ピーター・エルマン、Certis Oncology Solutions 社長兼 CEO – インタビュー・シリーズ

Certis Oncology Solutionsは、ピーター・エルマン社長兼 CEO が率いるライフサイエンス・テクノロジー企業で、精密がん治療の実現に尽力しています。同社の製品である Oncology Intelligence® は、先進的ながんモデルから得られる治療反応予測データです。Certis は、がん治療の精密化へのアクセスを拡大し、前臨床研究と臨床試験の間にある重要なギャップに取り組むために、医師科学者や業界の研究者と提携しています。

がん研究における CertisOI アシスタントが解決しようとしているより広範な問題について説明してください。

がん治療薬候補の失敗率は高いです。2023 年には、がん治療薬開発プログラムの 90% が最終的に失敗したことが 報告されています。これは、2022 年までの歴史的な傾向と比較して大幅な改善です。がん治療薬の開発コストを考えると、90% の失敗率は持続可能ではありません。成功率が 50% になれば、患者にどれほど大きなメリットがあるか想像してみてください。

CertisOI アシスタント は、以下の 2 つの重要な問題に取り組み、失敗率を低減します。

• 前臨床モデルの選択の改善: 多くの化合物は前臨床研究で有望な結果を示しますが、人間では十分な治療効果を示しません。科学界の多くのメンバーは、前臨床モデルの選択が問題の一部であると指摘しています。正しい遺伝子発現シグネチャーを持つ前臨床モデルの選択と、ピボタル研究で直腸内移植を使用することで、臨床への「翻訳」が改善されます。
• バイオマーカーの早期発見: 治療反応を正確に予測できないバイオマーカーに頼ることは、臨床試験の失敗につながる可能性があります。CertisOI アシスタントは、特許出願中の予測 AI/ML プラットフォームである CertisAI と統合されており、薬剤開発プロセスの初期段階で予測バイオマーカーを特定することができます。

CertisOI アシスタントは、AI をどのように使用してがんデータへのアクセスを改善し、他の AI ツールと比較して何が異なるのか説明してください。

CertisOI アシスタントは、自然言語インターフェイスを通じて高度なデータ分析と予測モデリング機能を提供します。これは以下の点で他と異なります。

• 包括的なデータセット統合: アシスタントは、患者情報、腫瘍特性、遺伝子プロファイル、薬剤反応予測などの幅広いがんデータを統合します。このホリスティックなアプローチにより、単一のデータ型に焦点を当てたツールよりも包括的な分析が可能になります。
• AI ベースの予測: アシスタントは、薬剤反応と耐性を予測する AI アルゴリズムを使用し、特定のがんモデルに対する治療の有効性についての洞察を提供します。これは、個別化医療にとって重要な予測能力であり、歴史データのみに頼るツールと比較して異なります。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイス: アシスタントは、複雑なデータセットの照会と分析を容易にする直感的なインターフェイスを提供し、研究者が高度な技術スキルを必要とせずにがんデータにアクセスして解釈できるようにします。
• 前臨床モデルの重点: アシスタントは、特に PDX および細胞株モデルを含む前臨床がん研究に特化し、早期薬剤開発と腫瘍生物学に関する独自の洞察を提供します。
• インタラクティブな視覚化: アシスタントは、薬理学および腫瘍増殖研究などのインタラクティブな視覚化をサポートし、研究者がデータをより魅力的に、情報的に探索できるようにします。

アシスタントは、特に薬感受性またはゲノミクス データを扱う研究者にとって、複雑なデータを実行可能な洞察に変換する方法を説明してください。

CertisOI アシスタントは、生データを有意義な洞察に変換するための構造化されたワークフローを使用します。これには、包括的ながんデータセットの照会、データ分析、および結果の明確な形式での提示が含まれます。以下がその方法です。

