Andrew Watson, Healx의 AI 및 연구 개발 부문 부사장 – 인터뷰 시리즈

Andrew Watson은 Healx의 AI 및 연구 개발 부문 부사장입니다.

Healx는 인공 지능을 기반으로 한 환자 중심의 기술 회사로, 전 세계의 희귀 질환 환자가 생명을 개선하는 치료를 접근할 수 있도록 도와줍니다. 7,000개의 알려진 희귀 질환이 있으며, 이는 전 세계 4억 명의 사람들을 影響하지만, 이러한 질환 중 hanya 5%만이 승인된 치료법을 가지고 있습니다. Healx는 기존의 화합물에서 희귀 질환에 대한 새로운 치료법을 식별하고 환자에게 필요한 치료법을 진행하는 데 인공 지능(AI)을 사용합니다. उनक의 혁신적인 접근 방식은 희귀 질환 치료 개발의 속도, 규모 및 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

당신은 처음으로 기계 학습 분야에 관심을 가지게 된 이유는 무엇인가?

私の 첫 기계 학습 접촉은 University of Exeter에서 ‘Evolutionary Algorithms’ 강의 중에였습니다. 우리는 2차원 장난감 자동차를 설계하는 알고리즘을 프로그래밍했으며, 이는 랜덤으로 선택된 바퀴와 구성 요소에서 시작하여 성능을 평가하고 이후의 세대가 더 나은 성능을 발휘하도록 반복했습니다. 나는 소프트웨어가 인간의 개입 없이 수천 번의 설계 반복을 수행할 수 있다는 사실에 매료되었습니다. 이 진화적 접근 방식은 NASA가 ST5 안테나를 설계할 때 사용한 방식과 동일했습니다.

당신은 어려운 문제에 기계 학습 및 AI 기술을 적용하는 것에 항상 관심이 있었는데, Healx에 합류하기 전에 직면한 일부 도전은 무엇인가?

나는 다양한 상황에서 기계 학습 및 AI를 적용할 수 있는 기회를 가졌습니다. 예를 들어, 테러를 방해하거나 컴퓨터 악성 코드를 식별하고 완화하는 것, 그리고 바로 Healx 이전에는 Dyson에서 집과 그 너머의 지능형 기계를 만들기 위해 AI와 사용자 행동에 대한 깊은 이해를 결합했습니다.

AI가 가임기가 될 수 있지만, 내 목표는 항상 의미 있는 응용 프로그램을 찾는 것이었습니다. 즉,大量의 정보에서 의미를 도출하거나 의사 결정 지원 시스템을 통해 사용자의 인지 부담을 줄이는 것입니다. Healx의 우리의 임무는 AI와 인간 생물학의 교차점에서 일하는 최종 도전 중 하나입니다. 즉, 희귀 질환을 가진 사람들을 도와주는 것입니다.

현재 Healx에서 당신의 주요 책임은 무엇인가?

私は R&D 팀을 감독하며, 이는 궁극적으로 Healx의 사전 임상 팀에 약물 예측을 제공하는 것을 책임집니다. 우리는 우리가 작업하는 질병의 기본 생물학과 잠재적인 약물의 작용 방식을 이해함으로써 이를 달성합니다. 모든 것이 우리의 독점적 인공 지능 플랫폼인 Healnet 위에서 실행됩니다.

Healnet은 기존 약물 및 질병 데이터, 생물의학 연구, 과학 문헌, 환자 통찰력 및 Healx의 자체 큐레이션 소스에서 생물의학 연구, 과학 문헌, 환자 통찰력 및 Healx의 자체 큐레이션 소스에서 기존 약물 및 질병 데이터를 분석하여 희귀 질환 지식 그래프를 형성합니다. 그런 다음 우리는 최신 인공 지능 및 NLP 모델을 사용하여 그래프를 채굴하여 질병을 치료하기 위한 새로운 기회를 찾습니다.

Healnet 약물 발견 플랫폼에서 희귀 질환에 대한 기존 약물에서 새로운 치료법을 식별하는 데 사용되는 일부 기계 학습 기술에 대해 논의해 주시겠습니까?

물론입니다! Healx는 가장 높은 성공 가능성을 가진 비명료한 질환-화합물 관계를 식별하기 위해 AI 및 NLP 방법을 사용합니다.

우리의 가장 일반적인 방법 중 하나는 질병-유전자 발현 매칭(Disease-Gene Expression Matching, DGEM)이라고 합니다. 이 방법은 특정 질병의 유전자 발현 프로파일을 Healx의 큐레이션된 약물 데이터베이스의 유전자 발현 프로파일과 비교합니다. 이 데이터베이스에는 수천 개의 약물 시그니처가 포함되어 있으며, 이는 공공 및 사적 소스에서 가져온 것으로, 다양한 약물 클래스를 포함하며, 승인된 약물과 조사 중인 약물의 혼합물입니다. DGEM은 가장 많이 차별적으로 발현된 유전자에 따라 약물이 효과적인 치료법일 가능성이 높은 약물들을 예측합니다. 이 방법은 약물 메커니즘에 반대되는 메커니즘 프로파일을 갖는 질환이 강력한 치료 후보가 될 것이라는 전제에 기반합니다. 우리는 실제로 이 방법을 사용하여 현재 조사 중인 IMPACT-FXS 임상 시험에서 Fragile X 증후군에 대한 리드 화합물을 찾았습니다.

또 다른 방법은 유사성 행렬을 사용하는 재사용된 적응 예측(Prediction of Repurposed Indications with Similarity Matrices, PRISM)입니다. 이 방법은 특정 질병을 치료하는 약물이 유사한 질병을 치료할 수 있다는 원리를 사용합니다. 약물의 유사성을 결정하기 위해 PRISM은 표적 단백질, 구조적 유사성 및 부작용을 고려합니다. 또한 질병의 유사성을 결정하기 위해 PRISM은 표적 유전자, 온톨로지 구조 및 표현형을 고려합니다. 그런 다음 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 유사성을 결합하여 새로운 치료 적용을 예측합니다.

