Ro’ee Gilron, PhD, Lead Neuroscientist ved Rune Labs – Intervju-serie

Ro’ee Gilron, PhD, er Lead Neuroscientist ved Rune Labs, et programvare- og dataanalyse-selskap for presisjonsnevrologi, som støtter behandling og terapiutvikling. StrivePD er selskapets behandlingsplattform for Parkinsons sykdom, som muliggjør at pasienter og kliniske behandlere kan bedre håndtere Parkinsons sykdom ved å gi tilgang til kurerte dashboards som summerer en rekke pasientdatakilder, og ved å koble pasienter til kliniske studier. For terapiutvikling benytter bioteknologi- og medisinske enhets-selskaper Runes teknologi, nettverk av engasjerte kliniske behandlere og pasienter, og store longitudinelle realverdens-data for å påskynde utviklingsprogrammer. Selskapet har mottatt finansiell støtte fra ledende investorer som Eclipse Ventures, DigiTx, TruVenturo og Moment Ventures.

Hva var det som først tiltalte deg til feltet nevrovitenskap?

Jeg ble forelsket i feltet translasjonsnevrovitenskap etter min forskningsopplevelse med å arbeide med epilepsipasienter i Epilepsi-overvåkingsenheten (EMU). Mye arbeid har blitt gjort med disse pasientene over årene, noe som har ført til fantastiske oppdagelser i tale, syn og motorisk kontroll, området jeg fokuserte på på den tiden. Etter å ha gjort grunnleggende forskning for min mastergrad ønsket jeg å arbeide med pasienter spesifikt på sykdommene de lider av. Dette motiverte meg til å anvende det jeg hadde lært på mastergraden om motorisk kontroll og ingeniørkunst til å arbeide med Parkinsons-pasienter med dypt hjernestimuleringsenheter.

Kunne du diskutere noen av dine tidlige arbeider med dypt hjernestimuleringsenheter (DBS)?

I løpet av det siste tiåret av min karriere har jeg vært heldig å være på riktig sted til riktig tid. Jeg ble med i Philip Starrs laboratorium, en nevrokirurg ved UCSF Health, og på den tiden arbeidet han med eksperimentelle DBS-enheter. Laboratoriet arbeidet med å få en etterforskningsenhet-unntak (IDE) for å samle inn de nødvendige dataene som støtter en premarkeds-godkjennings-søknad med en utvalgt gruppe pasienter og kliniske behandlere som prøvde å utvikle neste-generasjons terapier med DBS.

En spennende komponent i dette arbeidet har vært de nye mulighetene til enhetene som ble utviklet på den tiden. Det er en hjernestimuleringsenhet som vi arbeidet for å utvikle fra ende til ende, noe som inkluderte å designe grensesnittet, arbeide med enheten og programmere den.

Rune Labs beskriver seg selv som et programvare- og dataanalyse-selskap for presisjonsnevrologi. Kan du definere hva presisjonsnevrologi er?

Vi tar playbooken fra kreftforskning de siste 10 årene. Vi trodde at en studie feilet fordi bare 5% av pasientene svarte. Vi innser nå at hvis du tar all denne dataen og aggregaterer den over alle forskjellige typer kreft, sekvenserer genomet til svulstene og tar de antatte “feilene”, har du en mye mer personlig terapi å tilby disse pasientene. Nå behandler du ikke en brystkreftspasient, men en svært spesifikk type svulst som er sekvensert fra en kreftspasient. Behandlingene er usedvanlig personlige. Denne revolusjonen i kreft har hatt en stor innvirkning på overlevelsesraten til pasientene, og nå prøver vi å lære fra denne erfaringen.

I nevrologi er vi fortsatt, til en viss grad, fastlåst i måter å evaluere noen lidelser som har vært rundt i det siste århundret. Vi prøver å innføre en fremtid hvor alle disse usedvanlig sofistikerte enhetene er festet til en armbåndsur og koblet til smarttelefoner, som samler inn detaljert informasjon om pasientene for å hjelpe dem og deres kliniske behandlere med å ta bedre beslutninger om terapien. Vi ønsker å bruke denne dataen som grunnlag for å utvikle nye nevrologiske terapier og bringe dem til markedet.

