Консорциум COVID-19 Open AI – Интервью с Санджейем Будхдео, MD, Директором по развитию бизнеса

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 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 будет первое из трех интервью с основными лидерами за COAI.

Санджей Будхдео – практикующий врач. Он имеет степени в области медицинских наук и медицины от Оксфордского университета и степень магистра от Кембриджского университета, а также членство в Королевском колледже врачей. Санджей имеет опыт исследований в области нейровизуализации, эпидемиологии и цифрового здравоохранения. До того, как присоединиться к Owkin в качестве менеджера по партнерству, он был старшим ассоциированным в Boston Consulting Group, где он фокусировался на данных и цифровых технологиях в здравоохранении. Он является членом Комитета по безопасности пациентов в Королевском обществе медицины и ранее был специалистом-советником в Комиссии по контролю за качеством ухода.

Что вдохновило вас присоединиться к OWKIN?

Когда я практиковал как врач, я видел многих пациентов, которые имели состояния, которые мы не могли лечить с помощью лекарств, где мы могли сделать только так много. Как исследователь, я был разочарован традиционными подходами к анализу, в то время когда у нас было доступно все больше данных. Попытка установить связь между областями, которые эволюционировали отдельно – такими как эпидемиология и визуализация – оказалась действительно сложной. Машинное обучение было для меня способом соединить точки из моей работы как исследователя и врача, чтобы получить индивидуальные результаты, которые могли бы повлиять на диагностику и лечение всего населения пациентов.

У вас есть опыт исследований в области эпидемиологии и цифрового здравоохранения. Не могли бы вы поделиться с нами некоторыми из предыдущих проектов, над которыми вы работали?

В эпидемиологии я работал над британской когортой 1946 года рождения – fascинующим долгосрочным исследованием, которое отслеживало субъектов, родившихся в одну и ту же неделю, на протяжении всей их жизни. В одном проекте я изучал, когда эти субъекты начали учиться сидеть, стоять и ходить, и увидел, что это было связано с их способностью выполнять более сложные задачи позже в жизни. Я также изучал причины этой связи – были ли различия в генетике или структуре мозга? В цифровом здравоохранении мой фокус был на взаимодействии – связях между электронными медицинскими записями в больницах, которые позволяют делиться данными о пациентах между больницами. Это действительно важно для прямой клинической помощи, так что врач имеет полное представление о том, что произошло с вами раньше, но это также важно для использования моделей машинного обучения в клинической обстановке.

OWKIN возглавляет исследовательское сотрудничество, основанное на ИИ, под названием Консорциум COVID-19 Open AI (COAI). Не могли бы вы описать, что такое этот проект?

COAI – это ответ Owkin на проблемы, которые мы слышали от наших партнерских клинических и академических учреждений. Ясно, что есть важные клинические вопросы, которые необходимо ответить для COVID-19 – например, как мы можем выявить пациентов, находящихся в группе риска тяжелого заболевания? Какие потенциальные методы лечения можно использовать для лечения инфекций COVID-19? Наша цель – увеличить коллаборативные исследования и поделиться всеми результатами с глобальным медицинским и научным сообществом. COAI опирается на сильные стороны сотрудников из области здравоохранения и технологий – включая университеты, больницы, стартапы и биофармацевтические компании. Мы создаем конкретные области исследований, и первой областью, которую мы объявили, является кардиоваскулярные осложнения у пациентов с COVID-19, с дополнительными областями исследований, которые скоро будут запущены.

Одним из первых проектов будет понимание кардиоваскулярных осложнений. Какие виды информации мы надеемся получить от COAI?

Наша цель – произвести клинически полезную информацию о риске острого кардиоваскулярного осложнения от инфекций COVID-19. Мы исследуем этот вопрос с разных сторон, используя разные типы данных из разных стран. Это здорово работать с ведущими клиническими исследователями, чтобы добраться до сути этих вопросов.

Прогнозирование и характеристика иммунных реакций – это еще один аспект COAI. Какие данные, по вашему мнению, следует проанализировать, чтобы полностью понять, почему некоторые люди способны вырабатывать иммунный ответ, а другие требуют медицинской помощи?

