Алан Мюррей, співзасновник і генеральний директор Conceivable Life Sciences – Інтерв’ю серія

Алан Мюррей, співзасновник і генеральний директор Conceivable Life Sciences – інженер і серійний підприємець з більш ніж трьома десятилітнями досвіду в галузі технологій, машинного навчання, апаратного забезпечення, логістики та створення компаній. Перед запуском Conceivable, він співзаснував TMRW Life Sciences, де допоміг розробити автоматизовану платформу для управління та захисту заморожених яєць і ембріонів, використовуваних у процесі екстракорпорального оплодотворення (ЕКО). Мюррей також є співзасновником і партнером у Coriolis Ventures і допоміг створити компанії у сфері цифрової реклами, гостинності та життєвих наук, включаючи Integral Ad Science , Dstillery і NeueHouse. У Conceivable, він служить як стратегічний лідер і головний архітектор AURA, керуючи інтеграцією робототехніки, передових зображень і машинного навчання у робочому процесі лабораторій з фертильності.

Conceivable Life Sciences – біотехнологічна компанія, яка розробляє AURA, автоматизовану лабораторію ЕКО, призначену для координації складних процесів, пов’язаних з створенням, культивуванням та збереженням ембріонів. Замість автоматизації окремої процедури, платформа інтегрує робототехніку, програмне забезпечення, передові оптичні системи, штучний інтелект та лабораторне обладнання по всьому робочому процесу ЕКО, зберігаючи при цьому цифрову слідовість та дозволяючи ембріологам зберігати контроль над клінічними рішеннями. Conceivable має на меті використовувати цей стандартизований підхід для зниження варіативності, розширення лабораторної потужності та підвищення доступності та доступності лікування фертильності для сімей, які зараз стикаються з високими витратами або обмеженим доступом до спеціалізованої допомоги.

Ви раніше співзаснували TMRW Life Sciences, де ви допомогли впровадити автоматизацію у зберіганні та управлінні замороженими яйцями та ембріонами. Що це досвід навчив вас про обмеження сучасної інфраструктури фертильності, і що в кінцевому підсумку переконало вас заснувати Conceivable Life Sciences і вирішити більш складну задачу автоматизації створення ембріонів?

У TMRW ми автоматизували зберігання та відстеження яєць і ембріонів після їх створення. Це вирішило реальну проблему, ланцюжок зберігання у криоконсервуванні є безжалісним, і правильне виконання цього процесу має величезне значення для пацієнтів. Але це також показало мені обмеження того, що можна виправити лише автоматизацією зберігання. Бутлянка в ЕКО ніколи не була пов’язана з тим, що відбувається після створення ембріона. Це робота з створенням самого ембріона, яка все ще залежить від невеликої кількості висококваліфікованих ембріологів, які виконують ручні, повторювані завдання з високою точністю, а результат залежить від того, хто тримає піпету в цей день.

Коли я заснував TMRW, ринок зберігання фертильності все ще вважався нішею в галузі репродуктивної медицини. Я не бачив цього так. Відкладення батьківства ставало нормою, все більше людей заморожували яйця та сперму раніше, роботодавці починали додавати збереження фертильності до пакетів льгот, а спільноти ЛГБТК+ та одиних батьків будували сім’ї через зберігання яєць та сперми у масштабі, на який галузь не була готова. Все це вказувало на проблему зберігання та відстеження, яка мала стати набагато більшою, набагато швидше, ніж більшість людей у галузі очікували. Це частина того, чому ланцюжок зберігання був так важливий для мене в TMRW. Якщо ви будуєте ринок, який рухається до такого масштабу, ви не можете покладатися на ручне відстеження та людську пам’ять, щоб зберегти яйця, сперму та ембріони.

У 2018 році я почав розробляти те, що стало AURA з нуля, від мікрофлюїдіки до інтеграції робототехніки та техніки ін’єкції. Що переконало мене створити Conceivable, було досить простим: якщо ми могли б привнести ту ж суворість до створення ембріонів, яку виробництво та робототехніка привнесли до інших галузей високої точності, ми могли б зробити ЕКО більш послідовним і доступним одночасно. Це була складніша задача, але це була задача, яку варто було вирішити.