Det har vært svært få gjennombrudd i Parkinsons sykdom de siste ti årene, hvorfor er dette så vanskelig å takle?

Det er multifaktorielt i Parkinsons sykdom. Vi har ikke det perfekte målet, og de fleste av terapiene vi har i dag endrer ikke sykdomsforløpet, bare behandler symptomene, inkludert DBS. Det er vanskelig å utvikle nye legemidler. Parkinsons sykdom, og mange andre lidelser, utvikler seg over en periode før symptomene manifesterer seg. Du kan leve svært lenge med sykdommen stabilt, noe som gjør det vanskelig å vurdere effekten av nye legemidler på en tradisjonell måte. Metoder for å måle klinisk nytte, som spørreskjemaer, er ikke alltid i stand til å fange innvirkningen nøyaktig, spesielt med mangfoldet av sykdomssymptomer i en studie med 500 pasienter. Det er en svært begrenset mengde molekyler å teste.

Likevel er det en teori om at hvis du hadde en mye dypere måte å fenotype pasienter og spore dem for å samle inn mer detaljert informasjon over tid, kunne du kanskje observere en effekt som du ikke ville ha kunnet tidligere. Dette kunne kreve en kortere tid, som uker eller måneder, akselerert takket være data samlet inn fra wearables som Apple Watch.

Hva slags data samler Rune Labs inn fra wearables som Apple Watch til sofistikerte dypt hjernestimuleringsenheter som kan akselerere utviklingen av terapier for Parkinsons sykdom?

Med Apple Watch har vi 510(k)-godkjenning fra den amerikanske mat- og legemiddeladministrasjonen til å måle en pasients tremor og dyskinesi minutt for minutt. Vi har arbeidet sammen med Apple (AAPL ) på denne teknologien, som lar oss fokusere mer på pasientene hver dag, uke og måned. Dette er ikke mulig når du bare ser på en pasients kliniske scoring. Med Apple Watch kan vi samle inn en stor mengde data som lar oss gjøre dype fenotype-annotasjoner. I tillegg til disse validerte responsene samler det også inn stor informasjon om pasienten. Dette kan inkludere mønster av deres mobilitet fra skritteller til skritt lengde, til andre validerte målinger som dobbelt støtte tid eller gåing i symmetri, som relatere til pasientens sannsynlighet for å falle – en stor bekymring for Parkinsons pasienter og en stor bidragsyter til funksjonsnedsettelse. Vi sporer også søvnmønster og fysisk aktivitet, som studier har vist er gunstig. Fysisk aktivitet er en av de få tingene som er gunstig for Parkinsons symptomer over lang tid.

I tillegg bruker vi denne dataen til å hjelpe med å fenotype pasienter med DBS-enheter i en undergruppe av mer avanserte Parkinsons pasienter. For dette bruker vi Medtronic-produserte enheter som kan sanse hjernaktivitet. Vi sporer mye informasjon om pasientens elektrofysiologi som kommer fra dypt inne i disse nucleus som produserer patologiske nettverk i pasienter. Denne tilnærmingen lar oss karakterisere pasienter på en måte som ikke var mulig tidligere.

Hvordan hjelper denne dataen Rune Labs med å tilby prediktive, personlige terapier?

Vi kommer til dette fra en pasient-først-tilnærming. Nå er det vanskelig å kommunisere alle valgene som er tilgjengelige for en person med Parkinsons sykdom, da kliniske behandlere må sortere gjennom mange av disse terapiene for sine pasienter. En av tingene vi tror bedre data kan hjelpe med er forbedrede prediksjoner, som å anbefale en pasient motta en DBS-enhet fordi de har opplevd mye motoriske fluktuasjoner med orale legemidler. Vi kan hjelpe å empowerment pasienten til å ha denne samtalen med sin kliniske behandler. Et annet eksempel er hvis en klinisk behandler kan se fra dataen at deres pasient har opplevd mye dyskinesi, kan de anbefale å endre legemiddelformulasjonen. Det er mange nye legemidler og enheter på markedet, og vi ønsker å empowerment pasientene til å utforske alle valg.

