COVID-19 Open AI Consortium – Intervju med Owkins Sanjay Budhdeo, MD, Business Development

Covid-19 Open AI Consortium (COAI) syftar till att ta fram banbrytande medicinska upptäckter och handlingsbara resultat i kampen mot covid-19-pandemin.

COAI syftar till att öka samarbetsforskning, för att påskynda klinisk utveckling av effektiva behandlingar för covid-19, och för att dela alla sina resultat med den globala medicinska och vetenskapliga gemenskapen. COAI kommer att förena samarbetspartners: akademiska institutioner, forskare, dataforskare och industriella partners, för att bekämpa covid-19-pandemin.

Detta kommer att vara den första av tre intervjuer med de ledande personerna bakom COAI.

Sanjay Budhdeo är en praktiserande läkare. Han har examen i medicinska vetenskaper och medicin från Oxford University och en masterexamen från Cambridge University, samt medlemskap i Royal College of Physicians. Sanjay har erfarenhet av neuroimaging, epidemiologi och digital hälsa. Innan han gick med i Owkin som Partnership Manager var han Senior Associate på Boston Consulting Group, där han fokuserade på data och digitalisering inom hälso- och sjukvården. Han sitter i Patient Safety Committee på Royal Society of Medicine och var tidigare Specialist Advisor på Care Quality Commission.

Vad var det som inspirerade dig att gå med i OWKIN?

När jag praktiserade som läkare såg jag många patienter som hade tillstånd som vi inte kunde behandla med läkemedel, där det bara fanns så mycket vi kunde göra. Som forskare var jag frustrerad över de traditionella tillvägagångssätten för analys, vid en tidpunkt då det fanns tillgång till allt mer data. Att försöka göra kopplingen mellan områden som hade utvecklats separat — såsom epidemiologi och avbildning — visade sig vara riktigt utmanande. Maskinlärning var för mig ett sätt att koppla ihop punkterna från mitt arbete som forskare och läkare, att kunna dra slutsatser på individnivå som kunde påverka diagnos och behandling för hela patientpopulationen.

Du har erfarenhet av forskning inom både epidemiologi och digital hälsa. Kan du dela med dig av några av de tidigare projekten som du har arbetat med?

I epidemiologi arbetade jag med Storbritanniens 1946 års födelsekohort — en fascinerande långsiktig studie som har spårat ämnen födda under en enskild vecka under hela deras liv. I ett projekt tittade jag på när dessa ämnen började lära sig att sitta, stå och gå, och såg att detta var associerat med deras förmåga att utföra mer komplicerade uppgifter senare i livet. Jag tittade också på orsakerna bakom denna association — fanns det skillnader i genetik eller i hjärnstruktur? Inom digital hälsa har mitt fokus varit på interoperabilitet — kopplingarna mellan elektroniska journaler på sjukhus som möjliggör delning av data om patienter mellan sjukhus. Detta är riktigt viktigt för direkt klinisk vård, så att en läkare har en komplett idé om vad som har hänt tidigare, men det är också riktigt viktigt för att möjliggöra användning av maskinlärningsmodeller i den kliniska miljön.

OWKIN är i färd med att driva ett AI-drivet forskningssamarbete som kallas COVID-19 Open AI Consortium (COAI). Kan du beskriva vad detta projekt är?

COAI är Owkins svar på de bekymmer vi har hört från våra partnerkliniker och akademiska institutioner. Det är uppenbart för oss att det finns viktiga kliniska frågor som måste besvaras för covid-19 — till exempel, hur kan vi identifiera patienter som riskerar att drabbas av allvarlig sjukdom? Vilka är de potentiella behandlingarna som kan testas mot covid-19-infektioner? Vårt mål är att öka samarbetsforskning och dela alla våra resultat med den globala medicinska och vetenskapliga gemenskapen. COAI bygger på styrkorna hos samarbetspartners inom hälso- och tekniksektorn — inklusive universitet, sjukhus, startupföretag och bioteknikföretag. Vi skapar specifika forskningsområden, och det första området vi har tillkännagett är kardiovaskulära komplikationer hos covid-19-patienter, med ytterligare forskningsområden som snart kommer att lanseras.

En av de första projekten kommer att vara att förstå kardiovaskulära komplikationer. Vilka är de insikter som vi hoppas kunna få från COAI?

Vårt mål är att producera kliniskt användbar information om risken för akuta kardiovaskulära komplikationer från covid-19-infektioner. Vi utforskar denna fråga från flera vinklar, med hjälp av olika typer av data från olika länder. Det är fantastiskt att arbeta med internationellt ledande kliniska forskare för att komma till hjärtat av dessa frågor.

