イノクラス CEO ジヒー・スー – インタビュー シリーズ

ジヒー・スー、イノクラスのCEOは、ライフサイエンス分野で2つのリーダーシップの経験を持ち、深い科学的理解と戦略的なビジネス洞察を組み合わせています。イノクラスの指揮をとる前に、カーテクセルとヘリックスミスのCEOおよびエグゼクティブディレクターを務め、細胞および遺伝子治療の開発を担当しました。彼のキャリアの初期には、マッキンゼー・アンド・カンパニーでパートナーを務め、グローバル製薬およびバイオテック企業に成長およびイノベーション戦略のアドバイスを提供し、ノバルティスのブランドマネージャーとしてキャリアを開始しました。彼の多様な背景 – コンサルティング、バイオテック起業、製薬管理 – は、イノクラスを次の拡大と科学的進歩の段階に導くために役立ちます。

イノクラスは、個別化医療を変革するための次世代のゲノム診断とデータ駆動型の洞察を先導する精密医療企業です。同社は、高品質の全ゲノムシーケンシングと先端のバイオインフォマティクス ソリューションを提供し、臨床医と研究者ががん、希少疾患、その他の疾患のための作用可能な遺伝的変異体を特定できるようにします。シーケンシング技術と独自のデータ分析プラットフォームを組み合わせて、イノクラスは、包括的なゲノムプロファイリングをよりアクセスしやすく、正確で、臨床的に有意義なものにすることを目指しています。

あなたはバイオテック、コンサルティング、製薬の分野でリーダーシップを果たしてきました。イノクラスでの革新を牽引するためのあなたのアプローチはどのように形作られましたか。 

私のキャリアは、イノベーションがどのようにアイデアから実現されるかを360度から見ることができるようにしました。マッキンゼーでは、複雑な問題に対処し、有意義な変化を起こす方法を学びました。ノバルティスでは、現代医学の力と限界を直接見ました。どのようにしてブレークスルーが人生を変えることができるか、そしてどのようにして多くの患者がまだ見捨てられているかを学びました。イノクラスでの私の使命は、がんにおける全ゲノムシーケンシングを真正な標準ケアにすることです。包括的なゲノム的洞察を、特権階級だけではなく、すべての患者に提供することを目指しています。

イノクラスは、包括的なDNAの洞察をよりアクセスしやすく、作用可能にすることに焦点を当てています。同社の創設ビジョンと、ゲノミクスで解決しようとしている特定の課題について、教えてください。

当初のビジョンは、シンプルながら野心的でした。がんゲノムを数百万個、コンピュータの中に置き、アルゴリズムが患者を診断し、治療する方法を変えるような洞察を発見できるようにすることでした。ただし、すぐにわかったのは、強力なテクノロジーだけでは十分ではないということです。実際の、臨床グレードのゲノムを大規模に収集する方法が必要です。

そのため、イノクラスは診断ビジネスとして構築されました。臨床基準の下で、患者を1人ずつ支援することで、信頼、品質、そしてアクセス性の基盤を作ります。私たちの全ゲノムテストは、がん患者の最も包括的で正確な画像を提供し、同時に多くの人々に届くようにコスト効率を考慮しています。イノクラスは、臨床エンジンです。今日、私たちはユニークなWGS診断を提供し、同時に明日のゲノム基盤モデルを構築しています。シーケンシングされる各ゲノムは、現在個々の患者にサービスを提供し、将来的には数百万人に貢献するゲノム的知性を構築するために役立ちます。

全ゲノムシーケンシングは、精密ヘルスの基盤と呼ばれることがあります。臨床および消費者向けアプリケーションへの移行を可能にする重要な進歩とは何ですか。

全ゲノムシーケンシング（WGS）は、精密ヘルスの基盤としてより広く認識されています。いくつかの重要な進歩が、研究環境から臨床および消費者向けアプリケーションへの移行を促しています:

まず、全ゲノムのシーケンシングのコストは、急速なイノベーションと新しい業界競争によって大幅に低下しました。従来のパネルと同等か、それ以下のコストでWGSを提供できる時代に入っています。

2番目に、バイオインフォマティクスは生物学の進歩に追いついています。1人の個人のゲノムは100 GBの生データファイルです。以前は、全ゲノムを正確な臨床的意味に変換することはほぼ不可能でした。今日では、先進的な分析パイプラインとキュレーションされたデータベースを使用して、全ゲノムを臨床的精度で解読できます。

3番目に、AIはゲノムの普遍的な翻訳者になります。AIは、変異解釈からリアルタイムの臨床ガイダンスまで、分析のすべての層を強化しています。将来的には、ゲノムAIは医師、さらには消費者にとっての仮想アドバイザーとなり、ゲノムが何を伝えているか、そして健康に対する意味を説明します。那が、大規模な採用を可能にする本当のエナブラーです。

AIとマシンラーニングは、ゲノムデータの解釈方法を変革しています。イノクラスはこれらのテクノロジーをどのように活用して、遺伝子分析の精度と速度を向上させていますか。

