החזון המופעל על ידי Cellvoyant לעתיד הטיפול בתאים

בראיון זה, מייסד ומנכ"ל Cellvoyant, רפאל קרזו סלאס, בוחן כיצד מתכנסות AI, הדמיה של תאים חיים וטכנולוגיות תאי גזע מתכנסות להפיכת התפתחות הטיפול בתאים. הוא חולק תובנות לגבי האתגרים של קנה מידה של טיפולים חיים, תפקיד ה- AI החזוי במחקרים קליניים וכיצד סיבוב חברה ביוטכנולוגית מחוץ לאקדמיה יכול לגרום להשפעה משמעותית בעולם האמיתי.

נתחיל עם Cellvoyant – מה נתן לך השראה להשיק את החברה, וכיצד הרקע שלך באקדמיה מעצב את החזון שמאחוריו?

ההשראה לתאיתות באמת נבעה מרגע של בהירות – מה שאני רוצה לקרוא לנו רגע יוריקהו כפרופסור באוניברסיטת בריסטול, המחקר שלי התמקד בשילוב טכנולוגיות הדמיה מתקדמות עם ניתוח נתונים חישובי כדי להבין ולעיצוב תאים עם פונקציות משופרות.

עם הזמן התברר יותר ויותר שאם נוכל לאמן מודלים של AI לנתח ולפרש את ההתנהגות הסלולרית, נוכל לשנות באופן קיצוני כיצד אנו מפתחים טיפולים מבוססי תאים.

בעיקרו של דבר, Cellvoyant הוא הגשר בין תובנה אקדמית להשפעה מעשית. החזון שלנו הוא לאפשר לפקח ולחזות את התנהגות התא – לִרְאוֹת עתיד התאים – בקנה מידה והשתמש בראיית הנולד הזו כדי לשנות את האופן בו אנו מפתחים טיפולים.

Cellvoyant משלב AI, הדמיית תאים חיים וטכנולוגיית תאי גזע. האם אתה יכול לעבור אותנו כיצד האלמנטים הללו נפגשים בפלטפורמה שלך כדי להאיץ את התפתחות הטיפול בתאים?

זה מתחיל בהדמיית תא חי. אנו לוכדים נתונים רציפים ברזולוציה גבוהה על האופן בו תאי גזע צומחים, נעים ועוברים שינויים כמו בידול תאים בזמן אמת. זה נותן לנו מבט דינאמי של התנהגות סלולרית שתמונות תמונות סטטיות אינן יכולות לספק.

לאחר מכן, אנו מיישמים AI, וממנפים דגמי AI קנייניים חזקים. המודלים שלנו מנתחים מערכי נתונים עשירים אלה כדי לזהות דפוסים עדינים שעשויים להיות בלתי נראים לעין האנושית. באופן חיוני, אנו משתמשים ב- AI כדי לחזות כיצד תא יתנהג בעתיד כדי שנוכל לבחור ולעצב תאים טובים יותר כבר מההתחלה.

דיברו הרבה על הכדאיות המסחרית של טיפולי תאים. מנקודת המבט שלך, מהם גורמי המפתח שיקבעו אם טיפולים אלה יכולים לקנה מידה ולהיות נגישים ליותר מטופלים?

טיפולים אלה מחזיקים הבטחה עצומה, אך המעבר מפיתוח בקנה מידה במעבדה לייצור בקנה מידה גדול הוא מורכב להפליא. תאים חיים, ישויות דינמיות ואפילו השינויים הסביבתיים הקטנים ביותר – טמפרטורה, pH, זמינות תזונה – יכולים להשפיע על התנהגותם ועל כדאיותם. זה מקשה מאוד על ייצור עקבי ואיכותי.

כישלונות אצווה נפוצים למרבה הצער, וכשאתה עובד עם מדיה יקרה בתרבית תאים וחומרים אחרים, העלויות מסתכמות במהירות. כל אצווה כושלת לא רק מייצגת הפסד כספי ישיר, אלא גם קובעת קווי זמן ומפעילה לחץ על יכולת פיתוח ויכולת ייצור מוגבלת כבר.

המפתח להפיכת טיפולי תאים מדרגיים ונגישים באמת טמון בשימוש בגישות חזויות ומונעות נתונים. אם נוכל להשתמש ב- AI כדי להבין טוב יותר ולשלוט על התנהגות תאים בשלב מוקדם, נוכל לשפר את העקביות, להפחית את הפסולת ולבנות מערכות ייצור חכמות יותר ועמידות יותר.