Prediktion och karakterisering av immunreaktioner är ett annat område inom COAI. Vilka är några av de datapunkter som du tror bör analyseras för att fullständigt förstå varför vissa människor kan bygga upp en immunreaktion, medan andra kräver medicinsk hjälp?

Våra kroppars försvarssystem är otroligt komplext och intrikat. Det finns många typer av celler som är involverade i vår immunreaktion. Vissa celler bekämpar direkt främmande inkräktare. Andra celler producerar proinflammatoriska kemikalier som kallas cytokiner, som fungerar som homingsignaler för att rikta immunreaktionen och märka specifika celler för förstörelse. Vad vi lär oss är att balansen mellan särskilda cytokiner — inklusive IFN1, IFN-gamma och IL-10 — är mycket viktigt för att medla denna immunreaktion. Maskinlärning kan vara mycket hjälpsam för att undersöka en mycket rik dataset som innehåller nivåer av många cytokiner och andra blodmarkörer, och generera insikter om vad de viktigaste spelarna är här, samtidigt som man tar hänsyn till den komplexa växelverkan mellan olika faktorer.

Att förstå hur man ska behandla patienter för att uppnå den bästa patientutfallet är möjligtvis ett av de viktigaste projekten som genomförs av COAI. Vad är de första stegen som måste vidtas för att förstå detta?

En viktig första steg är riskstratifiering. Vi vill förstå vilka patienter som löper den högsta risken för att drabbas av allvarlig sjukdom — inklusive lungkomplikationer som akut respiratorisk distresssyndrom, hjärtkomplikationer som myokardit, och andra organspecifika följder. Denna riskstratifieringsfråga är viktig av flera skäl. Först, som läkare kan du vilja övervaka en patient annorlunda om du vet att de löper hög risk för komplikationer. Andra, som sjukhus, vill du kunna förutsäga efterfrågan på intensivvårdsanläggningar och planera enligt den efterfrågan. Tredje, om du är forskare eller bioteknikföretag, kan du inkludera den undergrupp av patienter i studier, och behandla dem tidigt för att få en optimal respons på ditt läkemedel. I alla dessa fall är vårt slutliga mål att förbättra patientutfallet

Kan du förklara varför datavetenskap är så viktigt för att bekämpa COVID-19?

Datavetenskap, i dess bredaste mening, ligger i hjärtat av kampen mot COVID-19. Viktiga frågor om modellering av COVID-19-infektionshastigheter kvarstår. Vi kan använda verkliga patientdata för att identifiera läkemedel som kan återanvändas för att behandla COVID-19-patienter. Det finns en otrolig mängd information som vi upptäcker om viruset, som kommer att hjälpa oss att bättre utforma ett vaccin. Det finns så mycket som vi inte vet om viruset, inklusive hur det påverkar människor, och vi lär oss mer och mer tack vare många olika typer av data — biokemiska, genetiska, kliniska och från mobiltelefoner.

Vad tror du är några av de insikter som vi kan lära oss från AI som analyserar denna data?

För mig är maskinlärningens sötfläck verkligen att hjälpa till att dra slutsatser på individnivå från populationsdata. Vi kan tänka på vilka patienter som kan dra nytta av vilka terapier för att bekämpa COVID-19-infektion, eller hjälpa till att förutsäga vilka områden som kan bli lokala epicentrum för COVID-19-infektion. Det finns också mycket aktivitet i upptäcktsrummet, både när det gäller potentiella läkemedel och vaccinkandidater. AI kan verkligen hjälpa oss att leverera nya biologiska insikter mycket snabbare.

Vem bör gå med i COVID-19 Open AI Consortium-projektet?

Vi talar med ett antal aktörer inom och utanför hälso- och sjukvårdssektorn. Detta inkluderar sjukhus, universitet och läkemedelsföretag, men också andra startupföretag, ideella organisationer och politiska organisationer. Vi är särskilt angelägna om att höra från kliniker som har samlat in data och som vill ha hjälp med analys.

Finns det något annat som du vill dela om antingen COAI-projektet eller COVID-19?

Jag är verkligen spänd på att dela denna initiativ med er! Om du vill samarbeta, skulle vi vara glada att diskutera — kontakta oss på COAI@owkin.com

Tack för den fantastiska intervjun. Läsare som vill lära sig mer, kan läsa vår artikel som beskriver COAI-projektet.

Den andra intervjun i denna serie var med Dr. Stephen Weng, Principal Investigator.

Den tredje intervjun i denna serie var med Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Du kan också besöka Covid-19 Open AI Consortiums webbplats.