Conceivable Life Sciences’in Kurucu Ortağı ve CEO’su Alan Murray – Röportaj Serisi

Alan Murray, Conceivable Life Sciences’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – mühendis ve seri girişimci, teknoloji, makine öğrenimi, donanım, lojistik ve şirket kurma konularında üç десятиyıldan fazla deneyime sahip. Conceivable’i kurmadan önce, TMRW Life Sciences’i kurdu ve burada in vitro fertilizasyon (IVF) için kullanılan dondurulmuş yumurta ve embriyoların yönetimini ve güvenliğini sağlayan otomatik bir platform geliştirdi. Murray ayrıca Coriolis Ventures’in kurucu ortaklarından biri ve Integral Ad Science , Dstillery ve NeueHouse gibi şirketlerin kurulmasına yardımcı oldu. Conceivable’de, stratejik lider ve AURA’nın baş mimarı olarak görev yapıyor ve robotik, gelişmiş görüntüleme ve makine öğreniminin fertilite laboratuvarı iş akışlarına entegrasyonunu denetliyor.

Conceivable Life Sciences bir biyoteknoloji şirketi ve AURA’yı geliştiriyor, bu bir otomasyon destekli IVF laboratuvarı ve embriyoların oluşturulması, yetiştirilmesi ve korunmasıyla ilgili karmaşık süreçleri koordine ediyor. Platform, yalnızca bir prosedürü otomatikleştirmek yerine, IVF iş akışında robotik, yazılım, gelişmiş optik, yapay zeka ve laboratuvar ekipmanlarını entegre ediyor ve aynı zamanda dijital izlenebilirliği sağlıyor ve embriyologların klinik kararlar üzerinde kontrolünü korumasına izin veriyor. Conceivable, bu standartlaştırılmış yaklaşımı kullanarak değişkenliği azaltmayı, laboratuvar kapasitesini genişletmeyi ve fertilite tedavisini daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirmeyi amaçlıyor.

Önceden TMRW Life Sciences’in kurucu ortaklarından biri olarak, dondurulmuş yumurta ve embriyaların depolanması ve yönetimi için otomasyonu tanıttınız. Bu deneyim size bugünün fertilite altyapısının sınırları hakkında neler öğretti ve sonunda Conceivable Life Sciences’i kurarak embriyo oluşturmanın daha karmaşık zorluğunu çözmeye neler sizi ikna etti?

TMRW’de, yumurta ve embriyaların depolanması ve izlenmesi için otomasyonu geliştirdik. Bu, gerçek bir sorunu çözdü, çünkü kriyoprezervasyonun zincirine sahip olmak çok önemli ve bu konuda doğru olmak çok önemliydi. Ancak bu, yalnızca depolama otomasyonunun neler düzeltebileceği konusunda da bana gösterdi. IVF’teki tıkanma, aslında embriyonun yapıldıktan sonra neler olduğu değildi. Embriyonun yapılmasıydı. Bu iş, hala yüksek eğitimli embriyologların eliyle, elle, sub-mikron hassasiyetle yapılan manuel, tekrarlayan görevlere bağlı.

TMRW’yi kurduğumda, fertilite depolama pazarı hala üreme tıbbının bir köşesi olarak görülüyordu. Ben öyle görmedim. Geç parenthood norm haline geliyordu, daha fazla insan daha erken yumurta ve sperm donduruyor, işverenler fertilite korunmasını yardım paketlerine ekliyordu ve LGBTQ+ ve tek ebeveyn toplulukları, endüstrinin planladığından daha büyük bir ölçekte aile kuruyordu. Tüm bunlar, depolama ve izleme problemine işaret ediyordu ve bu problem çok büyük ve çok hızlı bir şekilde büyüyecekti. Bu, zincirin neden bana TMRW’de çok önemli olduğunu açıklıyor. Eğer bir pazarın büyümesi öngörülenden çok daha hızlı olacaksa, manuel izleme ve insan hafızasına güvenemezsiniz.

2018’de, AURA’yı tasarlamaya başladım, mikroakışkanlıktan robotik entegrasyonuna, enjeksiyon tekniğine kadar her şeyi tasarladım. Conceivable’i yaratmama neden olan şey oldukça basitti: eğer diğer hassas endüstrilerde olduğu gibi embriyo oluşturmasına aynı disiplini getirebilirsek, IVF’yi daha tutarlı ve daha erişilebilir hale getirebilirdik. Bu, daha zor bir problemdi, ancak çözülmesi gereken problemdi.

AURA, IVF laboratuvarı iş akışında 200’den fazla adımı koordine ediyor. Yazılım, robotik, görüntüleme sistemleri ve laboratuvar ekipmanları, her bir yumurta, sperm hücresi ve embriyo için izlenebilirliği korurken, nasıl birleşik bir platform olarak çalışıyor?