AURA координує понад 200 кроків у взаємопов’язаних системах для підготовки чашок, обробки сперми, ідентифікації яєць, інтрacytoplasmic ін’єкції сперми, інкубації, роботизованого транспорту та витрифікації. Як програмне забезпечення, робототехніка, системи зображень та лабораторне обладнання працюють як єдина платформа, зберігаючи слідовість для кожного яйця, сперматозоїда та ембріона?

AURA виконує ці понад 200 кроків як одну безперервну систему, а не як ланцюжок окремих машин. Програмний рівень є тим, що робить це можливим. Кожна дія, кожне зображення, кожне вимірювання прив’язане до конкретного яйця, сперматозоїда або ембріона протягом усього циклу, тому є повний цифровий запис того, що відбулося і коли.

Ця слідовість є частиною, яку люди недооцінюють. У традиційній лабораторії більша частина цієї історії живе в нотатках та пам’яті ембріолога. У AURA це структуровані дані від першого кроку до останнього, що дозволяє робототехніці, системам зображень та лабораторному обладнанню координуватися в реальному часі та дозволяє ембріологу втрутитися в будь-який момент з повним контекстом, а не з частковим зображенням.

Ваш технічний стек включає Detection Transformer для допомоги у ідентифікації сперматозоїдів, передові системи зображень для локалізації яєць та моделі візуально-мовної дії, призначені для керівництва деликатними фізичними процедурами. Як ці моделі тренуються, які сигнали вони оцінюють, і як система визначає, коли ембріологу потрібно втрутитися?

Ми використовуємо моделі комп’ютерного зору (включаючи YOLO і RT-DETR), щоб: фокусувати мікроскопи, калібрувати позиції роботизованого обладнання, ідентифікувати та відстежувати сперматозоїди, локалізувати та оцінювати яйця, а також керувати роботизованою технікою під час процедур, таких як інтрacytoplasmic ін’єкція сперми (об’єднання сперматозоїда та яйця для створення ембріона).

Ці моделі тренуються на постійно зростаючій бібліотеці високоякісних позначених зображень, захоплених з попередніх випадків. Наші інженерні завдання включають досягнення надзвичайно низької затримки висновку для точної координації лазерів та рухів роботизованого обладнання.

Ви черпали натхнення з виробництва напівпровідників та автономних транспортних засобів, галузей, які поєднують сприйняття, планування та точне фізичне виконання. Які інженерні принципи успішно перейшли до ембріології, а які мали бути перероблені, оскільки AURA маніпулює живими клітинами, а не виробничими компонентами?

Інженерні принципи, які добре перейшли, були пов’язані з точним виробництвом у масштабі: тісний контроль процесу, фузія датчиків, лікування варіативності як щось, що потрібно виміряти та видалити, а не прийняти. Автономні транспортні засоби дали нам добру модель того, як сприйняття, планування та виконання повинні працювати разом в реальному часі, а також того, як система повинна поводитися, коли вона не впевнена в тому, що вона бачить.

Що мало бути майже повністю перероблено, була наша толерантність до несподіванок. Плівка напівпровідників поводиться однаково кожен раз. Жива клітина не поводиться так. Два яйця від одного пацієнта можуть виглядати по-різному, поводитися по-різному та реагувати по-різному на одну й ту ж процедуру. Тому замість того, щоб будувати до одного “правильного” виходу, ми мали будувати систему, яка може розпізнавати широкий діапазон біологічної варіативності та знає різницю між нормальною варіативністю та чимось, що потребує уваги людини. Це фундаментально інша інженерна задача, ніж будь-яка задача у виробництві напівпровідників чи водінні.

Conceivable описує кожен цикл AURA як внесок у дані про стандартизований процес, який традиційні лабораторії не можуть легко зібрати. Які дані збираються під час циклу, як це може покращити майбутні моделі, і як ви звертаєтесь до питань конфіденційності пацієнтів, демографічної упередженості, різниць між клініками та ризиків оновлення клінічних систем штучного інтелекту?

