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COVID-19 오픈 AI 컨소시엄(COAI)은 COVID-19 팬데믹에 대한 혁신적인 의학적 발견과 행동 가능한 결과를 가져오기 위해 노력하고 있습니다.
COAI는 협력 연구를 증가시키고, COVID-19에 대한 효과적인 치료법의 임상 개발을 가속화하며, 모든 결과를 세계 의료 및 과학 커뮤니티와 공유하는 것을 목표로 합니다. COAI는 학술 기관, 연구자, 데이터 과학자, 산업 파트너 등 다양한 협력자를 모아 COVID-19와 싸울 것입니다.
이것은 COAI의 주요 리더와의 세 번의 인터뷰 중 두 번째입니다. 첫 번째 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발과 함께 진행되었습니다.
스티븐 웅은 통합 역학 및 데이터 과학의 조교수이며, Primary Care Stratified Medicine Research Group에서 데이터 과학 연구를 주도합니다.
그는 전통적인 역학적 방법과 연구 설계를 새로운 정보학 기반 접근 방식과 결합하여, 전자 의료 기록에서 “큰 의료 데이터”를 활용하여 위험 예측 모델링, 만성 질병의 표현형, 데이터 과학 방법 연구, 및 계층화된 의학을 1차 의료로 번역하는 것을 목표로 합니다.
최근에 COVID-19 오픈 AI 컨소시엄(COAI)에 리드 연구원으로 합류했습니다. 이 프로젝트에 합류한 이유를 설명해 주시겠습니까?
저는 Owkin과 유럽 파트너와 함께 심장 협착증의 2차 예방을 개선하기 위한 프로젝트에 참여해 왔습니다. Owkin이 COVID-19 오픈 AI 컨소시엄을 시작하여 기술, 전문 지식, 및 인프라를 활용하여 COVID-19와 싸우는 데 기여하기 위해 합류하는 것은 자연스러운 선택이었습니다. 우리는 이전 컨소시엄에서 유럽의 주요 심장 전문의를 포함한 우수한 파트너를 가지고 있습니다. 이러한 자원과 전문 지식을 활용하여 몇 주 내에 컨소시엄을 시작하고 질병 진행, 기저 병인, 및 위험 요인에 대한 우리의 이해를 개선할 수 있었습니다.
COVID-19에 감염된 인구의 일부는 심장 손상을 보이는 것으로 나타났습니다. 어떤 종류의 심장 관련 문제가 발생하고 있습니까?
심장 협착증 및 심장 질환이 COVID-19의 심각성에 주요 기여 요소라는 증거가 있습니다. 영국에서 17,000건의 COVID-19 환자에 대한 최근 분석에서, 심장 질환이 모든 입원 환자의 29%에서 발견되었습니다. 고혈압, 비만, 고혈압, 및 제2형 당뇨병을 포함한 심장 협착증 위험 요인이 질병의 심각성에 크게 기여합니다.
COVID-19가 이러한 종류의 심장 손상을 유발하는 이유를 현재 이해하고 있습니까?
COVID-19의 역학 및 진행에 대한 많은 질문이 아직 남아 있습니다. 특히 심장 질환이 있는 환자에서, 질병의 심각성 및 중증 결과로의 진행은 심장 손상에 의해 유발될 수 있습니다. 그러나 COVID-19 환자에서 발생하는 심장 손상의 정확한 유형은 추가 연구가 필요합니다.
COAI에서您的 역할은 무엇입니까?
저는 심장 협착증 예후에 대한 연구에 중점을 둔 역학자 및 데이터 과학자입니다. 저의 연구는 대규모 데이터셋을 분석하여 임상 질문에 답변하는 것을 목표로 합니다. 저의 역할은 이러한 중요한 연구 질문에 답변하기 위해 데이터 과학의 능력을 활용하는 것뿐만 아니라, 다른 학자와 동료들이 컨소시엄에 기여할 수 있도록 지원하는 것입니다.
COAI 프로젝트의 효율성을 최대화하기 위해 어떤 종류의 사람들을 招待해야 합니까?
과학자 및 임상 동료들이 데이터를 기여하는 것을 포함하여 데이터 자원의 다양성을 증가시키는 것이 중요합니다. 우리는 COVID-19가 무증상자에서 매우 심각한 질병까지 광범위한 심각성을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 질병 진행 및 심각성에 대한 질문에 답변하기 위해 1차 의료에서 2차 의료까지 다양한 의료 환경에서 다양한 유형의 데이터가 필요합니다.
현재 노팅엄 대학교의 1차 의료 계층화 의학 연구 그룹에서 데이터 과학 연구를 주도하고 있습니다. 빅 데이터를 사용하여 COVID-19를 대상으로 하는 방법에 대해 설명해 주시겠습니까?
저희는 몇 가지 주요 빅 데이터셋을 활용할 수 있습니다. 최근 데이터 연결에 대한 투자가 이루어졌으며, 이러한 이니셔티브가 주요 성과를 거두고 있습니다. 실제로 저희는 대규모 인구 집단 데이터에 접근하여 1차 의료, 병원 기록, 사망 등록, 및 COVID-19 테스트 데이터와 연결하는 것을 목표로 합니다. 또한 이러한 데이터는 COVID-19 결과에 대한 유전적 영향에 대한 조사 기회를 제공합니다. 이러한 연결은 빅 데이터 연결 및 대규모 인구 바이오뱅크의 출현으로 가능합니다. Owkin이 개발하고 완善한 AI 모델은 이러한 데이터를 효율적으로 분석하여 의미 있는 통찰력을 얻는 데 매우 유용합니다.
COVID-19 환자에서 정밀 의학을 효과적으로 사용하기 위해 어떤 정보를 수집해야 합니까?
영상, 유전적, 생체 지표 및 임상 특징과 환자 인구 통계를 포함한 다양한 유형의 데이터가 필요합니다.
理想的な 세계에서, COVID-19 환자에서 수집해야 하는 데이터 유형은 무엇입니까?
새로운 질병인 COVID-19의 경우, 아직 모르는 것이 많기 때문에 데이터를 수집하는 데에는 한계가 없어야 합니다. 예를 들어, 게놈 데이터를 시퀀싱하고 바이오 뱅크에 저장함으로써 어떤 유전적 발전이 있었는지 알 수 있습니다. 이러한 데이터를 수집하여 미래에 새로운 발견을 하기 위한 기초를 마련하는 것이 중요합니다.
COVID-19에 면역인 인구 세그먼트에서 데이터를 수집해야 하는 이유는 무엇입니까?
역학에서 비교군의 선택은 매우 중요합니다. 위험은 상대적입니다. 입원 환자를 기준으로 한다면, 더 심각한 증상을 보이는 환자에서만 질병의 병인에 대해 이해할 수 있습니다. 무증상자에서 어떤 것이 무증상으로 하는지에 대한 이해가 절실합니다. 자연적으로 발생하는 유전자 변異를 조사함으로써 얼마나 많은 치료법이 개발되었는지 알 수 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 COAI 프로젝트에 대한 기사를 읽어보실 수 있습니다.
이 시리즈의 첫 번째 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발과 함께 진행되었습니다.
이 시리즈의 세 번째 인터뷰는 Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator와 함께 진행되었습니다.
COVID-19 오픈 AI 컨소시엄 웹사이트를 방문해 보실 수 있습니다.
