Dr. Ofer Sharon, Giám đốc điều hành của OncoHost – Loạt phỏng vấn

Dr. Ofer Sharon là một bác sĩ và doanh nhân với gần 20 năm kinh nghiệm trong phát triển sản phẩm lâm sàng và thương mại cho các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ sức khỏe, công nghệ sinh học và thiết bị y tế. Trước khi gia nhập Oncohost, ông đã từng giữ nhiều vị trí trong các công ty dược phẩm toàn cầu, bao gồm Giám đốc y tế của AstraZeneca (AZN ) (Israel), người tìm kiếm công nghệ mới cho Medimmune và Giám đốc y tế của MSD (Israel). Ông đã đồng sáng lập một số công ty chăm sóc sức khỏe, tập trung chủ yếu vào các nền tảng sinh học và học máy để phát hiện và can thiệp sớm. Dr. Sharon là một Thiếu tá (đã nghỉ hưu) trong Lực lượng Phòng vệ Israel và là chỉ huy công ty y tế với chuyên môn cụ thể trong cứu trợ thảm họa. Ông đã nhận bằng MD của mình từ Đại học Tel Aviv, Israel.

Bạn có thể bắt đầu bằng cách giải thích OncoHost là gì?

OncoHost là một công ty khởi nghiệp về ung thư chính xác kết hợp phân tích proteomic với trí tuệ nhân tạo để dự đoán phản ứng với liệu pháp miễn dịch và cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng các chiến lược kết hợp tiềm năng để vượt qua sự kháng trị liệu.

Câu chuyện về sự hình thành của OncoHost là gì?

Chúng tôi đã khám phá ra rằng phản ứng của cơ thể chủ đối với điều trị chống ung thư có thể tạo điều kiện và hỗ trợ sự phát triển và lan rộng của khối u. Trong một phản ứng có vẻ như là nghịch lý đối với điều trị, cơ thể của chúng ta có thể thực sự giúp các tế bào khối u tránh được tác dụng của điều trị ung thư.

Trong hơn 15 năm nghiên cứu, chúng tôi đã phát hiện ra rằng phản ứng của cơ thể chủ là một hiện tượng phổ biến bất kể phương thức điều trị (hóa trị, liệu pháp nhắm mục tiêu, liệu pháp miễn dịch và thậm chí là xạ trị và phẫu thuật). Chúng tôi tại OncoHost đang làm việc để giải mã phản ứng của cơ thể chủ nhằm xác định những bệnh nhân nào có thể bị tổn hại.

Liệu pháp ung thư truyền thống có thể tiêu diệt các tế bào khối u, nhưng chúng cũng gây ra một loạt các tác dụng không mong muốn đối với mô khỏe mạnh. Bạn có thể thảo luận về vấn đề này như thế nào đối với bệnh nhân và các nhà thực hành y tế?

Chúng ta có thể chia các tác dụng phụ của các phương pháp điều trị ung thư khác nhau thành những tác dụng mà chúng ta có thể xác định được như bác sĩ và bệnh nhân, và những tác dụng mà chúng ta không thể thấy. Tôi thường nghĩ về điều này như một tảng băng. Các bác sĩ lâm sàng biết rất rõ những gì họ có thể mong đợi và cách quản lý các sự kiện bất lợi “có thể nhìn thấy” trên bề mặt. Những gì chúng ta không nhìn thấy là những tác dụng ẩn dưới bề mặt – tức là phản ứng của cơ thể chủ. Chi phí là đáng kể cả về mặt chi phí trực tiếp và gánh nặng tinh thần thêm vào gánh nặng thể chất.

Bạn có thể thảo luận về cách hệ thống của OncoHost, PROphet, có thể xác định các protein trong huyết tương của bệnh nhân để cờ hiệu các liệu pháp có khả năng giúp bệnh nhân nhất?

Hệ thống của chúng tôi kết hợp phân tích hàng trăm protein khác nhau với các công cụ sinh học và học máy. Ý tưởng là tập trung vào các protein khác biệt đáng kể giữa các bệnh nhân để tạo ra một bộ phân loại có thể xác định những người không phản ứng sớm và cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng phân tích về các con đường sinh học và protein liên quan đến sự kháng trị liệu, và do đó, đóng vai trò là các mục tiêu thuốc tiềm năng.

Làm thế nào các xét nghiệm dự đoán có thể giảm thiểu các độc tính không cần thiết?

Các phương pháp điều trị mạnh mẽ đi kèm với độc tính. Quản lý ung thư là tất cả về việc đi trên dây mỏng giữa an toàn và hiệu quả. Tôi tin rằng bằng cách cá nhân hóa điều trị cho bệnh nhân, chúng ta có thể tối ưu hóa tỷ lệ đó. Ngoài ra, chúng tôi cố gắng dự đoán các sự kiện bất lợi liên quan đến miễn dịch và do đó, sẵn sàng xác định và điều trị những sự kiện đó càng sớm càng tốt.

OncoHost hiện đang tập trung vào những loại ung thư nào?

Ung thư phổi (không phải tế bào nhỏ và tế bào nhỏ) và ung thư hắc tố giai đoạn IV.

Bạn dự đoán tương lai của y học cá nhân hóa sẽ như thế nào?

Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ thấy việc “làm hồ sơ” bệnh nhân sâu sắc cho chẩn đoán trước và trong điều trị, sử dụng nhiều phương thức (hình ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo, trình tự thế hệ tiếp theo, phân tích proteomic và phân tích tế bào đơn) tất cả để hiểu rõ hơn về bệnh nhân của chúng ta và cách họ và khối u tiến hóa theo thời gian, để thích nghi và thay đổi điều trị theo thời gian thực.

Cảm ơn vì những câu trả lời tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Oncohost.