Peter Ellman, Președinte și CEO al Certis Oncology Solutions – Seria de interviuri

Certis Oncology Solutions, condusă de Peter Ellman, Președinte și CEO, este o companie de tehnologie din domeniul științelor vieții, dedicată realizării promisiunii oncologiei de precizie. Produsul companiei este Oncology Intelligence® — date predictive terapeutice de răspuns, derivate din modele avansate de cancer. Certis colaborează cu medici-științifici și cercetători din industrie pentru a extinde accesul la oncologia de precizie și pentru a aborda lacuna critică de traducere între studiile preclinice și studiile clinice.

Ne puteți descrie problema mai largă din cercetarea oncologică pe care CertisOI Assistant o abordează?

Rata de eșec a candidaților pentru medicamentele investigaționale oncologice este ridicată. A fost raportat recent că, în 2023, 90% din programele oncologice au eșuat în cele din urmă. Acest număr reprezintă o îmbunătățire remarcabilă față de tendința istorică, care a variat în jurul valorii de 96% până în 2022. Având în vedere costul dezvoltării medicamentelor, o rată de eșec de 90% nu este sustenabilă. Imaginați-vă cum ar beneficia pacienții dacă rata de succes ar fi de cel puțin 50%.

CertisOI Assistant abordează imediat două probleme foarte importante care contribuie la această rată de eșec:

• Selecția îmbunătățită a modelului preclinic: Multe compuși arată rezultate promițătoare în studiile preclinice, dar nu reușesc să demonstreze un efect terapeutic suficient la oameni. Majoritatea membrilor comunității științifice indică modelele preclinice ca parte a problemei. Alegerea modelelor preclinice cu semnătura de exprimare genetică corectă (și utilizarea engraftărilor ortotopice pentru studiile cheie) poate îmbunătăți “traducerea” în clinică.
• Identificarea mai devreme și mai bună a biomarkerilor: Dependența de biomarkeri care nu prezic cu acuratețe răspunsul terapeutic poate duce la eșecul studiilor clinice. CertisOI Assistant este integrat cu CertisAI, platforma noastră predictivă de inteligență artificială și învățare automată, permițând identificarea biomarkerilor predictivi devreme în procesul de dezvoltare a medicamentelor.

Cum folosește CertisOI Assistant inteligența artificială pentru a îmbunătăți accesul la datele oncologice și ce îl diferențiază de alte instrumente AI din domeniu?

CertisOI Assistant oferă capacități avansate de analiză a datelor și modelare predictivă prin intermediul unei interfețe naturale de limbaj. Se remarcă în mai multe moduri:

• Integrarea datelor cuprinzătoare: Asistentul integrează o gamă largă de date oncologice, inclusiv informații despre pacienți, caracteristici tumorale, profiluri genetice și predicții de răspuns la medicamente. Acest abordare holistic permite o analiză mai cuprinzătoare decât instrumentele care se concentrează pe tipuri izolate de date.
• Predicții bazate pe IA: Asistentul utilizează algoritmi de inteligență artificială pentru a prezice răspunsul și rezistența la medicamente, oferind insight-uri despre care tratamente sunt probabil să fie eficiente pentru modelele de cancer specifice. Această capacitate predictivă este crucială pentru medicina personalizată și îl diferențiază de instrumentele care se bazează doar pe date istorice.
• Interfață ușor de utilizat: Prin oferirea unei interfețe intuitive pentru interogarea și analiza datelor complexe, asistentul face mai ușor pentru cercetători să acceseze și să interpreteze datele oncologice fără a necesita abilități tehnice avansate.
• Focalizare pe modelele preclinice: Asistentul se specializează în cercetarea oncologică preclinică, în special modelele PDX și celulare, oferind insight-uri unice despre dezvoltarea medicamentelor în stadiile incipiente și biologia tumorilor.
• Vizualizări interactive: Asistentul susține vizualizări interactive, cum ar fi studii de farmacologie și creștere tumorală, permițând cercetătorilor să exploreze datele într-un mod mai atractiv și informativ.