イノクラスは、インフォマティクスにおける高度なトレーニングを受けた医師によって構築されました。ゲノムの臨床的現実と計算的複雑さの両方を理解する人々によって構築されました。私たちは、AIにスケールアップする前に、ゲノムを解釈する方法をマスターしました。

AIは、人間がすでに理解しているものだけを置き換えることができるということがよく言います。したがって、私たちはリーダーシップに適しています。私たちは、ゲノムデータを人間が解釈する最も強力なツールの1つであり、さらに、キュレーションされたがんゲノムの1つの最大のコレクションを持っています。AIは、学習するデータによってのみ強力になります。私たちは、他よりも多くの実際の、臨床的に検証されたがんWGSデータを生成しています。

希少疾患やがん患者にとって、診断の長い旅路を終わらせるというゲノミクスの大きな約束について、どれくらいの進展をみてきましたか。どれくらいの距離が残っていますか、本当の大規模な個別化診断を実現するには。

それは約束ではありません。今日の現実です。がんでは、全ゲノムシーケンシングは、通常の遺伝子パネルでは見逃される情報を示しています。構造的変化、変異パターン、または修復欠陥（HRDなど）が治療決定に影響を与える可能性があります。

現実的な課題は、技術やコストではありません。それは採用です。保険適用が必要ですが、さらに、心構えの変化が必要です。がんはDNAによって推進される疾患であるため、全ゲノムテストは、画像や病理と同様に、患者レコードの基本的な一部であるべきです。そのような変化が起こると、ゲノムガイド治療は標準となります。それは日常的になります。

ゲノムデータは非常に機密性が高いです。イノクラスは、研究とイノベーションに必要なレベルのデータアクセスを維持しながら、プライバシー、セキュリティ、倫理的配慮にどのように取り組んでいますか。

ゲノムデータは極めて個人的であり、極めて慎重に扱う必要があります。私たちは、CAP/CLIA、ISO-15189、HIPAAの基準を遵守していますが、私たちのコミットメントは遵守を超えています。私たちは、生データがセキュアな環境を離れることがないように、クラウドフェデレーションアーキテクチャを使用しています。すべてのアクセスポイントは完全に監査可能です。

最も重要なことは、倫理的なゲノミクスは、データを使用するだけでなく、患者に価値を返すことを意味します。ゲノムは、回答、ガイダンス、ケアを個人に与えるべきです。私たちが構築するすべてのシステムの背後にある原則です。

シーケンシングのコストは劇的に低下し続けています。これは、ゲノミクス経済と、イノベーション、普及、ヘルスケアの公平性のバランスをどのように変えているのでしょうか。

コストは、ゲノミクスでは決定的な要素ではありません。全ゲノムシーケンシングは、大規模に展開できるレベルに達しています。実際的な課題は、解釈に移りました。どのようにして巨大なゲノムデータセットを臨床的明確さに変換するか。将来的には、公平性はシーケンシングの価格ではなく、誰が毎回の患者とヘルスケアシステムに正確なAI駆動型の洞察を提供できるかによって決まるでしょう。ゲノミクスの未来は、コストではなく、理解へのアクセスによって定義されるでしょう。

AIモデルがより洗練されると、ゲノムベースの推奨が、年次健診と同様に、予防医療の一部になる将来を予見しますか。

はい。この10年以内に、全員が個人のゲノムデータを利用できるようになります。AIはそれを継続的に解釈し、遺伝的なリスク、薬物反応、長期的な疾患の軌跡について、症状が出る前に個々に警告します。反応的なケアから予測的なガイダンスへの移行が起こります。個々がデジタルゲノムベースラインを携帯し、AIによって時間の経過とともに更新されるようになると、予防ゲノミクスは日常的なヘルスケアの一部になります。

先を見て、ゲノミクスは、医療のAI駆動型の変革において、次の10年でどのような役割を果たすと思いますか。

ゲノミクスは、医学における最初の真正なAIフロンティアになるでしょう。ゲノムはすでにデジタル化されています – 生物学的コードの数十億の文字。AIは、このコードを使用して疾患の分類を再定義し、リスクを予測し、治療を導きます。がんは、臓器によってではなく、分子シグネチャによって治療されるようになります。ゲノミクスは、デジタルヘルスの基盤テストになります。医学の未来は、生物学とデータが交差する場所で築かれます。そこが、ゲノムから始まります。

最後に、イノクラスにとって、近い将来に予定されている重要なマイルストーン、パートナーシップ、またはテクノロジーについて教えてください。精密医療を進化させる際に、最も興奮している点は何ですか。

私たちの使命は、がんにおける全ゲノムシーケンシングを標準ケアにすることです。保険適用を確保し、大病院に参入し、全ゲノムががん患者の基本レコードの一部となることを証明しています。次のレースはスケールです。がんゲノム100,000個、そして100万個に到達することです。その基盤を築くことで、最初の真正なゲノム基盤モデルを、実際の臨床がんゲノムでトレーニングすることを目指しています。新しいAI駆動型がんケアの時代を牽引し、全ゲノムが毎回の診断、毎回の治療決定、毎回の再発チェックに情報を提供するようになります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、イノクラスを訪問してください。