースと専門知識を利用して、迅速にコンソーシアムを立ち上げ、疾患の進展、根本的な原因、リスク要因についての理解を深めることができました。

COVID-19 に感染した人口のうち、ある割合の人が心臓への損傷を示しています。どのような心臓関連の問題が見られますか?

心臓病のリスク要因と心臓病が、疾患の重症度に大きな影響を与えていることが明らかになっています。イギリスで 17,000 件の COVID-19 症例を分析した結果、入院した患者の 29% に心臓病が見られたことが報告されています。高齢者、血圧の高い人、肥満、糖尿病などの根本的な心臓病のリスク要因が、疾患の重症度に大きく寄与しています。

COVID-19 がこのような心臓への損傷を引き起こす理由について、現在どのような理解がありますか?

COVID-19 の疫学、進展、重症度についてはまだ多くの疑問が残っています。特に心臓病の患者については、重症度が高く、集中治療室での心肺サポートが必要になる可能性があります。COVID-19 の重症度と重症化の進行は、心臓系への直接的な損傷によって引き起こされる可能性がありますが、COVID-19 患者における心臓への正確な損傷については、さらに調査が必要です。

COAI でのあなたの役割は何ですか?

私は疫学者であり、データサイエンティストです。私の研究の焦点は、心血管疾患の予後についてです。私の仕事は、大規模なデータセットを深く分析して、臨床的な疑問に答えることです。COAI での私の役割は、重要な研究質問に答えるために、大規模な人口データセットにアクセスする能力を活用することです。また、他の学者や同僚がコンソーシアムに貢献することを促進することも私の役割です。

COAI プロジェクトの有効性を最大化するために、どのような人々が参加する必要がありますか?

科学者や臨床医が多く参加し、データを提供することが重要です。また、データリソースの多様性を高めることも必要です。COVID-19 は、無症状から重症まで、幅広い症状を示します。さまざまなヘルスケア設定、一次ケアから二次ケアまで、さまざまなデータを収集する必要があります。

現在の情報を基に、ビッグデータを利用して COVID-19 に対抗する可能性について、どのように考えますか?

大規模なデータセットを利用できます。最近のデータ連携への投資は大きな成果をもたらしています。現在、一次ケア、病院の記録、死亡届、COVID-19 検査データと連携した大規模な人口コホートへのアクセスを取得しようとしています。また、これらのデータは、COVID-19 の結果に対する遺伝的影響を調査する機会も提供します。Owkin が開発した AI モデルは、迅速にデータを分析して、有意義な洞察を得るために非常に役立ちます。

COVID-19 患者に対する精密医療を効果的に行うために、どのような情報を収集する必要がありますか?

画像、遺伝子、バイオマーカー、臨床的特徴、患者情報などの多様なデータタイプが必要です。

理想的な世界では、COVID-19 患者からどのようなデータを収集するべきですか?

新しい疾患である COVID-19 では、まだ「私たちが知らないもの」が多くあります。どのようなデータでも、将来的に役立つ可能性があります。たとえば、ゲノム解析の進歩は、バイオバンクでのデータの蓄積によって実現しました。COVID-19 でも同様のことが起こる可能性があります。多様で大規模なデータリソースを作成すれば、将来的に新しい発見が生まれる可能性があります。

COVID-19 に免疫のある人々からのデータも収集する必要がありますか?

疫学では、比較対象群の選択は非常に重要です。リスクは相対的なものです。もし基準が病院への入院に設定されている場合、重症の症状を示す患者についてのみ理解を深めることになります。無症状の個人の特徴を理解することは、COVID-19 に対する免疫についての理解を深めるために絶対に必要です。自然に発生するゲノム変異を調査することで、どのような治療法が開発されるか考えてみてください。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細については、COAI プロジェクトについての記事をご覧ください。

このシリーズの最初のインタビューは、Owkin の Sanjay Budhdeo 氏、MD、ビジネス開発担当でした。

このシリーズの 3 回目のインタビューは、Folkert W. Asselbergs 氏、Principal Investigatorでした。

COVID-19 Open AI Consortium のウェブサイトもご覧ください。