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 привести до проривних медичних відкриттів і дієвих висновків у боротьбі 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, фахівців з даних та промислових партнерів, щоб боротися з пандемією COVID-19.

Це друге з трьох інтерв’ю з головними лідерами за COAI. Перше інтерв’ю було з Оwkін Санджей Будхдео, MD, Бізнес-розвиток.

Стівен Венг є асистентом професора 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 підходами, заснованими на інформатіці, використовуючи та опитування “великих даних 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 поліпшення 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 вибір для приєднання до консорціуму. У нас є відмінні партнери, які є провідними кардіологами по всій Європі серед наших дослідників з попередніх консорціумів. Використовуючи ці ресурси та експертизу, ми могли рухатися дуже швидко та з темпом запустити цей консорціум протягом декількох тижнів та в кінцевому підсумку покращити наше розуміння прогресування захворювання, основної етіології та ризикових факторів у наших популяціях.

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

Є докази, що серцево-судинні ризикові фактори та серцево-судинні захворювання є основними внесками до тяжкості 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 серцево-судинні ризикові фактори, включаючи вік, підвищений кров’яний тиск, ожиріння, гіпертонію та цукровий діабет 2 типу, значно внесли свій внесок до тяжкості захворювання.

Ви вважаєте, що ми зараз маємо якийсь розуміння того, чому COVID-19 спричиняє цей тип пошкодження серця?

Є ще багато питань, які потрібно відповісти щодо епідеміології щодо прогресування та тяжкості COVID-19, особливо щодо пацієнтів з серцевим захворюванням. Пацієнти з серцевим захворюванням знаходяться під підвищеним ризиком досвіду тяжкої хвороби, яка може потребувати кардіореспіраторної підтримки в інтенсивній терапії. Тяжкість COVID-19 та прогресування до тяжких результатів, ймовірно, спричинені деякими 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 епідеміолог і фахівець з науки про дані з дослідницьким фокусом на прогнозуванні серцево-судинних результатів. Більша частина моєї роботи – це глибоке дослідження дуже великих наборів даних для відповіді на ці клінічні питання. У моїй ролі, а також безпосередньо намагаючись відповісти на деякі з цих важливих дослідницьких питань, використовуючи свою здатність отримувати доступ до великих популяційних наборів даних, я також намагаюсь сприяти іншим академікам і колегам для внесення вкладу в наш консорціум.

Які люди нам потрібні для приєднання до проекту COAI, щоб максимізувати його ефективність?

Не тільки важливо отримати більшу кількість вчених і клінічних колег, які внесуть дані, але також нам потрібно збільшити різноманітність наших 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 про прогресування захворювання та тяжкість.

Ви зараз є асистентом професора 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 використати. Великі перемоги були недавні інвестиції в зв’язування даних, які були真正 здійснені, і ми починаємо бачити ці ініціативи, які 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 і змінних, які збираються, моделі штучної інтелектуальної системи, розроблені Owkin, є дуже корисними для ефективного аналізу даних для отримання значимих висновків.

Яка інформація нам потрібно зібрати, щоб зробити персоналізовану медицину ефективним інструментом у лікуванні пацієнтів з COVID-19?

Більший масив типів даних, включаючи зображення, генетичні дані, біомаркери поряд з клінічними ознаками та демографічними характеристиками пацієнтів.

У ідеальному світі, який тип даних потрібно зібрати у пацієнтів з COVID-19?

У такому новому захворюванні, як COVID-19, я не думаю, що є і повинен бути максимальний ліміти даних, необхідних. 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 досягнень ми мали, оскільки ми могли послідовно зібрати дані та зберігати їх для доступу дослідникам у біобанках? Я бачу це у COVID-19. Якщо ми створимо різноманітний і великий ресурс даних зараз, я не сумніваюся, що будуть нові відкриття, які допоможуть нашому розумінню в майбутньому.

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

У епідеміології вибір порівняльної групи є非常ньо важливим. Ризик у багатьох сенсах є відносним. Якщо наш базовий рівень починається з госпіталізації, тоді ми також тільки розуміємо захворювання в тих, хто представляє 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 розроблено завдяки дослідженням гейн- чи лос-оф-функційних мутацій, які природньо відбуваються у популяціях.

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

Перше інтерв’ю в цій серії було з Оwkін Санджей Будхдео, MD, Бізнес-розвиток.

Третє інтерв’ю в цій серії було з Фолькерт В. Ассельберґс, Головний дослідник

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