• データの照会: CertisOI アシスタントは、がんモデルに関する詳細情報を含む関係データベースにアクセスできます。患者データ、腫瘍特性、ゲノミクス データ、薬剤反応予測が含まれます。SQL のような照会を使用して、研究者の特定のニーズに基づいて関連データを抽出します。
• データ分析: データを取得した後、アシスタントは、共通の変異の特定、遺伝子発現と薬剤感受性の相関、薬理学研究の結果の評価など、さまざまな分析を実行できます。また、データをランク付けしてフィルタリングして、最も重要な発見を強調することもできます。
• 視覚化: アシスタントは、データを表形式で提示したり、薬理学および腫瘍増殖研究のためのインタラクティブ チャートを生成したり、組織学的画像を表示したりできます。この視覚化により、研究者は複雑なデータ パターンと関係を迅速に把握できます。
• 解釈と洞察: アシスタントは、薬剤感受性または耐性の予測を含むデータの明確な解釈を提供し、研究者が潜在的な治療戦略または実験的方向性について十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
• カスタマイズと柔軟性: 研究者は、特定のがんタイプ、遺伝子マーカー、または治療反応に焦点を当てたクエリをカスタマイズできます。これにより、分析が研究目標に合わせて高度にカスタマイズされ、時間とコストを節約し、商業的な成功の可能性が高まります。

アシスタントは、がんモデル、バイオマーカー戦略の設計、またはシルコでの検証の選択を研究者が強化する方法について説明してください。

がんモデルのセクションとバイオマーカー戦略の設計については、このインタビューの冒頭で説明しましたので、シルコでの検証に焦点を当てます。CertisOI アシスタントは、薬剤の有効性、標的への結合、バイオマーカーの発見に関する仮説をテストおよび検証するための仮想環境を提供します。これにより、研究者は仮説を迅速に洗練し、最も有望なアプローチに実験的努力を集中させることができます。

以下は、いくつかの例です。

• 薬剤反応予測: 特定の薬剤に対するさまざまなモデルの反応を評価するために、AI ベースの予測を使用します。これにより、実験室実験を実施する前に、薬剤の有効性をシルコで検証できます。
• ゲノミクスおよび分子プロファイリング: 変異、遺伝子発現、コピー数変異を含むゲノミクス データを分析して、潜在的な標的を特定し、その薬剤の作用メカニズムとの関連性を検証します。これにより、薬剤感受性または耐性の分子基盤を理解することができます。
• バイオマーカーの発見: 分子特性と薬剤反応予測を相関させて、潜在的な予測バイオマーカーを特定します。これにより、特定の治療から利益を受けやすい患者集団を選択することができます。
• 組み合わせ療法の探索: 薬剤の相乗効果予測を使用して、治療結果を改善する可能性のある有望な薬剤組み合わせを特定します。これにより、実験的に検証できる潜在的な組み合わせ戦略に関する洞察が得られます。
• 組織学的分析: 薬剤が腫瘍組織に与える形態学的影響を検証するために、組織学的画像を使用します。これにより、薬剤の作用メカニズムと潜在的な有効性について追加の証拠が得られます。
• モデルの比較: 異なるモデルの比較により、さまざまな遺伝的背景が薬剤反応にどのように影響するかを理解できます。これにより、特定の遺伝子または経路が薬剤反応に果たす役割に関する仮説をシルコで検証できます。
• 仮想スクリーニング: 広範なモデルのセットに対する薬剤の仮想スクリーニングを実行して、さらなる実験的検証に優先順位を付ける候補を特定します。

研究者がこのツールを使用してワークフローを改善したり、ブレークスルーを達成したりする方法の例を共有してください。

最もシンプルな例は、前臨床モデルの選択です。すべての前臨床研究は、腫瘍モデルの選択から始まります。CertisOI アシスタントは、このプロセスから手作業を取り除き、任意の研究に対する最適なモデルを選択する精度をもたらします。

別の例は、バイオマーカー戦略の開発です。従来のアプローチでは、薬剤の作用メカニズムに結び付く可能性のあるバイオマーカーまたはバイオマーカーを仮定し、前臨床研究でその仮説をテストする必要があります。これは通常、反復的なプロセスです。前臨床データが有望であれば、研究者は予測バイオマーカーを臨床試験で検証する必要がありますが、失敗率は高いことがわかっています。

CertisOI アシスタントは、研究者が薬剤開発プロセスの初期段階で、より正確な予測バイオマーカーを特定および検証できるようにします。これにより、時間とコストが節約され、商業的な成功の可能性が高まります。

アシスタントはどのような種類のがんモデルまたはデータセットをサポートし、研究コミュニティにどのようなメリットがありますか?

CertisOI の現在のバージョンでは、研究者は Certis の PDX および PDX 由来の腫瘍モデルのライブラリにアクセスできます。また、がん細胞株エンサイクロペディア (CCLE) のすべてのモデルも利用可能です。プラットフォームのアルゴリズムは、がん細胞増殖感受性ゲノミクス (GDSC)、国際がんゲノムコンソーシアム (ICGC)、CI ALMANAC、O’Neil などのデータセットからのデータも利用します。このデータ統合のホリスティック アプローチにより、単一のデータ型に焦点を当てたツールよりも包括的な分析が可能になります。

CertisOI アシスタントは、技術的な専門知識がなくても研究者がアクセスできるように設計されています。アクセシビリティを確保するためにどのような機能がありますか?