AURA, bu 200’den fazla adımı, ayrı makinelerin bir zinciri olarak değil, sürekli bir sistem olarak çalıştırıyor. Bunu mümkün kılan şey, yazılım katmanı. Her eylem, her görüntü, her ölçüm, tüm döngü boyunca belirli bir yumurta, sperm hücresi veya embriyoya bağlı, bu nedenle tam bir dijital kayıt var.

İzlenebilirlik, insanların genellikle küçümsediği şey. Geleneksel bir laboratuvarda, bu tür bir historia, bir embriyoloğun notlarında ve hafızasında yaşıyor. AURA’da, bu, ilk adımdan son adıma kadar yapılandırılmış veriler, bu da robotik, görüntüleme ve laboratuvar ekipmanlarının gerçek zamanlı olarak koordine edilmesini ve bir embriyoloğun herhangi bir zamanda tam bağlamla müdahale etmesini sağlıyor.

Teknik yığını, sperm tanımlamaya yardımcı olmak için Detection Transformer, yumurta konumu için gelişmiş görüntüleme ve nazik fiziksel prosedürleri yönlendirmek için tasarlanan vizyon-dil-eylem modellerini içeriyor. Bu modeller nasıl eğitiliyor, hangi sinyalleri değerlendiriyor ve sistem bir embriyoloğun müdahale etmesi gerektiğine nasıl karar veriyor?

Yumurta ve sperm tanımlamak, robotik pozisyonları ayarlamak, prosedürleri yönlendirmek için bilgisayar görüntüsü modellerini (YOLO ve RT-DETR dahil) kullanıyoruz.

Bu modeller, önceki vakalardan alınan yüksek çözünürlüklü etiketli görüntülerden oluşan bir kütüphaneden eğitim görüyor. Yapay zeka mühendislik zorluklarımız, lazerleri ve robotik hareketleri precisa koordine etmek için ultra düşük gecikme çıkarımı gerçekleştirmeyi içeriyor.

Yarı iletken üretimi ve otonom araçlardan ilham aldınız, bunlar algılama, planlama ve precisa fiziksel yürütme kombinasyonuna dayanan endüstriler. Hangi mühendislik ilkeleri embryolojiye başarılı bir şekilde aktarıldı ve hangileri canlı hücrelerle değil de imal edilen bileşenlerle çalışıldığı için yeniden tasarlanmak zorunda kaldı?

İyi aktarılan mühendislik ilkeleri, büyük ölçekli hassas imalatın etrafında dönüyordu: sıkı işlem kontrolü, sensör füzyonu, değişkenliği ölçmek ve diseñ etmek yerine kabul etmek. Otonom araçlar, algılama, planlama ve yürütmenin gerçek zamanlı olarak nasıl birlikte çalışması gerektiğini ve bir sistemin gördüğü şeyden emin olmadığında nasıl davranması gerektiğini iyi bir model sağladı.

Tamamıyla yeniden tasarlanması gereken şey, beklenmedik olana karşı toleransımızdı. Bir yarı iletken wafer her zaman aynı şekilde davranır. Bir canlı hücre davranmaz. Aynı hastadan alınan iki yumurta farklı görünebilir, farklı davranabilir ve aynı prosedürde farklı şekilde tepki verebilir. Bu nedenle, tek bir “doğru” çıktıya yönelik olarak inşa etmek yerine, biyolojik varyasyonun geniş bir aralığını tanıyabilen ve normal varyasyon ile bir insanın bakması gereken bir şeyi ayırt edebilen bir sistem inşa etmek zorunda kaldık. Bu, yarı iletken üretimi veya sürüş gibi herhangi bir şeyden fundamental olarak farklı bir mühendislik problemi.

Conceivable, her AURA döngüsünün, geleneksel laboratuvarların kolayca toplayamayacağı standartlaştırılmış işlem bilgilerinin bir veri tekerleğini katkıda bulunacağını söylüyor. Bir döngü sırasında hangi veriler toplanıyor, bu veriler gelecekteki modelleri nasıl geliştirebilir ve hasta gizliliği, demografik önyargı, klinikler arasındaki farklılıklar ve klinik AI sistemlerini güncellemenin risklerini nasıl ele alıyorsunuz?

Her AURA döngüsü, images, sensör verileri, zamanlama ve sonuçlar dahil, her adıma bağlı standartlaştırılmış bir veri seti üretiyor, bu, manuel IVF laboratuvarlarının bugün üretmediği bir düzeyde ayrıntı. Bu veriler, modellerimizin zaman içinde gelişmesine katkıda bulunuyor, bu da otomasyonun gerçek avantajlarından biri. Sistem, manuel proseslerin yapamayacağı bir şekilde, hacimle birlikte iyileşiyor.

