COVID-19 개방형 AI 컨소시엄 – 수석 연구원 Stephen Weng 박사와의 인터뷰

COAI(COVID-19 Open AI Consortium)는 Covid-19 대유행과의 싸움에서 획기적인 의학적 발견과 실행 가능한 결과를 가져올 계획입니다.

COAI는 공동 연구, Covid-19에 대한 효과적인 치료법의 임상 개발을 가속화하고 모든 결과를 전 세계 의학 및 과학 커뮤니티와 공유합니다. COAI는 Covid-19 대유행과 싸우기 위해 학술 기관, 연구원, 데이터 과학자 및 산업 파트너와 같은 협력자를 통합할 것입니다.

이것은 초 COAI 배후의 주요 리더들과의 세 번의 인터뷰 중. 첫 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발.

스티븐 웽 통합 역학 및 데이터 과학 조교수로 데이터 사이언스 연구를 주도하고 있습니다. XNUMX차의료계층의학연구그룹.

그는 전통적인 역학 방법 및 연구 설계를 새로운 정보학 기반 접근 방식과 통합하여 위험 예측 모델링, 만성 질환 표현형, 데이터 과학 방법 연구 및 계층화된 의학 번역을 목적으로 전자 의료 기록의 "빅 헬스케어 데이터"를 활용하고 조사합니다. 일차 진료에.

당신은 최근 COAI(COVID-19 Open AI Consortium)에 수석 연구 책임자로 합류했습니다. 이 프로젝트에 참여하게 된 동기에 대해 말씀해 주시겠습니까?

저는 작년에 급성 관상 동맥 증후군에 대한 이차 예방을 개선하기 위한 프로젝트에서 Owkin 및 유럽 파트너와 협력해 왔습니다. Owkin이 COVID-19 Open AI 컨소시엄을 시작했을 때 그들의 기술, 전문 지식 및 인프라를 활용하여 COVID-19와의 글로벌 싸움에 기여했습니다. 우리는 이전 컨소시엄의 조사자 그룹 중 유럽 전역에서 심장 전문의를 이끌고 있는 우수한 파트너를 보유하고 있습니다. 이러한 리소스와 전문 지식을 사용하여 우리는 몇 주 안에 이 컨소시엄을 시작하고 궁극적으로 우리 인구의 근본적인 병인 및 위험 요소인 질병 진행에 대한 이해를 향상시키기 위해 매우 빠르고 빠른 속도로 움직일 수 있었습니다.

COVID-19에 걸린 인구의 비율은 심혈관 손상의 징후를 보입니다. 어떤 유형의 심장 관련 문제가 나타납니까?

심혈관 위험 인자와 심혈관 질환이 질병의 중증도에 주요한 기여를 한다는 증거가 나타나고 있습니다. 영국에서 입원이 필요한 17000건의 COVID-19 사례에 대한 최근 분석에 따르면 모든 입원 사례의 29%에 심장 질환이 있는 것으로 나타났습니다. 연령 증가, 고혈압, 비만, 고혈압 및 제2형 당뇨병을 포함하는 근본적인 심혈관 위험 요인이 질병의 중증도에 크게 기여합니다.

COVID-19가 이러한 유형의 심장 손상을 일으키는 이유에 대해 현재 어떤 유형의 이해가 있다고 생각하십니까?

COVID-19의 진행 및 중증도, 특히 심장병 환자와 관련된 역학에 대해 답해야 할 질문이 여전히 많이 있습니다. 심장 질환이 있는 환자는 중환자실에서 심폐 지원이 필요할 수 있는 심각한 질병을 경험할 위험이 높습니다. COVID-19의 중증도와 심각한 결과로의 진행은 급성일 수 있는 심혈관계에 대한 일부 직접적인 손상에 의해 유발될 가능성이 있습니다. COVID-19 환자의 정확한 심장 손상 유형은 추가 조사가 필요합니다.

COAI에서 귀하의 역할은 무엇입니까?

저는 심혈관 결과의 예후에 중점을 둔 연구를 하는 역학자이자 데이터 과학자입니다. 내 작업의 대부분은 이러한 임상 질문에 답하기 위해 매우 큰 데이터 세트를 심층 분석하는 것입니다. 내 역할에서 대규모 인구 데이터 세트에 액세스할 수 있는 능력을 활용하여 이러한 중요한 연구 질문 중 일부에 직접 답하려고 노력할 뿐만 아니라 다른 학자 및 동료가 우리 컨소시엄에 기여할 수 있도록 노력하고 있습니다.