CertisOI アシスタントには、研究者がさまざまなレベルの技術的スキルを持っていてもアクセスできるようにするためのいくつかの機能があります。

• 直感的なインターフェイス: インターフェイスは直感的でナビゲーションが簡単であり、研究者が複雑なクエリや分析を実行するために高度な技術的知識を必要としません。
• ガイド付きワークフロー: アシスタントは、薬剤反応予測の照会、ゲノミクス データの分析、薬理学研究の探索などの共通の研究タスクに対するガイド付きワークフローを提供します。これにより、ユーザーは技術的な複雑さに迷わされることなく研究の質問に集中できます。
• 自然言語処理: ユーザーは自然言語のクエリを使用してアシスタントとやり取りできます。これにより、技術的な専門知識がなくても必要な情報にアクセスしやすくなります。アシスタントはクエリを解釈し、適切なデータベース クエリに変換します。
• 包括的なドキュメント: 詳細なドキュメントとチュートリアルにより、ユーザーがアシスタントを効果的に使用する方法を理解できます。これには、ステップバイステップ ガイド、例、重要な概念の説明が含まれます。
• インタラクティブな視覚化: アシスタントは、チャートや組織学的画像などのデータ分析のためのインタラクティブな視覚化を提供します。これにより、ユーザーはコードを書かずに視覚的にデータを探索および解釈できます。
• 迅速なサポート: ユーザーは、質問や問題が発生した場合に迅速なサポートにアクセスできます。これにより、不要な遅延なく研究を続けることができます。
• カスタマイズ可能なクエリ: アシスタントはデフォルトのワークフローを提供しますが、ユーザーはクエリをカスタマイズして個々の研究ニーズに合わせることもできます。これにより、技術的な知識がなくても研究を進めることができます。

研究におけるコラボレーションは重要な側面です。CertisOI アシスタントは、研究者または機関間のチームワークをどのように促進しますか?

CertisOI アシスタントを使用すると、異なるチームまたは機関の研究者が同じデータセットとツールにアクセスできるため、共同プロジェクトまたは研究質問に共同で取り組むことができます。プラットフォームでは、データ クエリ、結果、洞察をチーム メンバー間で簡単にダウンロードおよび共有できるため、すべてのプロジェクト関係者が効果的に貢献できます。

がん研究における AI の採用を拡大する上での最大の課題は何ですか? それらをどのように解決できますか?

大きな課題には、データのセキュリティ、データ統合、AI による結果予測の信頼性があります。データのセキュリティと統合については、私は専門家ではありませんが、優れた専門家がこれらの課題に取り組んでいます。AI による予測の信頼性については、効率的で信頼性の高い方法でこれらの予測を検証する必要があります。

Certis は 2 つのアプローチでこれに取り組んでいます。1 つは、シルコでの検証を通じて内部のクロス検証研究を実施することです。もう 1 つは、臨床的に関連のあるマウス モデルで研究を実施して、プラットフォームの予測の正確性を評価することです。時間の経過とともに、これらのツールは人間の患者での臨床試験でも検証されるでしょうが、それには多大な時間、金銭、そして現在のがん治療パラダイムを変える意欲が必要です。医療および規制コミュニティは、決定を下すために計算分析の力を活用することを受け入れ、常に行われてきたことをやめる必要があります。

ツール seperti CertisOI アシスタントは、がん治療と精密医療の未来をどのように形作るでしょうか?

現代医学では、患者を最適な治療にマッチングする方法がまだ十分に確立されていません。全体的に見ると、がん患者はわずか 10% でしかがん腫瘍の DNA 変異にマッチした治療から臨床的利益を得ていません。これは、患者にとって健康上の損害をもたらすだけでなく、経済的な損害ももたらします。無駄な治療に 250 億ドル (B) が費やされていると推定されています。がん患者は診断の 2 年目までに 資産を完全に使い果たす という悲しい事実があります。

ツール like CertisOI アシスタントと CertisAI は、がんの精密医療の約束を実現するのに役立ちます。各患者に最初から毎回最適な治療を提供します。さらに、より効果的で個別化されたケアへのアクセスを民主化します。

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