우리는 현재 희귀 질환에 대한 10개 이상의 단일 요법 및 조합 요법 예측 모듈을 개발했습니다. 이러한 모델은 단일 생물학적 표적(전통적인 약물 발견 방법의 문제 중 하나)에 제한되지 않고 새로운 질병 생물학 및 작용 메커니즘을 발견하도록 훈련됩니다.

일단 약물이 가능한 후보로 식별되면 시스템은 임상 시험을 진행할지 여부를 어떻게 결정합니까?

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

이 목록을 받은 후, 사전 임상 팀은 약물 예측을 검토하고 특정 질병을 치료할 가능성이 가장 높은 약물 후보를 선택합니다. 우리는 또한 사전 임상 팀에 AI 생성된 예측을 지원하는 논리를 제공하며, 이는 처음에는 직관적으로 보이지 않을 수 있는 화합물이 왜 주목할 가치가 있는지 설명합니다.

한번에 약 10~20개의 후보 약물로 목록을 좁히면, 이러한 약물은 사전 임상 검증으로 진행됩니다. 이는 약물을 세포 배양 및 모델에서 테스트하는 것을 포함하며, 이는 임상 시험 단계에서 인간에서 테스트되기 전에 수행됩니다. 이러한 연구는 약물이 효과적이고 안전하며, 또한 약물이 어떤 부작용을 가질 수 있는지 나타낼 것입니다. 또한 약물이 조합되거나 강화될 수 있는지 결정합니다.

Fragile X 증후군이 무엇인지, 그리고 최근에 잠재적인 약물 후보를 발견한 것에 대해 설명해 주시겠습니까?

Fragile X 증후군은 인지 및认知障碍을 일으키는 희귀한 신경 발달 장애입니다. 이는 약 4,000명의男性과 8,000명의 여성에게 영향을 미치지만, 현재 이 질환에 대해 효과적이거나 승인된 치료법은 없습니다.

Healx의 목표는 이를 변경하여, 최소한 하나의 새로운 및 효과적인 조합 요법을 조건에 시장에 가져오기 위해 다음 몇 년 안에 시도합니다.

우리는 이 목표에 대해 지금까지 훌륭한 진행을 이루었으며, 우리의 AI 및 오믹스 기반 약물 매칭 방법(위에서 언급한 DGEM 포함)을 통해 조건에 대한 여러 후보를 발견했습니다. HLX-0201은 원래 비스테로이드 항염증제로 승인되었으며, 우리의 가장 유망한 후보입니다. 흥미롭게도, 우리는 미국 식품의약국(FDA)으로부터 HLX-0201과 함께 진행 중인 IMPACT-FXS 연구에 대한 2상 임상 시험에 대한 조사 신약 승인을 받았습니다.

이 연구는 현재 미국의 여러 사이트에서 진행 중이며, 곧 더 많은 정보를 공유할 수 있기를 기대합니다!

또한 이 프로젝트를 통해 Healx는 미국의 주요 연구 및 지원 조직인 FRAXA Research Foundation와 다른 조직과 협력하여 조건에 대해 더 많이 이해하고, 예비 임상 데이터 및 모델에 접근하여 예측을 빠르게 임상 연구로 진행할 수 있도록 했습니다.

희귀 질환을 대상으로 하는 AI의 미래는 무엇이라고 생각합니까?

私は 기계 학습 및 AI 기술이 약물 발견 및 개발 파이프라인 전체에 걸쳐 배치되어 시간, 비용 및 위험과 같은 전통적인 도전 과제를 극복하는 것을 볼 수 있을 것입니다.

우리는 이미 약물 발견 공간에서 더 넓은 범위의 회사들이 질병 데이터를 분석하고 생물학적 표지를 설정하는 것부터 새로운 약물의 합성 및 설계, 실제 증거 분석 및 임상 시험을 지원하는 ‘디지털 쌍둥이’ 제어 부문을 진행하는 것까지 모든 것을 수행하기 위해 AI를 사용하는 것을 보는 중입니다.

모두 이것은 희귀 질환의 치료법을 발견하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 여기서 질병에 대한 지식이 부족하거나 환자 수가 적은 장애물이 있습니다. NLP는 최신 데이터를 집계하여 지식의 격차를 메울 수 있습니다. 또한 ML은 기존 치료법을 재개발할 수 있는지 및 이유를 예측할 수 있습니다. 가장 흥미롭게도, AI는 치료법을 찾고 개발하는 데 필요한 자동화를 제공할 수 있습니다. 컴퓨팅 파워와 AI의 발전이 이루어짐에 따라 우리는 이를 빠르게 확대할 수 있습니다.

Healx에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?

이 공간에서 일하는 것은 정말 좋은 시간입니다. 또한 이러한 최첨단 기술을 사용하여 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결하는 것은 특권입니다. 우리는 항상 우리의 임무에 대한 열정을 가진 사람들을 팀에 합류할 기회를 찾고 있습니다. 관심이 있는 사람들에게는 우리의 채용 정보를 확인할 것을 추천합니다.

우리는 또한 Healx에서 파이프라인에 일부 흥미로운 개발 및 프로젝트를 가지고 있으며, 이는 우리의 웹사이트를 통해 최신 정보를 확인할 수 있습니다. 우리는 곧 일부를 공유할 수 있기를 기대합니다!

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 나는 Healx, 희귀 질환에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 회사에 대한 진행 상황을 기대하고 있습니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 Healx를 방문할 수 있습니다.