Konsorcjum COVID-19 Open AI – Wywiad z Sanjayem Budhdeo, MD, Dyrektorem Rozwoju Biznesu

Konsorcjum COVID-19 Open AI (COAI) ma na celu wprowadzenie przełomowych odkryć medycznych i uzasadnionych ustaleń do walki z pandemią COVID-19.

COAI ma na celu zwiększenie współpracy badawczej, przyspieszenie rozwoju klinicznego skutecznych leków na COVID-19 oraz udostępnienie wszystkich swoich ustaleń globalnej społeczności medycznej i naukowej. COAI zjednoczy współpracowników: instytucje akademickie, badaczy, specjalistów od danych i partnerów przemysłowych, aby walczyć z pandemią COVID-19.

To będzie pierwszy z trzech wywiadów z głównymi liderami zaangażowanymi w COAI.

Sanjay Budhdeo jest lekarzem praktykującym. Ukończył studia medyczne na Uniwersytecie w Oksfordzie i uzyskał tytuł magistra na Uniwersytecie w Cambridge, a także jest członkiem Królewskiego Kolegium Lekarzy. Sanjay ma doświadczenie w dziedzinie neuroobrazowania, epidemiologii i zdrowia cyfrowego. Przed dołączeniem do Owkin jako menedżera partnerstwa, był starszym współpracownikiem w Boston Consulting Group, gdzie skupił się na danych i technologiach w ochronie zdrowia. Zasiada w Komitecie Bezpieczeństwa Pacjentów w Królewskim Towarzystwie Medycznym i był wcześniej specjalistą doradczym w Komisji Jakości Opieki.

Co skłoniło Cię do dołączenia do OWKIN?

Kiedy praktykowałem jako lekarz, widziałem wielu pacjentów, którzy mieli choroby, których nie mogliśmy leczyć lekami, gdzie było tylko tyle, co mogliśmy zrobić. Jako badacz, byłam sfrustrowany tradycyjnymi podejściami do analizy, w czasie gdy mieliśmy dostęp do coraz więcej danych. Próba połączenia pól, które ewoluowały oddzielnie – takich jak epidemiologia i obrazowanie – okazała się bardzo trudna. Sztuczna inteligencja była dla mnie sposobem na połączenie kropek z mojej pracy jako badacza i lekarza, umożliwiając uzyskanie indywidualnych spostrzeżeń, które mogłyby wpłynąć na diagnozę i leczenie całej populacji pacjentów.

Masz doświadczenie w epidemiologii i zdrowiu cyfrowym. Czy mógłbyś podzielić się z nami niektórymi z poprzednich projektów, nad którymi pracowałeś?

W epidemiologii pracowałem nad brytyjską kohortą urodzeń z 1946 roku – fascynującym długoterminowym badaniem, które śledziło osoby urodzone w ciągu jednego tygodnia przez całe ich życie. W jednym projekcie zająłem się tym, kiedy te osoby zaczęły uczyć się siedzieć, stawać i chodzić, i zobaczyłem, że jest to związane z ich zdolnością do wykonywania bardziej skomplikowanych zadań w późniejszym życiu. Zajmowałem się również przyczynami tego związku – czy były różnice w genetyce lub w strukturze mózgu? W zdrowiu cyfrowym moim celem było zapewnienie interoperacyjności – połączeń między elektronicznymi kartami medycznymi w szpitalach, które umożliwiają udostępnianie danych o pacjentach między szpitalami. Jest to bardzo ważne dla bezpośredniej opieki medycznej, aby lekarz miał pełne pojęcie o tym, co się wydarzyło wcześniej, ale jest to również bardzo ważne, aby umożliwić użycie modeli sztucznej inteligencji w środowisku klinicznym.

OWKIN prowadzi badanie z użyciem sztucznej inteligencji, zwane Konsorcjum COVID-19 Open AI (COAI). Czy mógłbyś opisać, czym jest ten projekt?

COAI to odpowiedź Owkin na obawy, które usłyszał od naszych partnerów instytucji klinicznych i akademickich. Jest dla nas jasne, że istnieją ważne pytania kliniczne, które muszą być odpowiednie dla COVID-19 – na przykład, jak możemy zidentyfikować pacjentów, którzy są narażeni na ciężką chorobę? Jakie potencjalne leki mogą być wykorzystane do leczenia zakażeń COVID-19? Naszym celem jest zwiększenie współpracy badawczej i udostępnienie wszystkich ustaleń globalnej społeczności medycznej i naukowej. COAI korzysta z siły współpracowników z całego świata – w tym uniwersytetów, szpitali, startupów i firm biotechnologicznych. Tworzymy specjalne obszary badawcze, a pierwszym obszarem, który ogłosiliśmy, jest związany z powikłaniami sercowo-naczyniowymi u pacjentów z COVID-19, a kolejne obszary badawcze będą uruchamiane wkrótce.

Jednym z początkowych projektów będzie zrozumienie powikłań sercowo-naczyniowych. Jakie rodzaje spostrzeżeń możemy uzyskać z COAI?

Naszym celem jest wytworzenie klinicznie użytecznych informacji o ryzyku ostrej choroby sercowo-naczyniowej z powodu zakażeń COVID-19. Badać będziemy to pytanie z różnych stron, wykorzystując różne rodzaje danych z różnych krajów. Jest to wspaniałe, aby pracować z międzynarodowo wiodącymi klinicystami, aby dotrzeć do sedna tych pytań.

