Dr. Ofer Sharon, CEO 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 tại các công ty dược phẩm toàn cầu, bao gồm Giám đốc Y tế của AstraZeneca (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, chủ yếu tập trung vào các nền tảng sinh học và học máy để phát hiện sự suy giảm lâm sàng và can thiệp sớm. Dr. Sharon là một thiếu tá (hưu) trong IDF và là chỉ huy công ty y tế với chuyên môn cụ thể trong cứu trợ thảm họa. Ông đã nhận bằng MD cum laude 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 AI 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?

Nhà khoa học trưởng của chúng tôi, Giáo sư Yuval Shaked, hiện là trưởng trung tâm nghiên cứu ung thư tích hợp tại Viện Công nghệ Israel, đã phát hiện ra rằng phản ứng của vật chủ với điều trị chống ung thư có thể tạo điều kiện và hỗ trợ sự tăng trưởng và lan rộng của khối u. Trong một phản ứng có vẻ như nghịch lý với điều trị, cơ thể của chính 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, Shaked đã phát hiện ra rằng phản ứng của vật chủ là một hiện tượng phổ quát 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 làm việc để giải mã phản ứng của vật chủ để xác định ở những bệnh nhân nào nó có thể gây hại.

Liệu pháp ung thư truyền thống hiệu quả phá hủy các tế bào khối u, nhưng chúng cũng gây ra một loạt các tác dụng không mong muốn ở mô khỏe mạnh. Bạn có thể thảo luận về vấn đề này lớn đến mức nào cho bệnh nhân và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe?

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 để mong đợi và cách quản lý các sự kiện bất lợi “có thể nhìn thấy” trên bề mặt. Những gì chúng ta không thấy là những tác dụng ẩn dưới bề mặt – tức là phản ứng của vật chủ. Chi phí là đáng kể cả về mặt chi phí trực tiếp và về mặt 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 protein trong huyết tương của bệnh nhân để sau đó đánh dấu các liệu pháp có khả năng giúp bệnh nhân cá nhân?

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 các bệnh nhân 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, như vậy, phục vụ như các mục tiêu thuốc tiềm năng.

Làm thế nào để các xét nghiệm dự đoán 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, như vậy, 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 “lập hồ sơ” bệnh nhân sâu sắc cho chẩn đoán trước và trong điều trị, sử dụng nhiều phương thức (hình ảnh dựa trên AI, 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 tôi và cách họ và khối u tiến hóa theo thời gian, để điều chỉnh 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.