Peter Ellman, Presidente e CEO da Certis Oncology Solutions – Série de Entrevistas

Certis Oncology Solutions, liderada por Peter Ellman, Presidente e CEO, é uma empresa de tecnologia de ciências da vida dedicada a realizar a promessa da oncologia de precisão. O produto da empresa é Oncology Intelligence® — dados de resposta terapêutica altamente previsíveis derivados de modelos avançados de câncer. A Certis parceira com médicos-cientistas e pesquisadores da indústria para expandir o acesso à oncologia de precisão e abordar a lacuna crítica de tradução entre estudos pré-clínicos e ensaios clínicos.

Você pode descrever o problema mais amplo na pesquisa sobre câncer que o CertisOI Assistant está abordando?

A taxa de falha de candidatos a medicamentos para câncer é alta. Foi recentemente relatado que, em 2023, 90% dos programas de oncologia acabaram falhando. Esse número é uma melhoria notável em relação à tendência histórica, que girava em torno de 96% até 2022. Considerando o custo de desenvolver medicamentos, uma taxa de falha de 90% não é sustentável. Imagine como os pacientes se beneficiariam se a taxa de sucesso fosse de pelo menos 50%.

CertisOI Assistant aborda imediatamente dois problemas importantes que contribuem para essa taxa de falha:

• Seleção de modelos pré-clínicos aprimorada: Muitos compostos mostram resultados promissores em estudos pré-clínicos, mas falham em demonstrar um efeito terapêutico suficiente em humanos. A maioria dos membros da comunidade científica aponta os modelos pré-clínicos como parte do problema. Escolher modelos pré-clínicos com a assinatura de expressão gênica correta (e usar enxertos ortotópicos para estudos cruciais) pode melhorar a “tradução” para a clínica.
• Identificação de biomarcadores mais cedo e melhor: Confiar em biomarcadores que não predizem com precisão a resposta terapêutica pode resultar em ensaios clínicos fracassados. O CertisOI Assistant é integrado ao CertisAI, nossa plataforma de IA/ML patenteada, permitindo a identificação de biomarcadores preditivos mais cedo no processo de desenvolvimento de medicamentos.

Como o CertisOI Assistant usa a IA para melhorar o acesso aos dados de oncologia e o que o distingue de outras ferramentas de IA no campo?

O CertisOI Assistant fornece capacidades avançadas de análise de dados e modelagem preditiva por meio de uma interface de linguagem natural fácil de usar. Ele se destaca de várias maneiras:

• Integração de Conjunto de Dados Abrangente: O assistente integra uma ampla gama de dados de oncologia, incluindo informações de pacientes, características de tumores, perfis genéticos e previsões de resposta a medicamentos. Essa abordagem holística permite uma análise mais abrangente do que as ferramentas que se concentram em tipos de dados isolados.
• Previsões Baseadas em IA: O assistente emprega algoritmos de IA para prever a resposta e a resistência a medicamentos, oferecendo insights sobre quais tratamentos provavelmente serão eficazes para modelos de câncer específicos. Essa capacidade preditiva é crucial para a medicina personalizada e o distingue de ferramentas que confiam apenas em dados históricos.
• Interface Amigável: Ao fornecer uma interface intuitiva para consultar e analisar conjuntos de dados complexos, o assistente torna mais fácil para os pesquisadores acessar e interpretar os dados de oncologia sem precisar de habilidades técnicas avançadas.
• Foco em Modelos Pré-Clínicos: O assistente se especializa em pesquisa de oncologia pré-clínica, particularmente em modelos PDX e de linhas celulares, oferecendo insights únicos sobre o desenvolvimento de medicamentos em estágios iniciais e biologia de tumores.
• Visualizações Interativas: O assistente suporta visualizações interativas, como estudos de farmacologia e crescimento de tumores, permitindo que os pesquisadores explorem os dados de forma mais envolvente e informativa.

Como a ferramenta transforma dados complexos em insights ação, especialmente para pesquisadores que trabalham com dados de sensibilidade a medicamentos ou genômica?

O CertisOI Assistant aproveita um fluxo de trabalho estruturado para transformar dados brutos em insights significativos. Isso envolve consultar um conjunto de dados de oncologia abrangente, analisar os dados e apresentar os resultados em um formato claro e interpretável. Aqui está como funciona:

• Consulta de Dados: O CertisOI Assistant pode acessar um banco de dados relacional que contém informações detalhadas sobre modelos de oncologia, incluindo dados de pacientes, características de tumores, dados genômicos e previsões de resposta a medicamentos. Ele usa consultas semelhantes ao SQL para extrair dados relevantes com base nas necessidades específicas do pesquisador.
• Análise de Dados: Uma vez que os dados são recuperados, o CertisOI Assistant pode realizar várias análises, como identificar mutações comuns, correlacionar a expressão gênica com a sensibilidade a medicamentos ou avaliar os resultados de estudos de farmacologia. Ele também pode classificar e filtrar os dados para destacar as descobertas mais significativas.
• Visualização: O assistente pode apresentar os dados em formatos tabulares, gerar gráficos interativos para estudos de farmacologia e crescimento de tumores e exibir imagens de histologia. Essa visualização ajuda os pesquisadores a entender rapidamente padrões e relações complexas de dados.
• Interpretação e Insights: Ao fornecer uma interpretação clara dos dados, incluindo previsões para sensibilidade ou resistência a medicamentos, o CertisOI Assistant ajuda os pesquisadores a tomar decisões informadas sobre estratégias terapêuticas potenciais ou direções experimentais adicionais.
• Personalização e Flexibilidade: Os pesquisadores podem adaptar suas consultas para se concentrar em tipos específicos de câncer, marcadores genéticos ou respostas a tratamentos, permitindo uma análise altamente personalizada que se alinha com seus objetivos de pesquisa.

Como o CertisOI Assistant melhora a capacidade dos pesquisadores de selecionar modelos de câncer, projetar estratégias de biomarcadores ou realizar validações in silico?

Cobri as duas primeiras áreas – a seção de modelos de câncer e o design de estratégias de biomarcadores – no início desta entrevista, então vou me concentrar em realizar validações in silico. O CertisOI Assistant fornece um ambiente virtual para testar e validar hipóteses relacionadas à eficácia de medicamentos, engajamento de alvos e descoberta de biomarcadores sem a necessidade de experimentos de laboratório imediatos. Isso permite que eles refinem rapidamente suas hipóteses e concentrem esforços experimentais nos caminhos mais promissores.

Aqui estão alguns exemplos:

• Previsões de Resposta a Medicamentos: Use previsões baseadas em IA para resposta e resistência a medicamentos para avaliar como diferentes modelos provavelmente responderão a medicamentos específicos. Isso pode ajudar a validar a eficácia potencial de um medicamento in silico antes de prosseguir para estudos in vitro ou in vivo.
• Perfil Genômico e Molecular: Analise os dados genômicos, incluindo mutações, expressão gênica e variações de número de cópias, para identificar alvos potenciais e validar sua relevância para o mecanismo de ação do medicamento. Isso pode ajudar a entender a base molecular da sensibilidade ou resistência a medicamentos.
• Descoberta de Biomarcadores: Correlacione características moleculares com previsões de resposta a medicamentos para identificar biomarcadores preditivos potenciais. Isso pode orientar a seleção de populações de pacientes mais prováveis de se beneficiar de uma terapia específica.
• Exploração de Terapias Combinadas: Explore previsões de sinergia de medicamentos para identificar combinações de medicamentos promissoras que podem melhorar os resultados terapêuticos. Isso pode fornecer insights sobre estratégias de combinação potenciais que podem ser validadas experimentalmente.
• Análise Histológica: Use imagens de histologia para validar os efeitos morfológicos de medicamentos em tecidos tumorais, fornecendo evidências adicionais para o mecanismo de ação e eficácia potencial do medicamento.
• Comparações Entre Modelos: Compare diferentes modelos para entender como diferentes contextos genéticos influenciam a resposta a medicamentos, ajudando a validar hipóteses sobre o papel de genes ou vias específicas in silico.
• Triagem Virtual: Realize triagem virtual de medicamentos contra uma ampla gama de modelos para priorizar candidatos para validação experimental adicional.

Você pode compartilhar exemplos de como os pesquisadores são esperados para usar essa ferramenta para melhorar seus fluxos de trabalho ou alcançar avanços?

O exemplo mais simples é a seleção de modelos pré-clínicos. Todo estudo pré-clínico começa com a seleção de modelos de tumor. O CertisOI Assistant remove o esforço manual desse processo e traz grande precisão para a seleção dos modelos ótimos para qualquer estudo.

Outro exemplo é o desenvolvimento de uma estratégia de biomarcadores. A abordagem tradicional é hipotetizar quais biomarcadores podem estar ligados ao mecanismo de ação do medicamento e, em seguida, testar essas hipóteses em estudos pré-clínicos, o que geralmente é um processo iterativo. Se os dados pré-clínicos forem promissores, os pesquisadores devem validar biomarcadores preditivos em ensaios clínicos humanos — e, como discutido, a taxa de falha é alta.

O CertisOI Assistant ajuda os pesquisadores a identificar e validar biomarcadores de expressão gênica mais precisos e preditivos mais cedo no processo de desenvolvimento, com menos iterações do que o fluxo de trabalho tradicional — economizando tempo, dinheiro e melhorando as chances de sucesso comercial.

Quais tipos de modelos de câncer ou conjuntos de dados a ferramenta suporta e como essa amplitude beneficia a comunidade de pesquisa?