Cum transformă instrumentul datele complexe în insight-uri acționabile, în special pentru cercetătorii care lucrează la datele de sensibilitate la medicamente sau la datele genomice?

CertisOI Assistant utilizează un flux de lucru structurat pentru a transforma datele brute în insight-uri semnificative. Acesta implică interogarea unei baze de date cuprinzătoare de date oncologice, analiza datelor și prezentarea rezultatelor într-un format clar și interpretabil. Iată cum funcționează:

• Interogarea datelor: CertisOI Assistant poate accesa o bază de date relațională care conține informații detaliate despre modelele oncologice, inclusiv date despre pacienți, caracteristici tumorale, date genomice și predicții de răspuns la medicamente. Utilizează interogări de tip SQL pentru a extrage datele relevante pe baza nevoilor specifice ale cercetătorului.
• Analiza datelor: Odată ce datele sunt recuperate, CertisOI Assistant poate efectua diverse analize, cum ar fi identificarea mutațiilor comune, corelarea expresiei genice cu sensibilitatea la medicamente sau evaluarea rezultatelor studiilor de farmacologie. De asemenea, poate clasifica și filtra datele pentru a evidenția cele mai semnificative descoperiri.
• Vizualizarea: Asistentul poate prezenta datele în formate tabulare, genera grafice interactive pentru studii de farmacologie și creștere tumorală și afișa imagini histologice. Această vizualizare ajută cercetătorii să înțeleagă rapid modelele complexe de date și relațiile dintre ele.
• Interpretarea și insight-urile: Prin oferirea unei interpretări clare a datelor, inclusiv predicții pentru sensibilitatea sau rezistența la medicamente, CertisOI Assistant ajută cercetătorii să ia decizii informate despre strategii terapeutice potențiale sau direcții experimentale ulterioare.
• Personalizarea și flexibilitatea: Cercetătorii pot adapta interogările pentru a se concentra pe tipuri specifice de cancer, markeri genetici sau răspunsuri la tratamente, permițând o analiză foarte personalizată care se aliniază cu obiectivele lor de cercetare.

Cum îmbunătățește CertisOI Assistant capacitatea cercetătorilor de a selecta modele de cancer, de a proiecta strategii de biomarkeri sau de a efectua validări in silico?

Am acoperit primele două domenii – secțiunea modelului de cancer și proiectarea strategiei de biomarkeri – la începutul acestui interviu, așa că mă voi concentra pe validarea in silico. CertisOI Assistant oferă un mediu virtual pentru testarea și validarea ipotezelor legate de eficacitatea medicamentelor, angajarea țintelor și descoperirea biomarkerilor, fără a necesita experimente de laborator imediate. Acest lucru le permite să-și rafineze rapid ipotezele și să-și concentreze eforturile experimentale pe cele mai promițătoare direcții.

Iată câteva exemple:

• Predicții de răspuns la medicamente: Utilizați predicțiile bazate pe IA pentru răspunsul și rezistența la medicamente pentru a evalua cum ar putea răspunde diferitele modele la medicamente specifice. Acest lucru poate ajuta la validarea potențială a eficacității unui medicament in silico, înainte de a trece la studii in vitro sau in vivo.
• Profiling genomic și molecular: Analizați datele genomice, inclusiv mutații, expresie genică și variații de număr de copii, pentru a identifica ținte potențiale și a valida relevanța lor pentru mecanismul de acțiune al medicamentului. Acest lucru poate ajuta la înțelegerea bazei moleculare a sensibilității sau rezistenței la medicamente.
• Descoperirea biomarkerilor: Corelați caracteristicile moleculare cu predicțiile de răspuns la medicamente pentru a identifica biomarkeri predictivi potențiali. Acest lucru poate ghida selecția populațiilor de pacienți care sunt mai probabil să beneficieze de o anumită terapie.
• Explorarea terapiilor combinate: Explorați predicțiile de sinergie a medicamentelor pentru a identifica combinații de medicamente promițătoare care ar putea îmbunătăți rezultatele terapeutice. Acest lucru poate oferi insight-uri despre strategiile de combinare potențiale care pot fi validate experimental.
• Analiza histologică: Utilizați imagini histologice pentru a valida efectele morfologice ale medicamentelor asupra țesuturilor tumorale, oferind dovezi suplimentare pentru mecanismul de acțiune și potențiala eficacitate a medicamentului.
• Comparații între modele: Comparați diferitele modele pentru a înțelege cum influențează diferitele backgrounduri genetice răspunsul la medicamente, ajutând la validarea ipotezelor despre rolul anumitor gene sau căi în silico.
• Screening virtual: Efectuați screening virtual al medicamentelor împotriva unei game largi de modele pentru a prioritiza candidații pentru validarea experimentală ulterioară.

