Консорціум відкритої штучної інтелектуальної системи COVID-19 – Інтерв’ю з доктором Стівеном Венгом, головним дослідником

Консорціум відкритої штучної інтелектуальної системи COVID-19 (COAI) має на меті принести революційні медичні відкриття та дієві висновки до боротьби з пандемією COVID-19.

COAI спрямований на збільшення колаборативних досліджень, прискорення клінічної розробки ефективних методів лікування COVID-19 та обміну всіма своїми висновками з глобальним медичним і науковим співтовариством. COAI об’єднає колабораторів: академічні установи, дослідників, спеціалістів з даних і промислових партнерів, для боротьби з пандемією COVID-19.

Це друге з трьох інтерв’ю з головними лідерами за COAI. Перше інтерв’ю було з Санджеєм Будхдео, MD, бізнес-розробкою Owkin.

Стівен Венг є асистентом-професором інтегрованої епідеміології та науки про дані, який очолює дослідження науки про дані в групі первинної медичної допомоги та стратифікованої медицини.

Він інтегрує традиційні епідеміологічні методи та дизайн дослідження з новими інформатичними підходами, використовуючи та опитуючи “більші дані охорони здоров’я” з електронних медичних записів для цілей моделювання прогнозування ризику, фенотипування хронічних захворювань, дослідження методів науки про дані та перекладу стратифікованої медицини в первинну медичну допомогу.

Ви нещодавно приєдналися до Консорціуму відкритої штучної інтелектуальної системи COVID-19 (COAI) як головний дослідник. Чи можете ви обговорити, що спонукало вас приєднатися до цього проекту?

Я співпрацював з Owkin та європейськими партнерами у проектах, спрямованих на покращення вторинної профілактики гострого коронарного синдрому протягом останнього року. Коли Owkin запустив Консорціум відкритої штучної інтелектуальної системи COVID-19, щоб використати свою технологію, експертизу та нашу інфраструктуру для внесення вкладу в глобальну боротьбу з COVID-19, це був очевидний вибір і природний крок до приєднання до консорціуму. У нас є відмінні партнери, які є провідними кардіологами по всій Європі серед наших дослідницької групи з попередніх консорціумів. Використовуючи ці ресурси та експертизу, ми могли рухатися дуже швидко та з темпом запустити цей консорціум протягом кількох тижнів та в кінцевому підсумку покращити наше розуміння прогресування захворювання, основної етіології та факторів ризику в наших популяціях.

Відсоток населення, який хворіє на COVID-19, показує ознаки пошкодження серця. Які серцево-судинні проблеми спостерігаються?

Є докази, що серцево-судинні фактори ризику та серцево-судинні захворювання є значним внеском у тяжкість захворювання. Останній аналіз 17000 випадків COVID-19, які потребували госпіталізації у Великій Британії, показав, що серцеве захворювання було присутнє у 29% усіх госпіталізованих випадків. Основні фактори ризику, включаючи вік, артеріальну гіпертензію, ожиріння, гіпертонію та цукровий діабет 2 типу, значно внесли свій внесок у тяжкість захворювання.

Ви вважаєте, що ми зараз маємо якийсь вияв щодо того, чому COVID-19 спричиняє такий тип пошкодження серця?

Є багато питань, на які ще потрібно відповісти щодо епідеміології прогресування та тяжкості COVID-19, особливо щодо пацієнтів з серцевим захворюванням. Пацієнти з серцевим захворюванням мають підвищений ризик тяжкої хвороби, яка може потребувати кардіореспіраторної підтримки в інтенсивній терапії. Тяжкість COVID-19 та прогресування до тяжких результатів, ймовірно, викликані якимись прямими пошкодженнями серцевої системи, які можуть бути гострими. Точний тип пошкодження серця у пацієнтів з COVID-19 потребує подальшого дослідження.

Яка буде ваша роль у COAI?

