Mesterséges intelligencia az onkológiában
Biomarkerek, gyógyszer-kombinációk, mikrokörnyezet, specifikus molekuláris profil. Ezekkel foglalkozik a stratupból rövid idő alatt kinőtt vállalkozás, a Turbine. A cég orvosigazgatójával, Veres Dániellel beszélgettünk a mesterséges intelligencia szerepéről a jövő daganatkutatásában.
Foglaljuk össze az olvasóknak, amit a Turbine tevékenységéről tudunk. A lelkes fiatalok által pár éve alapított startup vállalkozás célja az volt, hogy mesterséges intelligencia segítségével modellezett daganatsejtekben próbálják meg előre jelezni a daganatellenes gyógyszer-kombinációk hatásosságát. Amikor legutóbb találkoztunk, azt mondtad, hogy az egyik gyógyszercég megbízásából végeztetek ilyen vizsgálatot, és a józan orvosi megfontolás alapján is várhatóan sikeres kombinációkon kívül másokat is kipróbálásra érdemesnek találtatok, és vártátok, hogy miként válik be az előrejelzésetek a gyakorlatban. Beigazolódott az elképzelésetek?
A korábbi kombinációs kísérleteink validációs eredményét januárban kaptuk meg. A javasolt kombinációkat a következő kategóriákba soroltuk a leadott beszámolóban: várható eredmény; az irodalom alapján magyarázható, de nem várt eredmény; illetve az irodalom által le nem írt, de a jelátviteli modell alapján logikus eredmény. Furcsa módon a várható eredményeket kisebb számban validálták a kísérletes vizsgálatok, mint az újdonságot jelentőket.
Hogyan történt a validáció?
A teljes mátrixot lemérték, mely 20 gyógyszer kombinációját jelenti a vizsgálati szerrel. Sejttenyészetben, 20 sejtvonalon validálták a tőlünk kapott kombinációkat, és értékelték, hogy mekkora a szinergia a gyógyszerek között. Az általunk újszerű kombinációnak tartott javaslatok nagyobb arányban működtek az in vitro kísérletek során, mint a saját munkafolyamatuk alapján várható kombinációk. További megfigyelés volt, hogy azokban az indikációkban több validált kombinációt javasoltunk, ahova a gyógyszert szánják. Ezek az eredmények annyira meggyőzőek voltak, hogy jelenleg több kombinációs kísérletet is tervezünk a céggel, ahol a mi adatcsomagunk fogja szolgáltatni a kombinációs stratégia alapjait a gyógyszerfejlesztés további lépcsőiben.
Rövidebb és olcsóbb lehet így a gyógyszerfejlesztés?
Igen, hatékonyabbá válik a fejlesztés, ha például előre jelezzük a szóba jöhető kombinációkat. Hamarabb kerülhet sor az in vivo és humán vizsgálati szakaszokra. A módszerünkkel 3-4 hónap alatt szolgáltatjuk a gyógyszerfejlesztési folyamathoz azokat az információkat, aminek az összegyűjtéséhez a kutatóknak eddig 1-1,5 évre volt szükségük.
Mikor lesz az általatok vizsgált kombinációkból valódi, a betegellátásban elérhető terápia?
Az általunk kombinációban vizsgált gyógyszer jelenleg a fázis 1. szakaszban tart önálló terápiaként. A humán kombinációs vizsgálatok előtt in vivo vizsgálatokra van szükség, ezek elkezdődtek. Jelenleg úgy látjuk, hogy az általunk javasolt kombinációk első valódi terápiás kipróbálása néhány éven belül reális lehet A kombinációs terápia javaslatok mellett biomarker kereséssel is foglalkozunk, melynek eredményei még hamarabb vezethetnek sikerekre és a betegek számára lefordítható közvetlen haszonra. Egy már befejezett és kísérletesen is validált biomarker keresésünk eredménye például nagy valószínűséggel lehet a soron következő klinikai vizsgálatok bekerülési kritériuma. Ez azért fontos, mert így pontosabban lehet célozni a vizsgálati szert, kiválasztható az a betegcsoport, amely a kezeléstől valóban előnyt remélhet.
