Andrew Watson, Phó Chủ tịch Phát triển Trí tuệ Nhân tạo và Nghiên cứu tại Healx – Loạt Phỏng vấn

Andrew Watson là Phó Chủ tịch Phát triển Trí tuệ Nhân tạo và Nghiên cứu tại Healx.

Healx là một công ty công nghệ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, lấy cảm hứng từ bệnh nhân, cam kết giúp bệnh nhân bị bệnh hiếm trên toàn thế giới tiếp cận với các phương pháp điều trị cải thiện cuộc sống. Có 7.000 bệnh hiếm được biết đến ảnh hưởng đến 400 triệu người trên toàn cầu, nhưng chỉ 5% trong số những tình trạng này có phương pháp điều trị được chấp thuận. Healx sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định các phương pháp điều trị mới cho bệnh hiếm từ các hợp chất hiện có và tiến hành các phương pháp điều trị đó đến bệnh nhân cần thiết. Cách tiếp cận đổi mới của họ có nghĩa là họ có thể tăng tốc độ, tăng quy mô và cải thiện cơ hội thành công của việc phát triển phương pháp điều trị bệnh hiếm.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến lĩnh vực học máy?

Trải nghiệm đầu tiên của tôi với học máy là trong một bài giảng về ‘Thuật toán Tiến hóa’ trong khóa học đầu tiên tại Đại học Exeter. Chúng tôi đã học cách lập trình một thuật toán thiết kế xe đồ chơi hai chiều, bắt đầu từ một tập hợp ngẫu nhiên các bánh xe và linh kiện, trước khi đánh giá hiệu suất và lặp lại để tạo ra các thế hệ tiếp theo hoạt động tốt hơn và tốt hơn theo một tiêu chí chúng tôi đã xác định. Tôi bị thu hút bởi thực tế là phần mềm có thể thực hiện hàng nghìn lần lặp thiết kế mà không cần can thiệp của con người và từ đó, tôi có thể nói là đã làm quá mức, cố gắng tự động hóa mọi thứ! Cách tiếp cận tiến hóa này là相同 với cách NASA sử dụng để thiết kế ăng ten ST5 mà trông không giống như bất cứ thứ gì một chuyên gia con người có thể tạo ra.

Bạn luôn bị thu hút bởi việc áp dụng học máy và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo vào các vấn đề khó khăn, những thách thức nào bạn đã gặp phải trước khi gia nhập Healx?

Tôi đã may mắn có cơ hội áp dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong nhiều ngữ cảnh, từ phá vỡ các nhóm khủng bố, xác định và giảm thiểu phần mềm độc hại máy tính, đến, ngay trước khi gia nhập Healx, kết hợp trí tuệ nhân tạo với sự hiểu biết sâu sắc về hành vi người dùng để tạo ra máy thông minh cho sử dụng trong nhà và ngoài tại Dyson.

Nó dễ dàng cho trí tuệ nhân tạo trở thành một mánh lới quảng cáo, nhưng mục tiêu của tôi luôn là tìm ra các ứng dụng có ý nghĩa, đó có thể là suy luận từ lượng thông tin khổng lồ hoặc giảm tải nhận thức của người dùng thông qua hệ thống hỗ trợ quyết định. Sứ mệnh của chúng tôi tại Healx là làm việc trên một trong những thách thức tối thượng, ngay tại giao điểm giữa trí tuệ nhân tạo và sinh học con người, để giúp một số người cần nó nhất: những người bị bệnh hiếm.

Điều gì là một số trách nhiệm hiện tại của bạn tại Healx?

Tôi giám sát đội ngũ Nghiên cứu và Phát triển, chịu trách nhiệm cung cấp dự đoán thuốc cho đồng nghiệp của chúng tôi trong đội Tiền lâm sàng tại Healx. Chúng tôi làm điều này bằng cách hiểu cả sinh học cơ bản của một bệnh chúng tôi đang nghiên cứu và cơ chế hoạt động của các thuốc tiềm năng có thể giúp điều trị nó, tất cả đều chạy trên nền tảng trí tuệ nhân tạo độc quyền của chúng tôi, Healnet.

Healnet phân tích dữ liệu thuốc và bệnh hiện có từ nghiên cứu y sinh, văn học khoa học, thông tin bệnh nhân và nguồn dữ liệu được Healx kiểm soát để tạo thành một biểu đồ kiến thức về bệnh hiếm. Sau đó, chúng tôi sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo và NLP tiên tiến để khai thác biểu đồ này và tìm ra các cơ hội mới để tái phát triển, kết hợp và thậm chí cải tiến các phân tử thuốc để điều trị một tình trạng.