A versão atual do CertisOI fornece aos pesquisadores acesso à biblioteca em rápida expansão da Certis de modelos de tumor PDX e PDX derivados e ao conjunto de dados completo da Encyclopedia de Linhas Celulares de Câncer (CCLE) de modelos. Os algoritmos da plataforma também se baseiam em dados do Projeto de Sensibilidade a Medicamentos em Câncer (GDSC), do Consórcio Internacional do Genoma do Câncer (ICGC), do CI ALMANAC, O’Neil e outros conjuntos de dados. Essa abordagem holística para a integração de dados permite uma análise mais abrangente do que as ferramentas que se concentram em tipos de dados isolados.

O CertisOI Assistant é projetado para ser de fácil uso. Como você garante que ele seja acessível a pesquisadores que podem não ter expertise técnica extensa?

Várias características tornam o CertisOI Assistant acessível a pesquisadores em todos os níveis:

• Interface Intuitiva: A interface é projetada para ser intuitiva e fácil de navegar, permitindo que os usuários realizem consultas e análises complexas sem precisar entender os detalhes técnicos subjacentes.
• Fluxos de Trabalho Orientados: O assistente fornece fluxos de trabalho orientados para tarefas de pesquisa comuns, como consultar previsões de resposta a medicamentos, analisar dados genômicos e explorar estudos de farmacologia. Isso ajuda os usuários a se concentrar em suas perguntas de pesquisa sem se perder em complexidades técnicas.
• Processamento de Linguagem Natural: Os usuários podem interagir com o assistente usando consultas de linguagem natural, tornando mais fácil para aqueles sem expertise técnica acessar as informações de que precisam. O assistente interpreta as consultas e as traduz em consultas de banco de dados apropriadas.
• Documentação Abrangente: Documentação detalhada e tutoriais ajudam os usuários a entender como usar o assistente de forma eficaz. Isso inclui guias passo a passo, exemplos e explicações de conceitos-chave.
• Visualizações Interativas: O assistente fornece visualizações interativas para análise de dados, como gráficos e imagens de histologia, permitindo que os usuários explorem e interpretem os dados visualmente sem precisar escrever código.
• Suporte Responsivo: Os usuários podem acessar suporte responsivo para ajudar com quaisquer perguntas ou problemas. Isso garante que eles possam obter ajuda rapidamente e continuar sua pesquisa sem atrasos desnecessários.
• Consultas Personalizadas: Embora o assistente forneça fluxos de trabalho padrão, ele também permite personalização, permitindo que os usuários adaptem consultas às suas necessidades de pesquisa específicas sem precisar de conhecimento técnico profundo.

Colaboração é um aspecto fundamental da pesquisa. Como o CertisOI Assistant facilita o trabalho em equipe entre pesquisadores ou instituições?

Com o CertisOI Assistant, pesquisadores de diferentes equipes ou instituições podem acessar o mesmo conjunto de dados e ferramentas, permitindo que trabalhem colaborativamente em projetos ou questões de pesquisa compartilhados. A plataforma também facilita o download e compartilhamento de consultas de dados, resultados e insights entre membros da equipe, permitindo que todos contribuam efetivamente para um projeto.

Quais são os maiores desafios para escalar a adoção de IA na pesquisa sobre câncer e como eles podem ser abordados?

Desafios significativos incluem segurança de dados, integração de dados e confiança nas previsões baseadas em IA. Não sou especialista em segurança de dados ou integração de dados, mas grandes mentes estão trabalhando para resolver esses desafios. Em relação à confiança nas previsões geradas por IA, precisamos de maneiras eficientes e confiáveis para validar essas previsões.

A Certis adotou uma abordagem de duas vias para isso: validação in silico por meio de estudos de validação interna e cruzada, e validação in vivo — realizando estudos em modelos de camundongos clinicamente relevantes para avaliar a precisão das previsões da nossa plataforma. Com o tempo, essas ferramentas também serão validadas clinicamente em pacientes humanos — mas, é claro, isso levará muito tempo e dinheiro, bem como a disposição de mudar o paradigma atual de tratamento de câncer. A comunidade médica e reguladora precisará parar de confiar em como as coisas sempre foram feitas e abraçar o poder das análises computacionais para informar decisões.

Como você vê ferramentas como o CertisOI Assistant moldando o futuro do tratamento de câncer e da medicina de precisão?

A medicina moderna ainda não tem uma boa maneira de combinar pacientes com os tratamentos ideais. No geral, apenas 10% dos pacientes com câncer experimentam um benefício clínico dos tratamentos combinados com mutações de DNA de tumores. Isso não apenas prejudica a saúde dos pacientes, mas também os prejudica financeiramente. Estima-se que US$ 2,5 bilhões — com “B” — são desperdiçados em terapias ineficazes. É um fato triste que 42% dos pacientes com câncer esgotam completamente seus ativos até o segundo ano após o diagnóstico.

Ferramentas como o CertisOI Assistant e CertisAI nos ajudarão a realizar a promessa da medicina de precisão — obter o tratamento ideal para a forma única de câncer de cada pessoa, da primeira vez, sempre…. E para democratizar o acesso a cuidados personalizados mais eficazes.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Certis Oncology Solutions.