Merre halad az onkológiai kutatás?
Kutatási és fejlesztési folyamataink tervezése során 3–5 éves távlatban gondolkodunk. Úgy látjuk, hogy a biomarkerek jelentősége egyre növekedni fog, melyek segítségével pontosabban meghatározhatók a daganatsejtek tulajdonságai, és ezen keresztül a várható viselkedésük. Ha ez sikerül, akkor magasabb bizonyossággal választható ki a betegre valóban specifikus terápia. A gyógyszercégek még mindig terápiás indikációk mentén gondolkodnak, pedig az indikáció-alapú terápia a mai gyógyszerhatósági értelmében egyre kevésbé illeszkedik a kutatási irányokhoz. Talán azért ragaszkodnak hozzá, mert ez a komplexitás könnyebben kezelhető a jelenlegi modellekkel és folyamatokkal. Azonban egyre inkább látszik, hogy molekuláris klasszifikáció kell, és mi többek között ebben a folyamatban is igyekszünk támogatni a gyógyszerfejlesztést egy új eszköz megteremtésével.
Hogyan oldhatók fel a mikrokörnyezet különbözőségéből adódó eltérések a terápiás eredményekben?
A mikrokönyezet is molekuláris profilt jelent, ezt is lehet modellezni. Nemcsak egyes tumorok között, de egy tumoron belül is nagy lehet a heterogenitás, különböző molekuláris profilú és érzékenységű sejtek egyszerre lehetnek jelen a daganatban, eltérő terápiás érzékenységgel. Fontos tudni, hogy a biopszia mindig a daganatnak csak egy részét mutatja meg. A valós heterogenitást csak akkor ismerhetjük meg, ha külön megvizsgáljuk a daganatok szubpopuláció szintű szerveződését. Szerencsére egyre elterjedtebbek az egyes sejteket egyedileg vizsgáló kísérletes megoldások, így hamarosan elérhető lesz nagy mennyiségű adat, melynek segítségével ezek a jelenségek kellő megbízhatósággal modellezhetők.
Hosszabb, 4-5 éves terveink között szerepel a daganatos szubpopulációk szövet szintű modellezése, melynek során figyelembe tudjuk venni a sejtek egymáshoz való viszonyát és a molekuláris környezetet is. A módszerünk így akkor is használható lehet, ha a daganatok kérdését az immunrendszer komplex működésének szintjéről közelítjük meg. Jelenleg is tudunk modellezni például kombinációs kezeléseket PD-L1 inhibitorokkal, de ez még a daganatos sejt szintje. Innen kell továbblépnünk a többsejtes modellezés irányába.
Másfél éve, amikor Berlinben találkoztunk, még csak hárman voltatok a stratupokat támogató program keretében a Bayer központjában. Mekkorára növekszik a vállalkozásotok?
Figyeljük, hogy mi a gyógyszercégek igénye, mire van szükségük a hatékonyabb gyógyszerfejlesztéshez. Most ott tartunk, hogy az elnyert projektek biztosítják azt a bevételt, amivel a csapat önfenntartó. Jelenleg 30-an dolgozunk a cégben, és folyamatosan veszünk fel új embereket. A munkatársak jórészt kutatási-fejlesztési területen dolgoznak, csak néhányan foglalkoznak magával az üzlettel. Átlagéletkorunk 27-28 év, tehát fiatal, dinamikus csapat vagyunk. A céget jelenleg hárman irányítjuk mintegy triumvirátusként: Nagy Szabolcs, Szalay Kristóf és én. A döntéshozatal hármunk konszenzusával történik, és ez nagyon jól működik. Jelenleg éppen egy befektetési kör közben vagyunk, mely biztosítja a következő 2-3 évre tervezett ambiciózus fejlesztéseink anyagi hátterét. Ennek megvalósultával elég lenne kevesebb gyógyszergyári kutatási projektet elvállalni, és többet foglalkozni a fejlesztéssel, hogy aztán 3–5 év múlva még előremutatóbb megoldásokat tudjunk kínálni a gyógyszeriparnak.