Gizlilik konusunda, hasta verileri model eğitimi için anonimleştiriliyor ve klinik verilerin genel olarak yönetildiği aynı düzenleyici standartlara tabi tutuluyor. Önyargı konusunda, veri setlerimizin farklı hasta popülasyonları ve klinik siteler üzerinde eğitildiğinden emin oluyoruz, böylece modeller yalnızca erken verilerde en iyi temsil edilen demografik gruplar için iyi performans göstermez. Klinikler arasındaki farklılıklar, gerçek bir değişken ve bunu izliyoruz, çünkü laboratuvar koşulları ve hasta popülasyonları değişiyor. Klinik AI sistemlerini güncellemenin riskleri konusunda, herhangi bir model güncellemesi, dağıtımdan önce doğrulamadan geçiyor ve kanıtlar bunu destekleyene kadar iddialı davranmak yerine保conservatif davranmayı tercih ediyoruz.

Conceivable, 100’den fazla hasta ve 1.000’den fazla yumurtayla pilot çalışmalar gerçekleştirdi. Otomasyonun tutarlılığı, güvenliği, embriyo gelişimini, gebelik oranlarını veya canlı doğum sonuçlarını geleneksel manuel IVF’ye kıyasla cải thiện edebileceğini kanıtlamak için hangi klinik son noktalar en önemli olacaktır?

100’den fazla hasta ve 1.000’den fazla yumurtayla pilot çalışmamızda, önemli olan son noktalar, aslında bir hasta için sağlıklı bir sonuç öngörülenlerdir, yalnızca işlem metrikleri değil. Döllenme oranı, embriyo gelişimi, euploidi oranları, biyolojinin olması gerektiği gibi davrandığını söylüyor. Oradan, implantasyon ve gebelik oranları, bu durumun gerçekten bir bebek şansı anlamına geldiğini söylüyor. Canlı doğum, en önemli son nokta ve aynı zamanda biriken en yavaş olanı, çünkü transferden sonra aylar sonra bilinir.

Bizim odaklandığımız şey, tutarlılık: AURA, hangi laboratuvar, hangi gün veya hangi hasta popülasyonunda olursa olsun, aynı kaliteli sonucu üretiyor. Bu, manuel IVF’nin asla garanti edemediği parça ve bu, otomasyonun çözmesi gereken parça.

C:VIT, geleneksel vitrifikasyon yöntemlerinden 50 kat daha hızlı embriyoları soğuturken, kriyoprotektan maruziyetini standartlaştırır ve buz kristali oluşumunu azaltır. Hızlı soğutma, kliniquement anlamlı faydalar nasıl sağlar ve embriyo sağkalımı, implantasyon ve canlı doğum oranlarında cải thiện kanıtlamak için hangi kanıtlara ihtiyaç duyulacaktır?

Klinik mantık basittir: daha yavaş soğutma, buz kristallerinin oluşmasına daha fazla zaman verir ve buz kristalleri hücre yapısını bozar. Daha hızlı, daha standart soğutma, bu riski azaltır ve her embriyoya aynı kriyoprotektan maruziyetini sağlar, değil de hangi embriyoloğun prosedürü gerçekleştirdiğine veya ne kadar hızlı çalıştığına bağlı olarak değişen maruziyet.

C:VIT’yi, donma-çözme döngüsünden embriyo sağkalımını cải thiện etmek için tasarladık, bu, ölçülmesi gereken ilk ve en doğrudan şey. Oradan, implantasyon ve canlı doğum oranları, C:VIT ile vitrifikasyon yapılmış embriyolarda geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında önemli olan kanıtlar. Bu kanıtları, kontrollü çalışmalar aracılığıyla bilinçli bir şekilde inşa ediyoruz ve büyük ölçekli sonuçlar hakkında iddialarda bulunmadan önce.

Conceivable, AURA’nın otomasyon destekli olduğunu ve klinik kararların embriyologlarda kaldığını vurguluyor. Hangi kararlar her zaman insan kontrolü altında kalmalıdır, hangi güvenceler bir embriyoloğun sistemi durdurmasına veya geçersiz kılmasına izin veriyor ve bir AI önerisi veya robotik eylem bir yumurta veya embriyoyu etkilediğinde sorumluluk nasıl ele alınır?