I tillegg arbeider vi med enhetsprodusenter som Medtronic som potensielt i fremtiden kan tilby sanntids-forslag til pasienter, som bestemte legemidler eller om den innhalte eller injiserte modaliteten er best egnet for dem.

En annen ting vi arbeider med i DBS-enhet-rommet er å kunne ta en pasients utfallsdata, som deres symptomer, og kombinere det med elektrofysiologidata som samles inn fra hjernen. Å sette disse to datatypene sammen for å komme med en anbefaling om hvordan å effektivt stimulere en pasients hjern kan, i fremtiden, integreres i kliniske studier. Det er allerede noen eksempler på at dette har hjulpet med å identifisere biomarkører for Parkinsons sykdoms progrediering.

Har Rune Labs kunnet identifisere biomarkører for Parkinsons sykdoms progrediering?

Jeg tror vi har noen tidlige ledetråder som er svært lovende når det gjelder biomarkører. Publisert data viser at det er bestemte karakteristika som bidrar til en økt risiko og raskere progrediering av sykdommen, som søvnanomalier eller kognitive problemer. Plattformen vi har kan måle disse symptomene. Hva som er spennende med dette er potensialet det har til å positivt påvirke pasientene. Pasientene bærer disse enhetene og fanger disse mønstrene over lange perioder, noe som er nødvendig for å utvikle biomarkører gitt sykdommens tidsramme måles i tiår.

Rune Labs har også arbeidet på en ryggmargstimulator for å hjelpe multiple sklerose-pasienter, kunne du diskutere noen av vitenskapen bak dette?

Multiple sklerose er en nevrodegenerativ sykdom, og som Parkinsons sykdom, finnes det ingen kur i dag, men det finnes legemidler og sykdomsmodifiserende terapier som hjelper pasientene å lindre symptomene. Disse legemidlene reduserer essensielt den overreaktive immunsystemet som forårsaker kroppen å angripe seg selv i MS. Hos Rune undersøker vi en ny MS-behandling som ville bruke en ryggmargstimulator-enhet til å hjelpe med å håndtere den nevrologiske smerten forbundet med MS. Hva som er unikt med denne tilnærmingen er at, som Parkinsons sykdom, kan du bruke denne enheten til å aksessere nervesystemet.

Et mål i nevrologi er å designe en adaptiv hjernestimuleringsenhet som kan reagere i sanntid på hjernebølger for å behandle dusinvis av sykdommer. Hva er noen av de viktigste utfordringene bak bygging av dette?

Det er mange viktige utfordringer bak bygging av en adaptiv DBS-enhet (aDBS). Den viktigste utfordringen er å registrere og stimulere samme mål. Det er flere faktorer som kan påvirke signal-trofasthet, og selv forhindre bruk av en enhet i noen pasienter. En nylig studie fant at bruk av en implanterbar pulsgenerator (IPG) i høyre bryst ved en avstand fra elektrisk dipol av hjertet kan mildne EKG-forurensning og dermed redusere sannsynligheten for EKG-forurensning i tilgjengelige sansekontakter. I tillegg til EKG-forurensning kan DBS-elektrodekabel-bevegelse observeres som årsak til store transiente i hjernesignaler. Begge ovennevnte forurensninger forurenser brede bånd av frekvensspekteret og kan derfor forhindre terskel-baserte kontrollpolitikker fra å reagere effektivt på målbio-markøren og føre til en ukontrollert økning eller reduksjon av stimulering.

Utviklingen av klinisk bærekraftige aDBS-systemer vil bringe nye utfordringer som er tekniske i naturen, inkludert artifact-fri interaksjon med hjernaktivitet. Mange av disse utfordringene kunne bli adressert ved å parre tilleggs-wireless eksterne enheter med implantatene for å støtte fysiologisk og atferdsmessig sporings samt øke presisjonen av de pasient-tilpassede kontrollstrategiene.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Rune Labs.