Я є епідеміологом та спеціалістом з науки про дані з дослідженнями прогнозування серцево-судинних результатів. Багато моєї роботи полягає у глибокому аналізі великих наборів даних для відповіді на ці клінічні питання. У моїй ролі, окрім спроби відповісти на деякі з цих важливих дослідницьких питань шляхом використання моїх можливостей доступу до великих популяційних наборів даних, я також намагаюся сприяти іншим академікам та колегам для внесення вкладу в наш консорціум.

Які люди повинні приєднатися до проекту COAI, щоб максимізувати його ефективність?

Не тільки важливо отримати більшу кількість даних від більшої кількості вчених та клінічних колег, але також нам потрібно збільшити різноманітність наших джерел даних. Ми знаємо, що COVID-19 має широкий спектр тяжкості від бессимптомних осіб до дуже тяжкої хвороби, яка призводить до смерті. Різні типи даних по всьому спектру медичних закладів від первинної до вторинної допомоги потрібні для відповіді на ці питання щодо прогресування та тяжкості захворювання.

Ви зараз є асистентом-професором інтегрованої епідеміології та науки про дані, який очолює дослідження науки про дані в групі первинної медичної допомоги та стратифікованої медицини університету Ноттінгема. Чи можете ви обговорити можливі способи використання великих даних для націлення на COVID-19 з поточною інформацією, яку ми маємо?

У нас є деякі великі набори даних, які ми можемо використовувати. Великі перемоги були недавніми інвестиціями у зв’язування даних, які були真正 реалізовані, і ми починаємо бачити, як ці ініціативи приносять великі плоди. Насправді, ми починаємо отримувати доступ до великих популяційних когорт, які зараз були зв’язані з первинною медичною допомогою, госпітальними записами, реєстром смертей та даними про тестування на COVID-19. Крім того, ці дані мають можливості для дослідження генетичних впливів на результати COVID-19. Ці зв’язки стають можливими лише завдяки зростанню великих даних та великих популяційних біобанків. Через кількість даних та змінних, які збираються, моделі штучної інтелектуальної системи, розроблені Owkin, є дуже корисними для ефективного аналізу даних для отримання значимих висновків.

Які дані нам потрібно зібрати, щоб зробити точну медицину ефективним інструментом для лікування пацієнтів з COVID-19?

Більше різноманітних типів даних, включаючи зображення, генетичні біомаркери поряд з клінічними ознаками та демографічними даними пацієнентів.

У ідеальному світі, які дані повинні бути зібрані від пацієнтів з COVID-19?

У такому новому захворюванні, як COVID-19, я не думаю, що є і повинен бути максимальний ліміт даних, який потрібно зібрати. Є термін “ми не знаємо, чого ми не знаємо ще”, тому більше типів даних та інформації ми можемо зібрати зараз, може бути корисним у майбутньому. Наприклад, скільки геномних відкриттів ми мали завдяки можливості секвенування даних та зберігання їх для дослідників у біобанках? Я бачу це у випадку з COVID-19. Якщо ми створимо різноманітний та великий ресурс даних зараз, я не сумніваюсь, що будуть нові відкриття, які допоможуть нам краще зрозуміти захворювання у майбутньому.

Чи повинні ми також зібрати дані від сегмента населення, який є імунним до COVID-19, щоб краще зрозуміти, що робить їх імунними?

У епідеміології вибір порівняльної групи є дуже важливим. Ризик у багатьох сенсах є відносним. Якщо наша базова точка починається з госпіталізації, то ми також розуміємо захворювання лише у тих, хто проявляє більш тяжкі симптоми. Я думаю, що краще розуміння бессимптомних осіб та того, що робить їх бессимптомними щодо COVID-19, є абсолютно необхідним. Скільки терапевтичних засобів було розроблено завдяки дослідженням мутацій, які природно відбуваються у популяціях.

Дякую за фантастичне інтерв’ю. Читачі, які бажають дізнатися більше, можуть прочитати нашу статтю, яка описує проект COAI.

Перше інтерв’ю в цій серії було з Санджеєм Будхдео, MD, бізнес-розробкою Owkin.

Третє інтерв’ю в цій серії було з Фолькертом В. Ассельбергсом, головним дослідником

Ви також можете відвідати веб-сайт Консорціуму відкритої штучної інтелектуальної системи COVID-19.