Кожен цикл AURA генерує стандартизований набір даних: зображення, дані датчиків, час та результати, пов’язані з кожним кроком, у рівні деталізації, який лабораторії ЕКО не можуть сьогодні виробляти, оскільки більша частина процесу не реєструється систематично. Ці дані повертаються для покращення наших моделей з часом, що є одним з реальних переваг автоматизації. Система покращується з об’ємом у спосіб, який ручні процеси не можуть.

Щодо конфіденційності, дані пацієнтів деідентифікуються для навчання моделей та обробляються згідно з тими ж регуляторними стандартами, які регулюють клінічні дані загалом. Щодо упередженості, ми свідомо тренуємо дані на різних популяціях пацієнтів та клінічних сайтах, щоб моделі не працювали лише добре для демографічних груп, які найкраще представлені в початкових даних. Різниці між клініками є реальною змінною, яку ми відстежуємо, оскільки умови лабораторії та популяції пацієнтів варіюються. А щодо оновлення клінічних систем штучного інтелекту безпечно, будь-яке оновлення моделі проходить валідацію перед розгортанням, і ми не рухаємося швидше, ніж це підтримується доказами.

Conceivable провела пілотні дослідження, що включають понад 100 пацієнтів та понад 1000 яєць. Які клінічні кінцеві точки будуть найважливішими для доведення того, що автоматизація може покращити послідовність, безпеку, розвиток ембріонів, показники вагітності чи народження живих дітей порівняно з традиційним ручним ЕКО?

З понад 100 пацієнтами та понад 1000 яйцями в наших пілотних дослідженнях кінцеві точки, які мають значення, є тими, які фактично передбачають здоровий результат для пацієнта, а не лише метрики процесу. Швидкість запліднення, розвиток ембріона до бластоцисти, та показники еуплоїдії кажуть нам, чи поводиться біологія так, як вона повинна. Від那里 показники імплантації та вагітності кажуть нам, чи це перекладаєся у реальну можливість дитини. Народження живої дитини є кінцевою точкою, яка має найбільше значення, і це також найповільніше накопичуватися, оскільки потрібно кілька місяців після переносу, щоб знати.

Що нас найбільш турбує, це послідовність: те, що AURA виробляє однаковий якісний результат незалежно від лабораторії, дня чи популяції пацієнтів, яку вона обслуговує. Це частина, якої ручне ЕКО ніколи не могло гарантувати, і це частина, яку автоматизація створена для вирішення.

C:VIT призначена для охолодження ембріонів до 50 разів швидше, ніж традиційні методи вітрифікації, стандартизуючи вплив кріопротекторів та знижуючи утворення кристалів льоду. Як швидке охолодження перекладується у клінічно значущі вигоди, і які докази будуть потрібні для демонстрації покращення виживаності ембріонів, показників імплантації та народження живих дітей?

Клінічна логіка проста: повільніше охолодження дає кристалам льоду більше часу на утворення, а кристали льоду пошкоджують структуру клітин. Швидше та стандартизоване охолодження знижує цей ризик і забезпечує кожному ембріону однаковий вплив кріопротекторів, а не вплив, який варіюється залежно від ембріолога, який виконує процедуру, і того, як швидко він працює.

Ми розробили C:VIT для покращення виживанності ембріонів під час циклу заморожування-відтавування, який є першою і найбільш безпосередньою річчю для вимірювання. Відтоді докази, які мають значення, є показниками імплантації та народження живих дітей у ембріонів, вітрифікованих за допомогою C:VIT, порівняно з традиційними методами. Ми будемо будувати ці докази свідомо, через контрольовані дослідження, перед тим, як робити заяви про результати у масштабі.

Conceivable наголошує, що AURA є автоматизованою та що клінічні рішення залишаються за ембріологами. Які рішення завжди повинні залишатися під контролем людини, які заходи безпеки дозволяють ембріологу зупинити або перевести систему, і як обробляється відповідальність, коли рекомендація штучного інтелекту або дія роботизованого обладнання впливає на яйце або ембріон?