Có thể bạn thảo luận về một số công nghệ học máy được sử dụng bởi nền tảng phát hiện thuốc Healnet để xác định các phương pháp điều trị mới cho bệnh hiếm từ các thuốc đã tồn tại?

Tất nhiên! Healx sử dụng một bộ các phương pháp trí tuệ nhân tạo và NLP để phát hiện các mối quan hệ không rõ ràng giữa bệnh và hợp chất với xác suất thành công cao nhất.

Một trong những phương pháp phổ biến nhất của chúng tôi được gọi là Trùng hợp Biểu hiện Gene-Bệnh, hoặc DGEM. Phương pháp này so sánh hồ sơ biểu hiện gene của một bệnh cụ thể với hồ sơ biểu hiện gene từ cơ sở dữ liệu thuốc được Healx kiểm soát, chứa hàng nghìn chữ ký thuốc từ nguồn công khai và riêng tư và bao gồm một loạt các lớp dược lý, bao gồm cả các hợp chất được phê duyệt và điều tra. DGEM sau đó dự đoán những thuốc nào có khả năng là phương pháp điều trị hiệu quả dựa trên các gene khác biệt nhất trong hồ sơ biểu hiện gene. Phương pháp này hoạt động dựa trên giả định rằng một cơ chế thuốc có cơ chế ngược lại với một bệnh sẽ là một ứng cử viên mạnh cho một phương pháp điều trị hiệu quả. Chúng tôi thực sự đã sử dụng phương pháp này để tìm ra các hợp chất dẫn đầu mà chúng tôi đang điều tra như một phần của thử nghiệm lâm sàng Phase 2a IMPACT-FXS về Hội chứng Fragile X – nguyên nhân di truyền hàng đầu về khó khăn học tập.

Một phương pháp khác là Dự đoán Chỉ định Tái sử dụng với Ma trận Tương tự (PRISM), sử dụng nguyên tắc rằng nếu một thuốc điều trị một bệnh cụ thể, thì một thuốc tương tự có thể điều trị một bệnh tương tự. Để xác định sự tương tự của các thuốc, PRISM xem xét các protein đích, sự tương tự về cấu trúc và tác dụng phụ, và để xác định sự tương tự của các bệnh, PRISM xem xét các gene đích, cấu trúc ontology và kiểu hình. Một thuật toán học máy sau đó được sử dụng để kết hợp những sự tương tự này và dự đoán các ứng dụng điều trị mới.

Chúng tôi đã phát triển hơn 10 mô-đun dự đoán liệu pháp đơn và kết hợp để xác định nhiều cơ hội điều trị mới cho các tình trạng hiếm, và quan trọng là, những mô hình này được đào tạo để khám phá sinh học bệnh mới và cơ chế hoạt động, mà không bị giới hạn bởi một đích sinh học duy nhất (điều này là một vấn đề với các phương pháp phát hiện thuốc truyền thống).

Sau khi một thuốc được xác định là một ứng cử viên có thể, hệ thống quyết định như thế nào để tiếp tục các thử nghiệm lâm sàng?

Cảm ơn các thuật toán trí tuệ nhân tạo và nguồn dữ liệu độc quyền của chúng tôi, chúng tôi có thể giảm một danh sách khoảng 15.000 thuốc có thể xuống còn 100 hoặc nhiều ứng cử viên điều trị có khả năng.

Sau khi chúng tôi có danh sách này, nó được chuyển đến đội tiền lâm sàng của chúng tôi – bao gồm các nhà dược lý học và chuyên gia phát hiện thuốc có kinh nghiệm – những người áp dụng kiến thức khoa học và y học đáng kể của mình về bệnh và thuốc để xem xét các dự đoán và chọn các ứng cử viên thuốc có khả năng nhất để điều trị một bệnh cụ thể. Chúng tôi cũng cung cấp cho đội tiền lâm sàng lý do do trí tuệ nhân tạo tạo ra để hỗ trợ các dự đoán, giải thích tại sao một hợp chất có thể không trực quan tại đầu tiên nhưng đáng được chú ý.

Sau khi họ đã thu hẹp danh sách xuống còn khoảng 10-20 ứng cử viên, những hợp chất này được tiến hành xác nhận tiền lâm sàng, bao gồm thử nghiệm thuốc trong nuôi cấy tế bào và mô hình trước khi được thử nghiệm trên người trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng. Những nghiên cứu này sẽ tiết lộ liệu một hợp chất có khả năng hiệu quả, an toàn và sẽ tiết lộ bất kỳ tác dụng phụ nào nó có thể có. Họ cũng quyết định những thuốc nào có thể được kết hợp hoặc cải tiến để điều trị hiệu quả hơn.

