Healx의 AI 및 R&D 부사장 Andrew Watson – 인터뷰 시리즈

Andrew Watson은 AI 및 R&D 담당 부사장입니다. 힐스.

Healx는 AI 기반의 환자 중심 기술 회사로, 전 세계 희귀 질환 환자가 삶을 개선하는 치료법에 접근할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 전 세계적으로 7,000억 명의 사람들에게 영향을 미치는 400개의 알려진 희귀 질병이 있지만 그 중 5%만이 승인된 치료법이 있습니다. Healx는 인공 지능(AI)을 사용하여 기존 화합물에서 희귀 질환에 대한 새로운 치료법을 식별하고 도움이 필요한 환자에게 진행합니다. 그들의 혁신적인 접근 방식은 희귀 질환 치료제 개발의 속도를 높이고 규모를 늘리며 성공 가능성을 높일 수 있음을 의미합니다.

처음에 기계 학습 분야에 끌린 이유는 무엇입니까?

기계 학습에 대한 첫 번째 노출은 University of Exeter에서 첫 번째 학위를 취득하는 동안 '진화 알고리즘'에 대한 강의를 하는 동안이었습니다. 우리는 XNUMX차원 장난감 자동차를 설계하는 알고리즘을 프로그래밍하는 방법을 배웠습니다. 바퀴와 구성 요소의 무작위 분류에서 시작하여 성능을 평가하고 우리가 정의한 척도에 비해 더 나은 성능을 발휘하는 후속 세대를 만들기 위해 반복했습니다. 나는 소프트웨어가 사람의 개입 없이 수천 번의 디자인 반복을 수행할 수 있다는 사실에 매료되었고 그때부터 모든 것을 절대적으로 자동화하려고 노력하면서 그것을 과장했습니다! 이 진화적 접근 방식은 NASA가 설계에 사용한 것과 동일합니다. ST5 안테나 인간 전문가가 만든 것과는 전혀 다른 모양입니다.

어려운 문제에 기계 학습 및 AI 기술을 적용하는 데 항상 매료되셨는데, Healx에 합류하기 전에 직면한 이러한 문제에는 어떤 것이 있었나요?

테러리스트 교란부터 컴퓨터 맬웨어 식별 및 완화, Healx 직전까지 다양한 맥락에서 기계 학습과 AI를 적용할 수 있는 기회를 갖게 되어 운이 좋았습니다. 집 안팎에서 사용할 수 있는 다이슨의 지능형 기계.

AI가 눈속임이 되기는 쉽지만 제 목표는 항상 의미 있는 응용 프로그램을 찾는 것이었습니다. 방대한 양의 정보에서 의미를 도출하거나 의사 결정 지원 시스템을 통해 사용자의 인지 부하를 줄이는 것이었습니다. Healx의 임무는 AI와 인간 생물학의 교차점에서 가장 필요한 사람들, 즉 희귀 질환을 가진 사람들을 돕기 위해 궁극적인 과제 중 하나를 수행하는 것입니다.

 현재 Healx에서 담당하고 있는 업무는 무엇입니까?

저는 Healx의 전임상 팀 동료들에게 약물 예측을 제공하는 궁극적인 책임을 지는 R&D 팀을 감독합니다. 우리는 우리가 연구하고 있는 질병의 근본적인 생물학과 그것을 치료하는 데 도움이 될 수 있는 잠재적인 약물의 작용 방식을 모두 이해함으로써 이를 수행합니다. 이 모든 것은 우리의 독점적인 AI 플랫폼인 Healnet에서 실행됩니다.

Healnet은 생의학 연구, 과학 문헌, 환자 통찰력 및 Healx 자체 선별 소스에서 기존 약물 및 질병 데이터를 분석하여 희귀 질병 지식 그래프를 형성합니다. 그런 다음 최첨단 AI 및 NLP 모델을 사용하여 이 그래프를 마이닝하여 상태를 치료하기 위해 약물 분자를 재개발, 결합 및 강화할 수 있는 새로운 기회를 찾습니다.