Кожне рішення, яке впливає на клінічну думку, чи є яйце життєздатним, чи підходить ембріон для переносу, чи слід продовжувати процедуру, залишається за ембріологом. AURA є автоматизованою. Вона призначена для виконання фізичних завдань з точністю та послідовністю та для сигналізації про будь-які відхилення від очікуваних параметрів, але вона не приймає клінічні рішення самостійно.

Ембріологи можуть зупинити або перевести систему в будь-який момент циклу, а система розроблена так, щоб зробити це легко, а не щось, проти чого потрібно боротися. Що стосується відповідальності, кожна дія AURA реєструється та прив’язана до ембріолога, який наглядає за цим циклом, тому є чіткий запис того, що система зробила, що вона сигналізувала, та яке рішення людина прийняла у відповідь. Ця слідовість є тим, що робить відповідальність можливою з самого початку.

Conceivable та IVI RMA планують розгорнути першу систему AURA в клініці США у 2027 році. Які регуляторні, клінічно-валідовані, інфраструктурні та робочі виклики повинні бути вирішені до того, як платформа зможе перейти з контрольованих досліджень у звичайну допомогу пацієнтам?

Є справжня робота попереду на чотирьох фронтах. Регуляторний: робота з відповідним шляхом з FDA для системи, яка поєднує робототехніку, програмне забезпечення та репродуктивну медицину, яка не має багато попередників для слідування. Клінічна валідация: будівництво доказової бази у масштабі, необхідному для клінічної обстановки США, за межами того, що можуть показати пілотні дослідження. Інфраструктура: розгортання фізичної інфраструктури в клініці США з IVIRMA, яке є самостійним значним завданням. А робочий процес: забезпечення того, щоб ембріологи та клінічний персонал у першому місці були навчені та комфортні з системою до того, як вона торкнеться допомоги пацієнтам.

Жоден з цих питань не є малим, і ми не ставимо 2027 рік як дату, яку потрібно досягти незалежно від того, де знаходяться докази. Це дата, до якої ми працюємо, коли валідация підтримує це.

ЕКО залишається дорогим, географічно обмеженим та залежним від відносно невеликої кількості висококваліфікованих спеціалістів. Що повинно змінитися в економіці та операційній моделі допомоги фертильності, щоб автоматизація зробила ЕКО більш доступним, і як ви будете вимірювати, чи AURA дійсно знижує вартість успішного народження?

Основна проблема полягає в тому, що ЕКО залежить від невеликої кількості висококваліфікованих спеціалістів, які виконують ручну роботу, яка не масштабується. Це робить його дорогим і географічно обмеженим. Це не відсутність попиту, а бутлянка в пропозиції.

Ми нещодавно співавтори дослідження, яке розглядає вартість дитини як частку доходу домогосподарства у 25 країнах, і картина є явною: країни, де чиста вартість, яку пацієнт платить, нижче приблизно половини середнього доходу домогосподарства, такі як Ізраїль, Японія, Іспанія, Тайвань, бачать ЕКО, яке становить близько 9-12 відсотків усіх народжень. У США, де чисті витрати зазвичай перевищують 75 відсотків доходу домогосподарства, це число становить близько 2,5 відсотка. Доступність не є одним з факторів. Це виглядає як основна бар’єр. Якщо США побачать подібні здобутки, як і в інших місцях, це міг би означати щось на порядку 140 000 до 160 000 додаткових народжень на рік. За цією цифрою стоять сім’ї, які хочуть дитини та не можуть зараз дозволити собі шлях до неї.

Автоматизація вирішує цю бутлянку безпосередньо: стандартизована платформа може привнести лабораторну точність до більшої кількості місць без потреби такого ж концентрації рідкісних, висококваліфікованих талантів у кожній клініці, а менше циклів на успішний результат є тим важелем, який фактично рухає вартість. Для вимірювання того, чи AURA дійсно знижує вартість успішного народження, цифра, яка має значення, не є вартістю за цикл. Це вартість за народження живої дитини, оскільки дешевший цикл, який не працює, не є насправді більш доступним для сім’ї. Ми відстежуємо цю метрику безпосередньо, коли ми масштабуємося, і ми віддаємо перевагу консервативності щодо того, чого ми заявляємо, доки дані не підтримують це.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Conceivable Life Sciences.