Có thể bạn giải thích về Hội chứng Fragile X và một số thành công gần đây trong việc khám phá các ứng cử viên thuốc?

Hội chứng Fragile X là một tình trạng phát triển thần kinh hiếm gặp gây ra một loạt các khiếm khuyết trí tuệ và nhận thức. Nó ảnh hưởng đến khoảng 1 trong 4.000 nam và 1 trong 8.000 nữ – nhưng hiện tại không có phương pháp điều trị hiệu quả hoặc được chấp thuận cho tình trạng này.

Mục tiêu của Healx là thay đổi điều này, bằng cách cố gắng đưa ít nhất một liệu pháp kết hợp mới và hiệu quả cho tình trạng này ra thị trường trong vài năm tới.

Chúng tôi đã đạt được tiến bộ tuyệt vời trong mục tiêu này cho đến nay, và đã khám phá ra nhiều ứng cử viên cho tình trạng này thông qua các phương pháp ghép thuốc và omic dựa trên trí tuệ nhân tạo (bao gồm DGEM, mà tôi đã đề cập trước đó). HLX-0201, ban đầu được chấp thuận như một thuốc chống viêm không steroid, là ứng cử viên hứa hẹn nhất của chúng tôi, và thú vị, chúng tôi đã nhận được sự chấp thuận của Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cho nghiên cứu lâm sàng Phase 2a về hợp chất này cùng với HLX-0206, được xác định là một đối tác kết hợp tiềm năng sử dụng các phương pháp dự đoán kết hợp của Healx.

Nghiên cứu IMPACT-FXS hiện đang được tiến hành tại một số địa điểm ở Hoa Kỳ, điều này thật thú vị, và chúng tôi hy vọng sẽ có thêm thông tin để chia sẻ về điều này sớm!

Đáng chú ý, trong suốt dự án này, Healx đã làm việc chặt chẽ với Quỹ Nghiên cứu FRAXA, một tổ chức nghiên cứu và hỗ trợ hàng đầu về hội chứng Fragile X tại Hoa Kỳ, và các tổ chức khác để giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về tình trạng này và có được dữ liệu và mô hình tiền lâm sàng cho phép chúng tôi nhanh chóng tiến hành dự đoán của mình đến nghiên cứu lâm sàng.

Bạn hình dung tương lai của trí tuệ nhân tạo trong việc nhắm vào các bệnh hiếm như thế nào?

Tôi nghĩ có tiềm năng để thấy trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tiên phong khác được triển khai trên toàn bộ quy trình phát hiện và phát triển thuốc, giúp vượt qua một số thách thức truyền thống về thời gian, chi phí và rủi ro.

Chúng tôi đã thấy sự phổ biến của các công ty trong không gian phát hiện thuốc rộng lớn hơn sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm mọi thứ, từ phân tích dữ liệu bệnh đến thiết lập các điểm chuẩn, đến tổng hợp protein và thiết kế thuốc mới, tất cả đều hỗ trợ bởi ‘đối tác số’ trong các thử nghiệm lâm sàng.

Tất cả điều này sẽ mang lại lợi ích to lớn cho việc khám phá các phương pháp điều trị cho các bệnh hiếm, nơi có những chướng ngại vật xung quanh sự thiếu hiểu biết về bệnh hoặc số lượng bệnh nhân nhỏ. NLP có thể giúp lấp đầy khoảng trống trong hiểu biết bằng cách tổng hợp dữ liệu cập nhật, trong khi ML có thể dự đoán những phương pháp điều trị hiện có có thể được tái phát triển và tại sao. Có lẽ thú vị nhất, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp cho chúng tôi sự tự động hóa cần thiết để tìm và phát triển các phương pháp điều trị với quy mô. Và khi sức mạnh tính toán và tiến bộ được thực hiện trong trí tuệ nhân tạo, chúng tôi có thể mở rộng quy mô nhanh chóng.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về Healx?

Đây là một thời điểm tuyệt vời để ở trong không gian này, và thật là một đặc quyền được làm việc với những công nghệ tiên phong này để giải quyết một số vấn đề phức tạp nhất. Chúng tôi luôn tìm kiếm những người đam mê với sứ mệnh của chúng tôi để tham gia đội ngũ, và tôi khuyên những người quan tâm nên kiểm tra các cơ hội việc làm của chúng tôi.

Chúng tôi cũng có một số phát triển và dự án thú vị trong đường ống tại Healx, mà bạn có thể cập nhật thông qua trang web của chúng tôi, và chúng tôi hy vọng sẽ có thể chia sẻ một số điều này với bạn sớm.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, tôi mong đợi theo dõi tiến trình của Healx, một công ty chắc chắn sẽ mang lại tác động tích cực đến nhiều người. Những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Healx.