Наша система защиты организма невероятно сложна и тонка. Есть много типов клеток, участвующих в нашей иммунной реакции. Некоторые клеток напрямую борются с чужеродными захватчиками. Другие клетки будут производить про-воспалительные химические вещества, называемые цитокинами, которые действуют как сигналы для иммунной реакции, и маркируют конкретные клетки для уничтожения. То, что мы узнаем, – это то, что баланс определенных цитокинов – включая IFN1, IFN гамма и IL-10 – очень важен для опосредования этой иммунной реакции. Машинное обучение может быть очень полезным для изучения богатого набора данных, содержащего уровни многих цитокинов и других маркеров крови, и генерации информации о том, что являются ключевыми игроками здесь, принимая во внимание сложное взаимодействие между различными факторами.

Понимание того, как лечить пациентов, чтобы достичь лучшего результата, возможно, является одним из самых важных проектов, которые предпринимает COAI. По вашему мнению, какие первые шаги необходимо предпринять, чтобы понять это?

Важным первым шагом является стратификация риска. Мы хотим понять, какие пациенты находятся в группе риска тяжелого заболевания – включая легочные осложнения, такие как острый респираторный дистресс-синдром, сердечные осложнения, такие как миокардит, и другие органоспецифические последствия. Этот вопрос о стратификации риска важен по нескольким причинам. Во-первых, как врач, вы можете хотеть наблюдать за пациентом по-другому, если вы знаете, что он находится в группе риска осложнений. Во-вторых, как больница, вы хотите быть в состоянии предсказать спрос на отделения интенсивной терапии и спланировать соответственно. В-третьих, если вы исследователь или биофармацевтическая компания, вы можете включить эту подгруппу пациентов в испытания и лечить их рано, чтобы получить оптимальный ответ на ваше лекарство. Во всех этих случаях наша конечная цель – улучшить результаты для пациентов.

Не могли бы вы объяснить, почему наука о данных так важна для борьбы с COVID-19?

Наука о данных, в самом широком смысле, находится в центре борьбы с COVID-19. Остается много важных вопросов о моделировании скорости инфекции COVID-19. Мы можем использовать реальные данные пациентов, чтобы выявить лекарства, которые можно было бы полезно перенаправить для лечения пациентов с COVID-19. Есть невероятное количество информации, которую мы открываем о вирусе, что поможет нам лучше спроектировать вакцину. Есть так много того, чего мы не знаем о вирусе, включая то, как он влияет на людей, и мы учимся все больше и больше благодаря многим видам данных – биохимическим, генетическим, клиническим и данным с мобильных телефонов.

Что, по вашему мнению, являются некоторыми из выводов, которые мы можем сделать из анализа данных ИИ?

Для меня сладкое место ИИ действительно в том, чтобы помочь получить выводы на уровне отдельного человека из данных на уровне населения. Мы можем подумать о том, какие пациенты могут получить пользу от каких терапий для борьбы с инфекцией COVID-19, или помочь предсказать, какие области могут стать местными горячими точками для инфекции COVID-19. Там также много активности в области открытий, как в плане потенциальных лекарств, так и в плане кандидатов на вакцину. ИИ может действительно помочь нам доставить новые биологические идеи намного быстрее.

Кто должен присоединиться к проекту Консорциума COVID-19 Open AI?

Мы говорим с рядом игроков внутри и вне сферы здравоохранения. Это включает больницы, университеты и фармацевтические компании, но также другие стартапы, НПО и политические организации. Мы особенно рады услышать от клиницистов, которые собрали данные и хотели бы получить помощь в анализе.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о проекте COAI или COVID-19?

Я действительно рад поделиться этой инициативой с вами! Если вы хотите сотрудничать, мы будем рады обсудить – свяжитесь с нами по адресу COAI@owkin.com

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

Второе интервью в этой серии было с доктором Стивеном Венгом, руководителем исследования.

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

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