COVID-19オープンAIコンソーシアム – サンジェイ・ブッデオ博士、ビジネス開発ディレクターとのインタビュー

COVID-19オープンAIコンソーシアム（COAI）は、COVID-19パンデミックに対する医療の突破と有意義な発見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の有効な治療の臨床開発を加速し、すべての研究結果を世界中の医療・科学コミュニティと共有することです。COAIは、大学、病院、スタートアップ、バイオファーマ企業などのヘルスケア・テクノロジー分野のコラボレーターを結集し、COVID-19パンデミックと戦います。

これは、COAIの主なリーダーたちとの3つのインタビューのうち、最初のものです。

サンジェイ・ブッデオ博士は、医師です。オックスフォード大学で医学を修了し、ケンブリッジ大学で修士号を取得しています。また、王立医師会のメンバーでもあります。サンジェイ博士は、神経画像診断、疫学、デジタルヘルスの分野で研究経験があります。OWKINに入社する前に、ボストン・コンサルティング・グループでシニア・アソシエイトを務め、ヘルスケアにおけるデータとデジタルの分野に焦点を当てていました。ロイヤル・ソサエティ・オブ・メディシンの患者安全委員会の委員でもあり、ケア・クオリティ・コミッションのスペシャリスト・アドバイザーを務めていました。

OWKINに参加するきっかけは何でしたか?

医師として働いているとき、治療できない病気の患者が多くいたことがありました。研究者としては、従来の分析方法に限界を感じていました。疫学と画像診断などの分野を結び付けることが難しかったです。機械学習は、研究と医療の経験を結び付ける手段となりました。個別の患者に影響を与えることができる洞察を得ることができます。

疫学とデジタルヘルスの分野での研究経験について、詳しくお話しください。

疫学の分野では、イギリスの1946年生まれコホートを研究しました。この研究では、生涯を通じて追跡された被験者について、座り、立つ、歩く能力とその後の生活での複雑なタスクの関連性を調べました。また、遺伝子や脳構造の違いがこの関連性に影響を与えるかどうかを調べました。デジタルヘルスの分野では、電子医療レコードの相互運用性に焦点を当てています。病院間での患者データの共有が可能になるため、臨床ケアに役立ちます。また、機械学習モデルを臨床現場で使用するためにも重要です。

OWKINは、COVID-19オープンAIコンソーシアム（COAI）というAI駆動の研究コラボレーションを主導しています。このプロジェクトについて、詳しくお話しください。

COAIは、OWKINがパートナーである臨床・学術機関からの懸念に応えるものです。COVID-19に関する重要な臨床的疑問に答える必要があります。例えば、重篤な病気のリスクがある患者をどのように特定することができるか？どのような治療がCOVID-19感染症に対して効果的であるか？COAIの目的は、共同研究を促進し、すべての研究結果を世界中の医療・科学コミュニティと共有することです。COAIは、ヘルスケア・テクノロジー分野のコラボレーターを結集し、特定の研究分野を創設しています。最初の研究分野は、COVID-19患者における心血管合併症についてです。さらに研究分野を追加する予定です。

心血管合併症について、COAIから得られる洞察は何ですか?

COAIの目的は、COVID-19感染症による心血管合併症のリスクについて、臨床的に有用な情報を提供することです。さまざまな角度から、さまざまなデータを使用してこの疑問に取り組んでいます。国際的に有名な臨床研究者と協力して、この疑問に取り組んでいます。

免疫反応の予測と特性化もCOAIの重要な側面です。免疫反応を構築できる人と、医療的支援を必要とする人の違いについて、どのようなデータを分析する必要があると思いますか?

免疫システムは、複雑で繊細なシステムです。免疫反応には、さまざまな種類の細胞が関与しています。いくつかの細胞は、外来の侵入者と戦います。他の細胞は、炎症性化学物質を生成し、免疫反応を標的とします。IFN1、IFNγ、IL-10などのサイトカインのバランスが、免疫反応を媒介する上で非常に重要であることがわかってきました。機械学習は、サイトカインや血液マーカーのレベルを含む豊富なデータセットを分析し、免疫反応の重要な要素を特定するのに役立ちます。

患者を治療するための最良の方法を理解することは、COAIが行っている最も重要なプロジェクトの1つです。最初のステップは何ですか?

最初のステップは、リスクの分類です。重篤な病気のリスクが高い患者を特定したいです。肺の合併症、心臓の合併症、または他の臓器の合併症のリスクが高い患者を特定する必要があります。このリスクの分類は、医師が患者を監視する方法、病院が集中治療室の需要を予測する方法、研究者が治療の臨床試験を設計する方法など、さまざまな理由で重要です。最終的な目標は、患者結果を改善することです。

データサイエンスがCOVID-19との戦いにおいて重要な役割を果たしていることを説明してください。

データサイエンスは、COVID-19との戦いの核心です。COVID-19感染症のモデル化、有効な治療の開発、ワクチンの設計など、多くの重要な質問が残っています。現実世界の患者データを使用して、COVID-19患者に有用な治療法を特定できます。バイオケミカル、遺伝子、臨床、携帯電話などのさまざまな種類のデータから、ウイルスについて多くのことを学んでいます。

このデータを分析することで、AIが得られる洞察は何ですか?

AIの強みは、集団レベルのデータから個別の患者についての結論を導き出すことです。COVID-19感染症に対する治療法を特定の患者に合わせて選択したり、COVID-19感染症のローカルなホットスポットを予測したりできます。また、新しい生物学的洞察をより迅速に得ることができます。

誰がCOVID-19オープンAIコンソーシアムプロジェクトに参加するべきですか?

ヘルスケア業界内外のさまざまな関係者と話をしています。病院、大学、製薬会社、スタートアップ、NGO、政策機関などです。特に、データを収集し、分析の支援を必要とする臨床医と協力することに興味があります。

COAIプロジェクトまたはCOVID-19について、他に共有したいことがありますか?

このイニシアチブを共有することを楽しみにしています！コラボレーションについて話し合いたい場合は、COAI@owkin.comまでご連絡ください。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、COAIプロジェクトについての記事を参照してください。

このシリーズの2番目のインタビューは、Dr. Stephen Weng, Principal Investigatorです。

このシリーズの3番目のインタビューは、Folkert W. Asselbergs, Principal Investigatorです。

COVID-19オープンAIコンソーシアムのウェブサイトもご覧ください。