이미 존재하는 약물로부터 희귀 질환에 대한 새로운 치료법을 식별하는 데 사용되는 Healnet 약물 발견 플랫폼의 일부 기계 학습 기술에 대해 논의할 수 있습니까?

확신하는! Healx는 AI 및 NLP 방법 모음을 사용하여 가장 높은 성공 확률로 명확하지 않은 질병 복합 관계를 찾아냅니다.

가장 일반적인 방법 중 하나는 DGEM(Disease-Gene Expression Matching)입니다. 이 방법은 특정 질병에 대한 유전자 발현 프로필을 Healx의 선별된 약물 데이터베이스의 유전자 발현 프로필과 비교합니다. 여기에는 공공 및 민간 소스의 수천 가지 약물 시그니처가 포함되어 있으며 승인 및 조사 화합물의 혼합물을 포함하여 다양한 약리학 클래스를 포함합니다. 그런 다음 DGEM은 유전자 발현 프로파일에서 가장 차등적으로 발현된 유전자를 기반으로 어떤 약물이 효과적인 치료법이 될지 예측합니다. 이 방법은 질병과 반대되는 메커니즘 프로필을 가진 약물 메커니즘이 효과적인 치료를 위한 강력한 후보가 될 것이라는 전제에서 작동합니다. 우리는 실제로 이 방법을 사용하여 학습 장애의 세계 최고의 유전적 원인인 Fragile X 증후군에 대한 IMPACT-FXS 시험의 일부로 현재 조사하고 있는 납 화합물을 찾았습니다.

또 다른 방법은 PRISM(Prediction of Repurposed Indications with Similarity Matrix)으로, 약물이 특정 질병을 치료하면 유사한 약물이 유사한 질병을 치료할 수 있다는 원리를 사용합니다. 약물의 유사성을 판단하기 위해 PRISM은 표적 단백질, 구조적 유사성 및 부작용을 고려하고 질병의 유사성을 판단하기 위해 PRISM은 표적 유전자, 존재론적 구조 및 표현형을 고려합니다. 그런 다음 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 유사성을 결합하여 새로운 치료 적용을 예측합니다.

우리는 이제 희귀 질환에 대한 보다 새로운 치료 기회를 식별하기 위해 10개 이상의 단일 요법 및 조합 요법 예측 모듈을 개발했으며, 결정적으로 이러한 모델은 단일 생물학적 표적(즉, 전통적인 약물 발견 방법의 문제).

약물이 가능한 후보로 식별되면 시스템은 임상 시험 진행 여부를 어떻게 결정합니까?

AI 알고리즘과 독점 데이터 소스 덕분에 약 15,000개의 가능한 약물 목록을 100개 정도의 가능성 있는 후보 치료법으로 줄일 수 있습니다.

이 목록이 있으면 전문 약리학자와 약물 발견 전문가로 구성된 전임상 팀에 전달되어 질병과 약물에 대한 중요한 과학적 및 의학적 지식을 적용하여 예측을 검토하고 가장 유력한 약물 후보를 선택합니다. 특정 질병을 치료하기 위해. 우리는 또한 예측을 뒷받침하는 AI 생성 이론적 근거를 전임상 팀에 제공하여 언뜻 보기에 직관적이지 않은 화합물이 주목할만한 가치가 있는 이유를 설명합니다.

약 10-20개의 후보로 목록을 다시 좁히면 해당 화합물은 임상 시험 단계에서 인간에게 테스트하기 전에 세포 배양 및 모델에서 약물을 테스트하는 전임상 검증으로 진행됩니다. 이러한 연구는 화합물이 효과적이고 안전한지 여부를 밝히고 어떤 부작용이 있을 수 있는지 밝혀낼 것입니다. 그들은 또한 보다 효과적인 치료를 위해 어떤 약물을 결합하거나 강화할 수 있는지 결정합니다.