COAI 프로젝트의 효과를 극대화하기 위해 어떤 사람들이 참여해야 할까요?

데이터를 제공하는 더 많은 과학자와 임상 동료로부터 더 많은 수를 얻는 것이 중요할 뿐만 아니라 데이터 리소스의 다양성을 증가시켜야 합니다. 우리는 COVID-19가 무증상 개인부터 사망을 초래하는 매우 심각한 질병에 이르기까지 광범위한 심각성을 가지고 있음을 알고 있습니다. 질병 진행 및 중증도에 대한 이러한 질문에 답하려면 XNUMX차 진료부터 XNUMX차 진료까지 의료 환경의 스펙트럼에 걸쳐 다양한 유형의 데이터가 필요합니다.

당신은 현재 노팅엄 대학의 19차 진료 층화 의학 연구 그룹 내에서 데이터 과학 연구를 이끄는 통합 역학 및 데이터 과학 조교수입니다. 우리가 가지고 있는 현재 정보로 COVID-XNUMX를 표적으로 삼기 위해 빅 데이터를 사용할 수 있는 가능한 방법에 대해 논의할 수 있습니까?

우리는 활용할 수 있는 몇 가지 주요 빅 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 주요 승리는 데이터 연결에 대한 최근 투자가 실제로 실행되었으며 이러한 이니셔티브가 주요 성과를 거두기 시작했다는 것입니다. 실제로 우리는 현재 19차 진료, 병원 기록, 사망 기록, COVID-19 테스트 데이터와 연결된 대규모 인구 코호트에 대한 접근 권한을 확보하는 작업에 착수하고 있습니다. 또한 이러한 데이터는 COVID-XNUMX 결과에 대한 유전적 영향을 조사할 기회가 있습니다. 이러한 연결은 빅 데이터 연결과 대규모 인구 바이오뱅크의 등장으로만 가능합니다. 데이터의 양과 변수 조합으로 인해 Owkin이 개발하고 완성한 AI 모델은 데이터를 빠르게 분석하여 의미 있는 통찰력을 도출하는 데 매우 유용합니다.

정밀 의학을 COVID-19 환자 치료에 효과적인 도구로 만들기 위해 수집해야 하는 정보는 무엇입니까?

임상 특징 및 환자 인구 통계와 함께 이미징, 유전, 바이오마커를 포함하여 보다 다양한 데이터 유형 배열.

완벽한 세상에서 COVID-19 환자로부터 어떤 유형의 데이터를 수집해야 합니까?

COVID-19와 같은 새로운 질병에서는 필요한 데이터의 최대 한도가 없으며 그래야 한다고 생각합니다. "아직 모르는 것을 모른다"는 말이 있으므로 지금 수집할 수 있는 더 많은 유형의 데이터와 정보가 미래에 유용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 시퀀싱하고 바이오 뱅크의 연구원이 액세스할 수 있도록 하여 얼마나 많은 게놈 발전 지식을 경험했습니까? COVID-19가 발생하는 것을 봅니다. 지금 우리가 다양하고 큰 데이터 자원을 만든다면, 미래에 우리의 이해를 도울 새로운 발견이 나타날 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다.

또한 COVID-19에 면역이 있는 인구 집단에서 데이터를 수집하여 무엇이 그들을 면역시키는지 더 잘 이해해야 합니까?

역학에서는 비교군 선택이 매우 중요하다. 여러 의미에서 위험은 상대적입니다. 우리의 기준선이 병원 입원으로 시작한다면, 우리는 또한 더 심각한 증상을 나타내는 사람들의 질병 병인을 이해하고 있는 것입니다. 무증상 개인에 대한 더 나은 이해와 COVID-19에 대해 무증상 상태로 만드는 것이 절대적으로 필요하다고 생각합니다. 인구에서 자연적으로 발생하는 기능 돌연변이의 획득 또는 기능 돌연변이의 상실을 조사하여 얼마나 많은 치료제가 개발되고 있습니까?

환상적인 인터뷰 감사합니다. 더 알고 싶은 독자, COAI 프로젝트를 설명하는 기사를 읽을 수 있습니다.

이 시리즈의 첫 번째 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발.

이 시리즈의 세 번째 인터뷰는 Folkert W. Asselbergs, 수석 수사관

Covid-19 Open AI Consortium 웹 사이트를 방문할 수도 있습니다.