Ne puteți împărtăși exemple de moduri în care cercetătorii ar putea utiliza acest instrument pentru a-și îmbunătăți fluxurile de lucru sau pentru a obține descoperiri?

Exemplul cel mai simplu este selecția modelului preclinic. Fiecare studiu preclinic începe cu selecția modelului de tumoră. CertisOI Assistant elimină efortul manual din acest proces și aduce o precizie mare în selectarea modelelor optime pentru orice studiu dat.

Un alt exemplu este dezvoltarea unei strategii de biomarkeri. Abordarea tradițională constă în a presupune care biomarker sau biomarkeri ar putea fi legați de mecanismul de acțiune al medicamentului și apoi testarea acestor ipoteze în studii preclinice, care este de obicei un proces iterativ. Dacă datele preclinice sunt promițătoare, cercetătorii trebuie să valideze biomarkerii predictivi în studii clinice umane — și, așa cum s-a discutat, rata de eșec este ridicată.

CertisOI Assistant ajută cercetătorii să identifice și să valideze biomarkeri de exprimare genică mai preciși și predictivi, mai devreme în procesul de dezvoltare, și cu mai puține iterații decât fluxul de lucru tradițional — economisind timp și bani și îmbunătățind șansele de succes comercial.

Ce tipuri de modele de cancer sau seturi de date susține instrumentul și cum beneficiază comunitatea de cercetare de această amploare?

Versiunea curentă a CertisOI oferă cercetătorilor acces la biblioteca în expansiune rapidă a modelului PDX și a modelului de tumoră derivat din PDX, precum și la întreaga Enciclopedie a liniilor de celule canceroase (CCLE) a modelului. Algoritmii platformei se bazează, de asemenea, pe date din proiectele Genomica sensibilității la medicamente în cancer (GDSC), Consorțiul Internațional pentru Genomul Cancerului (ICGC), CI ALMANAC, O’Neil și alte seturi de date. Acest abordare holistic de integrare a datelor permite o analiză mai cuprinzătoare decât instrumentele care se concentrează pe tipuri izolate de date.

CertisOI Assistant este proiectat pentru a fi ușor de utilizat. Cum vă asigurați că este accesibil cercetătorilor care nu au o experiență tehnică extinsă?

Mai multe caracteristici fac CertisOI Assistant accesibil cercetătorilor de toate nivelurile:

• Interfață intuitivă: Interfața este proiectată pentru a fi intuitivă și ușor de navigat, permițând utilizatorilor să efectueze interogări și analize complexe fără a necesita detalii tehnice.
• Fluxuri de lucru ghidate: Asistentul oferă fluxuri de lucru ghidate pentru sarcini de cercetare comune, cum ar fi interogarea predicțiilor de răspuns la medicamente, analiza datelor genomice și explorarea studiilor de farmacologie. Acest lucru ajută utilizatorii să se concentreze pe întrebările lor de cercetare fără a se lăsa distrași de complexitățile tehnice.
• Procesare a limbajului natural: Utilizatorii pot interacționa cu asistentul utilizând interogări în limbaj natural, făcându-le mai ușor să acceseze informațiile de care au nevoie, chiar și pentru cei fără experiență tehnică. Asistentul interpretează interogările și le traduce în interogări de bază de date corespunzătoare.
• Documentație cuprinzătoare: Documentația detaliată și tutorialele ajută utilizatorii să înțeleagă cum să utilizeze asistentul în mod eficient. Acesta include ghiduri pas cu pas, exemple și explicații ale conceptelor cheie.
• Vizualizări interactive: Asistentul oferă vizualizări interactive pentru analiza datelor, cum ar fi grafice și imagini histologice, permițând utilizatorilor să exploreze și să interpreteze datele într-un mod vizual, fără a necesita cunoștințe de programare.
• Suport responsiv: Utilizatorii pot accesa suport responsiv pentru a-i ajuta cu orice întrebări sau probleme. Acest lucru asigură că pot obține ajutor rapid și continua cercetarea lor fără întârzieri nejustificate.
• Interogări personalizate: Deși asistentul oferă fluxuri de lucru predefinite, el permite și personalizarea, permițând utilizatorilor să-și adapteze interogările în funcție de nevoile lor specifice de cercetare, fără a necesita cunoștințe tehnice profunde.

Colaborarea este un aspect cheie al cercetării. Cum facilitează CertisOI Assistant munca în echipă între cercetători sau instituții?

Cu CertisOI Assistant, cercetătorii din diferite echipe sau instituții pot accesa aceeași bază de date și instrumente, permițându-le să lucreze împreună la proiecte sau întrebări de cercetare comune. Platforma face, de asemenea, ușor să descarcați și să partajați interogări de date, rezultate și insight-uri între membrii echipei, astfel încât toată lumea implicată într-un proiect să poată contribui eficient.

Care sunt cele mai mari provocări în scalarea adoptării inteligenței artificiale în cercetarea cancerului și cum pot fi abordate?

Provocările semnificative includ securitatea datelor, integrarea datelor și încrederea în predicțiile bazate pe IA. Nu sunt expert în securitatea datelor sau integrarea datelor, dar există minți strălucite care lucrează pentru a rezolva aceste provocări. În ceea ce privește încrederea în predicțiile generate de IA, avem nevoie de modalități eficiente și credibile de a valida aceste predicții.

Certis a adoptat o abordare cu două direcții pentru a aborda această problemă: validarea in silico prin studii interne de validare transversală și validarea in vivo — efectuarea de studii în modele de șoarece clinic relevante pentru a evalua acuratețea predicțiilor platformei noastre. În timp, aceste instrumente vor fi validate și clinic la pacienți, dar, desigur, va dura mult timp și bani, precum și dorința de a schimba paradigma actuală de tratament al cancerului. Comunitatea medicală și de reglementare va trebui să înceteze să se bazeze pe modul în care s-au făcut lucrurile până acum și să adopte puterea analizei computaționale pentru a informa deciziile.

Cum vă imaginați că instrumente precum CertisOI Assistant vor modela viitorul tratamentului cancerului și al medicinei de precizie?

Medicina modernă nu are încă o modalitate bună de a asocia pacienții cu tratamentele ideale. În general, doar 10% din pacienții cu cancer experimentează un beneficiu clinic din tratamentele asociate cu mutațiile de ADN ale tumorii. Acest lucru nu numai că le afectează sănătatea, dar și financiar. Se estimează că 2,5 miliarde de dolari — cu “b” — sunt irosiți pe terapii ineficiente. Este un fapt trist că 42% din pacienții cu cancer epuizează complet activele lor până în al doilea an de la diagnosticare.

Instrumente precum CertisOI Assistant și CertisAI ne vor ajuta să realizăm promisiunea medicinei de precizie — obținerea tratamentului optim pentru forma unică de cancer a pacientului, de la început, de fiecare dată…. Și pentru a democratiza accesul la îngrijirea personalizată mai eficientă.

Mulțumim pentru acest interviu excelent. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre Certis Oncology Solutions ar trebui să viziteze Certis Oncology Solutions.