취약한 X 증후군이 무엇인지, 잠재적인 약물 후보를 발견한 최근 성공 사례에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

취약 X 증후군은 다양한 지적 및 인지 장애를 유발하는 희귀한 신경 발달 상태입니다. 대략 남성 1명 중 4,000명, 여성 1명 중 8,000명에게 영향을 미치지만 현재 이 상태에 대해 효과적이고 승인된 치료법은 없습니다.

Healx의 목표는 향후 몇 년 안에 시장에 적어도 하나의 새롭고 효과적인 병용 요법을 출시함으로써 이를 바꾸는 것입니다.

우리는 지금까지 이 목표에 대해 환상적인 진전을 이루었고 AI 및 오믹 기반 약물 매칭 방법(앞서 언급한 DGEM 포함)을 통해 조건에 ​​대한 여러 후보를 발견했습니다. 당초 비스테로이드성 소염진통제로 승인되었던 HLX-0201이 가장 유망한 후보로, 흥미롭게도 미국 식품의약국(FDA)으로부터 임상 2a상에 대한 IND(Investigational New Drug) 승인을 받았습니다. Healx의 독점 조합 예측 방법을 사용하여 잠재적인 조합 파트너로 확인된 HLX-0206과 함께 화합물의 임상 연구.

IMPACT-FXS 연구는 현재 미국의 여러 사이트에서 진행 중이며, 이는 매우 흥미롭고 곧 더 많은 정보를 공유할 수 있기를 바랍니다.

이 프로젝트 전반에 걸쳐 Healx가 FRAXA 연구 재단, 미국의 연약한 X에 대한 선도적인 연구 및 지원 조직, 그리고 우리가 상태에 대해 더 많이 이해하고 임상 연구를 통해 우리의 예측을 신속하게 진행할 수 있게 해주는 전임상 데이터 및 모델에 대한 액세스 권한을 얻는 데 도움을 주는 기타 조직.

희귀 질환을 표적으로 삼는 AI의 미래는 무엇이라고 생각하십니까?

전체 약물 발견 및 개발 파이프라인에 걸쳐 배치된 AI 및 기타 최첨단 기술을 볼 수 있는 잠재력이 있다고 생각합니다. 시간, 비용 및 위험과 관련된 기존의 문제 중 일부를 극복하는 데 도움이 됩니다.

우리는 이미 질병 데이터 분석 및 바이오마커 설정에서 단백질 합성 및 신약 설계, 실제 증거 분석 및 임상 시험 실행에 이르기까지 모든 작업을 수행하기 위해 AI를 사용하는 더 넓은 약물 발견 공간에서 회사의 확산을 보고 있습니다. '디지털 트윈' 컨트롤 암이 지원합니다.

이 모든 것은 관련 질병 지식이 부족하거나 환자 수가 적어 장애가 있는 희귀 질환에 대한 치료법을 발견하는 데 큰 도움이 될 것입니다. NLP는 최신 데이터를 집계하여 이해의 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있으며, ML은 재개발할 수 있는 기존 치료법과 그 이유를 예측할 수 있습니다. 하지만 아마도 가장 흥미롭게도 AI는 대규모 치료법을 찾고 개발하는 데 필요한 자동화를 제공할 수 있습니다. AI에서 컴퓨팅 성능과 발전이 이루어짐에 따라 빠르게 확장할 수 있습니다.

Healx에 대해 공유하고 싶은 다른 사항이 있습니까?

지금은 우주에 있을 수 있는 정말 좋은 시간이며, 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결하기 위해 이러한 최첨단 기술을 사용하는 것은 진정한 특권입니다. 우리는 항상 팀에 합류하려는 우리의 사명에 열정적인 사람들을 찾고 있으며, 관심이 있는 사람들이 우리를 확인하는 것을 적극 권장합니다. 공실.

또한 Healx의 파이프라인에 몇 가지 흥미로운 개발 및 프로젝트가 있습니다. 웹 사이트, 곧 이들 중 일부를 여러분과 공유할 수 있기를 바랍니다.

좋은 인터뷰 감사합니다. 많은 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 회사인 Healx의 발전을 기대합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하십시오. 힐스.