Her kliniğin yargıya etki eden kararı, bir yumurtanın canlı olup olmadığı, bir embriyonun transfer için uygun olup olmadığı, bir prosedürle devam edip edilmeyeceği, embriyologda kalır. AURA, otomasyon destekli. Fiziksel görevleri precisa ve tutarlı bir şekilde gerçekleştirmek ve beklenmeyen herhangi bir şeyi işaretlemek için tasarlandı, ancak kliniğin kendi başına kararı vermez.

Embriyologlar, döngünün herhangi bir noktasında sistemi durdurabilir veya geçersiz kılabilir ve sistem, bu işlemin kolay yapılmasını sağlamak için tasarlandı, değil de arayüze karşı savaşmak zorunda kalınan bir şey. Sorumluluk konusunda, AURA’nın aldığı her eylem, embriyoloğun gözetimindeki döngüye bağlı olarak kaydediliyor, bu nedenle sistem ne yaptığının, ne işaret ettiğinin ve bir insan ne karar verdiğinin açık bir kaydı var. Bu, izlenebilirlik, sorumluluğun mümkün olmasını sağlıyor.

Conceivable ve IVI RMA, 2027’de bir ABD kliniklerinde ilk AURA sistemini dağıtmayı planlıyor. Platformun, kontrollü çalışmalardan rutin hasta bakımına geçebilmesi için, düzenleyici, klinik doğrulama, altyapı ve iş akışı zorlukları nelerdir?

Dört alanda gerçek bir çalışma var önümüzde. Düzenleyici: FDA ile birlikte, robotik, yazılım ve üreme tıbbını birleştiren bir sistem için uygun yolu çalışıyoruz, bu, çok fazla先例ye sahip değil. Klinik doğrulama: ABD klinik ortamı için gerekli ölçekte kanıtlar oluşturma, pilot çalışmalarının gösterdiklerinden öteye geçmek. Altyapı: IVIRMA ile birlikte bir ABD kliniklerinde fiziksel dağıtımı gerçekleştirmek, önemli bir görev. İş akışı: Embriyologların ve klinik personelin, hasta bakımına sistem temas etmeden önce eğitilmesi ve sisteme alışması.

Hiçbiri küçük değil ve 2027’yi, kanıtların desteklediği tarihe olarak görüyoruz, değil de her şeye rağmen ulaşmaya çalıştığımız bir tarih olarak.

IVF hala pahalı, coğrafi olarak sınırlı ve относительно az sayıda yüksek eğitimli uzmana bağımlı. Fertilite bakımının ekonomisi ve işletme modelinde neler değişmelidir ki, otomasyon IVF’yi daha erişilebilir hale getirebilsin ve AURA’nın gerçekten başarılı bir doğum başına maliyeti azaltıp azaltmadığını nasıl ölçersiniz?

Temel problem, IVF’nin, manuel iş yapan az sayıda yüksek eğitimli uzmana bağlı olması. Bu, pahalı ve coğrafi olarak sınırlı olmasının nedenidir. Talep eksikliği değil, arzda bir tıkanma var.

25 ülkede, doğum başına maliyetin hane geliri payını inceleyen bir çalışmaya ortak yazarlık yaptık ve model açık. İsrail, Japonya, İspanya, Tayvan gibi ülkelerde, bir hastanın ödediği net maliyet, yaklaşık olarak median hane gelirinin yarısı civarında ise, IVF, tüm doğumların yaklaşık %9-12’sini oluşturuyor. ABD’de, net maliyetler genellikle hane gelirinin %75’inden fazla ise, bu oran yaklaşık %2,5. Ulaşılabilirlik, tek bir faktör değil, görünüşe göre birincil engel. ABD, diğer ülkelerdeki gibi kazanımlar görse, bu, yaklaşık 140.000 ila 160.000 ek doğum anlamına gelebilir. Bu sayının arkasında, bir çocuğa sahip olmak isteyen ancak şu anda bunu karşılayamayan aileler var.

Otomasyon, bu tıkanmayı doğrudan ele alıyor: standartlaştırılmış bir platform, aynı konsantrasyonda nadir ve yüksek eğitimli yeteneği gerektirmeden daha fazla yere laboratuvar kalitesi precisyon getirebilir ve daha az döngü başına başarılı sonuç, maliyeti gerçekten değiştiren koldur. Başarılı bir doğum başına maliyetin azaltılıp azaltmadığını ölçmek için önemli olan sayı, döngü başına maliyet değil, başarılı bir doğum başına maliyet, çünkü daha ucuz bir döngü çalışmazsa, aslında bir aile için daha ucuz değil. Bu metriği, ölçeklenirken doğrudan takip ediyoruz ve kanıtlar bunu destekleyene kadar iddialı davranmak yerine保conservatif davranmayı tercih ediyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Conceivable Life Sciences ziyaret edebilir.