奥恩科斯特CEO奥费·沙龙博士 – 采访系列

奥费·沙龙博士是一位具有近20年临床和商业产品开发经验的医生和企业家，曾在健康科技、生物科技和医疗设备行业的初创公司任职。加入奥恩科斯特之前，他曾在全球制药公司担任多个职务，包括阿斯利康（以色列）的医疗总监、Medimmune的新技术猎头和默克（以色列）的医疗总监。他联合创立了几家医疗公司，主要专注于生物信息和机器学习平台，用于临床恶化检测和早期干预。沙龙博士是以色列国防军的预备役少校和医疗连队指挥官，具有灾难救援的专门知识。他从以色列特拉维夫大学获得医学学位，毕业成绩优异。

您能否首先解释一下奥恩科斯特是什么?

奥恩科斯特是一家精准肿瘤学初创公司，结合蛋白质分析和人工智能，以预测免疫疗法的反应并为临床医生提供潜在的联合治疗策略，以克服治疗抵抗。

奥恩科斯特背后的创立故事是什么?

我们的首席科学家Yuval Shaked，现在是以色列理工学院综合癌症研究中心的负责人，发现抗癌治疗对宿主的反应可能会促进和支持肿瘤的生长和扩散。在看似违反直觉的治疗反应中，我们自己的身体实际上可能会帮助癌细胞逃避癌症治疗的影响。

在15多年的研究中，Shaked发现宿主反应是一个普遍现象，无论治疗方式如何（化疗、靶向治疗、免疫疗法，甚至放射治疗和手术）。我们在奥恩科斯特致力于解码宿主反应，以确定哪些患者可能会受到伤害。

传统癌症治疗方法可以有效地破坏肿瘤细胞，但也会在健康组织中引起一系列意外的副作用。您能否讨论一下这对患者和医疗保健从业者来说有多大的问题?

我们可以将不同癌症治疗的不良反应大致分为两类：我们可以识别和管理的“可见”不良事件，以及我们看不到的“隐藏”不良事件。我经常将其视为一个冰山。临床医生非常清楚如何预期和管理“可见”的不良事件。但是，我们看不到的“隐藏”不良事件，例如宿主反应，带来的成本是巨大的，不仅在直接成本方面，还包括了患者的精神负担。

您能否讨论一下奥恩科斯特的系统PROphet如何识别患者血浆中的蛋白质，以标记最有可能帮助个体患者的治疗方法?

我们的系统将分析数百种不同的蛋白质与多种生物信息和机器学习工具相结合。我们的想法是专注于在患者之间显著不同的蛋白质，以创建一个可以识别非响应者并为临床医生提供生物途径和蛋白质分析的分类器，这些生物途径和蛋白质与治疗抵抗有关，并且可以作为潜在的药物靶点。

预测性测试如何减少不必要的毒性?

强效治疗方法往往伴随着毒性。管理癌症的关键在于在安全性和有效性之间找到平衡。我相信，通过个性化治疗，我们可以优化这种比例。此外，我们还尝试预测免疫相关的不良事件，并尽早识别和治疗这些事件。

奥恩科斯特目前专注于哪些类型的癌症?

非小细胞肺癌和小细胞肺癌，以及黑色素瘤第四期。

您如何看待个性化医学的未来?

我认为我们将看到对患者进行深入的“画像”，不仅是在诊断时，还在治疗过程中，使用多种方式（人工智能成像、下一代测序、蛋白质分析和单细胞分析），以更好地了解我们的患者以及他们和肿瘤如何随时间演变，以便实时调整和改变治疗方法。

感谢您的精彩答案，希望了解更多的读者可以访问Oncohost。