Консорциум COVID-19 Open AI – Интервью с доктором Стивеном Венгом, руководителем исследования

Консорциум COVID-19 Open AI (COAI) направлен на то, чтобы принести прорывные медицинские открытия и практические результаты в борьбу с пандемией COVID-19.

COAI стремится увеличить коллаборативные исследования, чтобы ускорить клиническое развитие эффективных методов лечения COVID-19, и чтобы поделиться всеми своими результатами с глобальным медицинским и научным сообществом. COAI объединит сотрудников: академические учреждения, исследователей, специалистов по данным и промышленных партнеров, чтобы бороться с пандемией COVID-19.

Это второе из трех интервью с основными лидерами COAI. Первое интервью было с Санджеем Будхдео, MD, бизнес-разработкой Owkin.

Стивен Венг – доцент интегрированной эпидемиологии и науки о данных, который возглавляет исследования по науке о данных в группе исследований первичной медицинской помощи и стратифицированной медицины.

Он объединяет традиционные эпидемиологические методы и методы исследования с новыми информационными подходами, используя и анализируя “большие данные здравоохранения” из электронных медицинских записей для целей моделирования прогнозирования риска, фенотипирования хронических заболеваний, исследований методов науки о данных и перевода стратифицированной медицины в первичную медицинскую помощь.

Вы недавно присоединились к Консорциуму COVID-19 Open AI (COAI) в качестве ведущего руководителя исследования. Можете ли вы рассказать, что заставило вас присоединиться к этому проекту?

Я сотрудничал с Owkin и европейскими партнерами в проектах, направленных на улучшение вторичной профилактики острого коронарного синдрома в течение последнего года. Когда Owkin запустил Консорциум COVID-19 Open AI, чтобы использовать свою технологию, экспертизу и нашу инфраструктуру для вклада в глобальную борьбу с COVID-19, это был очевидный выбор и естественный шаг для присоединения к консорциуму. У нас есть отличные партнеры, которые являются ведущими кардиологами по всей Европе среди нашей группы исследователей из наших предыдущих консорциумов. Используя эти ресурсы и экспертизу, мы можем быстро запустить этот консорциум и в конечном итоге улучшить наше понимание прогрессирования заболевания, основной этиологии и факторов риска в наших популяциях.

Процент населения, пораженного COVID-19, проявляет признаки сердечно-сосудистого повреждения. Какие сердечно-сосудистые проблемы наблюдаются?

Существует доказательства того, что сердечно-сосудистые факторы риска и сердечно-сосудистые заболевания являются значительным вкладом в тяжесть заболевания. Недавний анализ 17000 случаев COVID-19, которые требовали госпитализации в Великобритании, показал, что сердечно-сосудистые заболевания были присутствуют в 29% всех госпитализированных случаев. Основные сердечно-сосудистые факторы риска, включая возраст, высокое кровяное давление, ожирение, гипертонию и сахарный диабет 2-го типа, значительно способствуют тяжести заболевания.

Думаете ли вы, что мы в настоящее время имеем какое-либо понимание того, почему COVID-19 вызывает это тип сердечного повреждения?

Еще много вопросов, которые необходимо ответить об эпидемиологии прогрессирования и тяжести COVID-19, в частности, в отношении пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Пациенты с сердечно-сосудистыми заболеваниями находятся в группе повышенного риска тяжелой болезни, которая может потребовать кардиореспираторной поддержки в отделении интенсивной терапии. Тяжесть COVID-19 и прогрессирование к тяжелым исходам, вероятно, обусловлены прямым повреждением сердечно-сосудистой системы, которое может быть острым. Точный тип сердечного повреждения у пациентов с COVID-19 требует дальнейшего исследования.

Какова будет ваша роль в COAI?