Predykcja i charakterystyka odpowiedzi immunologicznej jest innym aspektem COAI. Jakie rodzaje danych powinny być analizowane, aby w pełni zrozumieć, dlaczego niektórzy ludzie są w stanie zbudować odpowiedź immunologiczną, podczas gdy inni wymagają pomocy medycznej?

Nasz system obronny jest niesamowicie złożony i drobiazgowy. Istnieje wiele rodzajów komórek zaangażowanych w naszą odpowiedź immunologiczną. Niektóre komórki bezpośrednio zwalczają obcych najeźdźców. Inne komórki wytwarzają pro-zapalne chemikalia zwane cytokinami, które działają jako sygnały do celowania odpowiedzi immunologicznej i oznaczają określone komórki do zniszczenia. To, czego się uczymy, to fakt, że równowaga poszczególnych cytokin – w tym IFN1, IFN gamma i IL-10 – jest bardzo ważna w pośredniczeniu tej odpowiedzi immunologicznej. Sztuczna inteligencja może być bardzo pomocna w badaniu bogatego zestawu danych zawierającego poziomy wielu cytokin i innych markerów krwi, oraz generowaniu spostrzeżeń na temat tego, co są kluczowymi graczami, biorąc pod uwagę złożoną interakcję między różnymi czynnikami.

Zrozumienie, jak leczyć pacjentów, aby osiągnąć najlepsze wyniki, jest być może jednym z najważniejszych projektów realizowanych przez COAI. Twoim zdaniem, jakie są pierwsze kroki, które należy podjąć, aby zrozumieć to?

Ważnym pierwszym krokiem jest stratyfikacja ryzyka. Chcemy zrozumieć, którzy pacjenci są narażeni na największe ryzyko ciężkiej choroby – w tym powikłań płucnych, takich jak zespół ostrej niewydolności oddechowej, powikłań sercowych, takich jak zapalenie mięśnia sercowego, oraz innych powikłań narządowych lub układowych. To pytanie o stratyfikację ryzyka jest ważne z kilku powodów. Po pierwsze, jako lekarz, możesz chcieć monitorować pacjenta inaczej, jeśli wiesz, że jest on narażony na większe ryzyko powikłań. Po drugie, jako szpital, chcesz być w stanie przewidzieć popyt na oddziały intensywnej terapii i planować zgodnie z tym popytem. Po trzecie, jeśli jesteś badaczem lub firmą biotechnologiczną, możesz uwzględnić tę podgrupę pacjentów w badaniach, a następnie leczyć ich wcześnie, aby uzyskać optymalną odpowiedź na leczenie. We wszystkich tych przypadkach naszym ostatecznym celem jest poprawa wyników pacjentów.

Czy możesz wyjaśnić, dlaczego nauka o danych jest tak ważna w walce z COVID-19?

Nauka o danych, w najszerszym tego słowa znaczeniu, jest sercem walki z COVID-19. Pozostają ważne pytania dotyczące modelowania wskaźników zakażeń COVID-19. Możemy wykorzystać dane z prawdziwych pacjentów, aby zidentyfikować leki, które mogą być przydatne w leczeniu pacjentów z COVID-19. Istnieje niesamowita ilość informacji, które odkrywamy na temat wirusa, co pomoże nam lepiej zaprojektować szczepionkę. Jest tak wiele, czego nie wiemy o wirusie, w tym, jak wpływa on na ludzi, a uczymy się coraz więcej dzięki różnym rodzajom danych – biochemicznym, genetycznym, klinicznym i z telefonów komórkowych.

Co sądzisz, jakie spostrzeżenia możemy uzyskać dzięki analizie tych danych przy użyciu sztucznej inteligencji?

Dla mnie słodkie miejsce sztucznej inteligencji jest naprawdę w pomocy w wyprowadzeniu wniosków na poziomie indywidualnym z danych na poziomie populacji. Możemy pomyśleć o tym, którzy pacjenci mogą skorzystać z których terapii w walce z zakażeniem COVID-19, lub pomóc w przewidzeniu, które obszary mogą stać się lokalnymi ogniskami zakażeń COVID-19. Istnieje również wiele aktywności w dziedzinie odkryć, zarówno w zakresie potencjalnych leków, jak i kandydatów na szczepionki. Sztuczna inteligencja może naprawdę pomóc nam dostarczyć nowe biologiczne spostrzeżenia znacznie szybciej.

Kto powinien dołączyć do projektu Konsorcjum COVID-19 Open AI?

Rozmawiamy z wieloma graczami wewnątrz i na zewnątrz sektora ochrony zdrowia. Obejmuje to szpitale, uniwersytety i firmy farmaceutyczne, a także inne startupy, organizacje pozarządowe i organizacje polityczne. Jesteśmy szczególnie zainteresowani usłyszeć od klinicystów, którzy zebrali dane i chcieliby uzyskać pomoc w analizie.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat projektu COAI lub COVID-19?

Jestem naprawdę podekscytowany, aby podzielić się tą inicjatywą z Tobą! Jeśli chcesz współpracować, będziemy szczęśliwi, aby omówić – skontaktuj się z nami pod adresem COAI@owkin.com

Dziękuję za wspaniały wywiad. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, mogą przeczytać nasz artykuł opisujący projekt COAI.

Drugi wywiad w tej serii był z Dr. Stephenem Weng, Principal Investigator.

Trzeci wywiad w tej serii był z Folkertem W. Asselbergs, Principal Investigator

Możesz również odwiedzić stronę internetową Konsorcjum COVID-19 Open AI.