Я – эпидемиолог и специалист по науке о данных с исследовательским фокусом на прогнозировании сердечно-сосудистых исходов. Большая часть моей работы – глубокое погружение в очень большие наборы данных, чтобы ответить на эти клинические вопросы. В моей роли, а также trực tiếp пытаясь ответить на некоторые из этих важных исследовательских вопросов, используя мою способность получить доступ к большим популяционным наборам данных, я также пытаюсь облегчить другим академикам и коллегам вклад в наш консорциум.

Какие люди нам нужны, чтобы присоединиться к проекту COAI, чтобы максимизировать его эффективность?

Не только важно получить большие данные от большего числа ученых и клинических коллег, но также нам нужно увеличить разнообразие наших данных. Мы знаем, что COVID-19 имеет широкий спектр тяжести от бессимптомных людей до очень тяжелых заболеваний, которые приводят к смерти. Различные типы данных по всему спектру медицинских учреждений, от первичной до вторичной помощи, необходимы для ответа на эти вопросы о прогрессировании и тяжести заболевания.

Вы в настоящее время являетесь доцентом интегрированной эпидемиологии и науки о данных, который возглавляет исследования по науке о данных в группе исследований первичной медицинской помощи и стратифицированной медицины Университета Ноттингема. Можете ли вы рассказать о возможных способах использования больших данных для нацеливания на COVID-19 с учетом текущей информации, которую мы имеем?

У нас есть некоторые крупные большие наборы данных, которые мы можем использовать. Основные победы были недавние инвестиции в связывание данных, которые действительно были реализованы, и мы начинаем видеть эти инициативы, которые приносят значительные результаты. Фактически, мы начинаем получать доступ к большим популяционным когортам, которые теперь связаны с первичной медицинской помощью, больничными записями, реестрами смертности и данными о тестировании COVID-19. Кроме того, эти данные имеют возможности для изучения генетических влияний на результаты COVID-19. Эти связи возможны только с ростом больших связей данных и крупных популяционных биобанков. Из-за количества данных и переменных, собранных в этих наборах, модели искусственного интеллекта, разработанные Owkin, действительно полезны для эффективного анализа данных и получения значимых результатов.

Какую информацию нам нужно собрать, чтобы сделать точную медицину эффективным инструментом для лечения пациентов с COVID-19?

Более разнообразный массив типов данных, включая изображения, генетические данные, биомаркеры, а также клинические особенности и демографические данные пациентов.

В идеальном мире, какой тип данных должен быть собран у пациентов с COVID-19?

В таком новом заболевании, как COVID-19, я не думаю, что существует и должен быть максимальный потолок необходимых данных. Есть термин “мы не знаем, чего мы не знаем еще”, поэтому чем больше типов данных и информации мы можем собрать сейчас, тем более полезно это будет в будущем. Например, сколько геномных достижений мы получили, потому что смогли последовать данным и сохранить их доступными для исследователей в биобанках? Я считаю, что это произойдет и с COVID-19. Если мы создадим разнообразный и большой ресурс данных сейчас, я не сомневаюсь, что появятся новые результаты, которые помогут нам лучше понять это заболевание в будущем.

Должны ли мы также собирать данные от сегмента населения, который иммунен к COVID-19, чтобы лучше понять, что делает их иммунными?

В эпидемиологии выбор сравнительной группы非常 важен. Риск во многих смыслах относителен. Если наша базовая линия начинается с госпитализации, то мы понимаем заболевание только у тех, кто проявляет более тяжелые симптомы. Я считаю, что более глубокое понимание бессимптомных людей и того, что делает их бессимптомными по отношению к COVID-19, абсолютно необходимо. Сколько терапевтических методов разработано благодаря исследованию мутаций или потери функций, которые естественным образом возникают в популяциях.

Большое спасибо за фантастическое интервью. Читатели, которые хотят узнать больше, могут прочитать нашу статью, описывающую проект COAI.

Первое интервью в этой серии было с Санджеем Будхдео, MD, бизнес-разработкой Owkin.

Третье интервью в этой серии было с Фолькертом В. Асселбергсом, руководителем исследования

Вы также можете посетить веб-сайт Консорциума COVID-19 Open AI.