מדובר על העברת הפרדיגמה מתהליכים תגוביים לתהליכים אופטיקטיביים מקצה לקצה מכיוון שרק אז נוכל באמת להביא טיפולים אלה לחולים רבים יותר ובעלות נמוכה משמעותית.

קרדיט תמונה: ShutTerstock.com

אחד האתגרים העיקריים בטיפול בתאים הוא לחזות כיצד התאים יתנהגו לאורך זמן. איך AI עוזר ל- Cellvoyant להתמודד עם זה, ואיזה סוג השפעה אתה חושב שזה יכול להיות על התחום הביוטק הרחב יותר?

באופן מסורתי, חלק גדול מהתפתחות הטיפול בתאים הסתמכו על תמונות סטטיות של תאים או גישות גוזלות זמן, ניסוי וטעייה. אבל התאים דינאמיים, שונים זה מזה ומשתנים ללא הרף.

על ידי שילוב של הדמיית תאים חיים עם הנתונים הקנייניים של Cellvoyant ו- AI, אנו יכולים לפתח מודלים המפקחים ברציפות, מפרשים ומבינים כיצד התנהגותם של התאים מתפתחת בזמן אמת. מודלים אלה יכולים לחזות את עתיד התאים, לאיזה סוג הם עשויים להיות, כמה הם יהיו פונקציונליים והאם הם יכולים להתאים לטיפול.

תאים יכולים לבצע פונקציות מורכבות ומתוחכמות ששום תרופה קונבנציונאלית לא יכולה לספק מעולם. על ידי הפיכת טיפולי תאים באופן חיזוי, מדרגי ונגיש, חזונו של Cellvoyant הוא לאפשר לתעשיית הטיפול בתאים לספק את ההבטחה המלאה שלה, ובאופן די פשוט לחולל מהפכה בביוטק ורפואה כפי שאנו מכירים אותם.

כישלונות ניסוי קליני יקרים להפליא. כיצד AI יכול לעזור להפחית את הסיכון הזה מוקדם יותר בצינור הפיתוח, במיוחד כשמדובר בהערכות בטיחות?

ל- AI יש את הכוח לשנות את האופן בו אנו מנהלים ניסויים קליניים ותומכים במדענים בכל שלב. בדומה לאופן בו מפות Google מספקות ניווט ומאפשרת את מסלול הנסיעה הנכון בזמן אמת, AI, לצד הדמיה בזמן אמת, מספק תובנות ניתנות לפעולה שיכולות לעזור בשיפור ולהאיץ את פיתוח התרופות לאורך צינור הניסוי הקליני.

על ידי שינוי שלב יכולתנו להעריך ולפרוגנוסטטיבית של איכות התאים, אנו יכולים להבין כיצד בצורה הטובה ביותר לתפעל תאי גזע ביעילות ובעלות חסכונית תוך צמצום הסיכון לניסויים קליניים כושלים והפחתת זרימת העבודה הידנית של המדענים.

כשמדובר בהערכות בטיחות, AI תוכל לשלב נתוני תרופות ומטופלים, כדי לחזות אילו חולים סבירים ביותר ליהנות מטיפול בטיפול בתאים בניסוי קליני ולעזור לחזות תופעות לוואי.

בסך הכל, אנו רואים ב- AI ככלי לניסויים קליניים של סיכון, דה-עלות, ויכולים להאיץ את הקליניות, מה שמבטיח שניתן יהיה להפעיל אותם בצורה יעילה ויעילה ככל האפשר.

כשחושבים על עתיד טיפולי תאים למחלות כמו סרטן, סוכרת או מצבים עצביים – מה שמרגש אתכם ביותר מההשפעה הפוטנציאלית?

מה שהכי מרגש אותי הוא שלטיפולי תאים יש פוטנציאל לתמוך במיליוני אנשים על ידי פיתוח טיפולים למחלות שאינן ניתנות לטיפול, כמו דמנציה.

אנו כבר עדים להצלחה קלינית עם טיפולי CAR-T לסרטן דם, כמו בבריטניה, כאשר המכון הלאומי למצויינות בריאות וטיפול באשר לאחרונה מאשר ליסוקפטגן מרלוקל לחולי לימפומה.

אנו רואים גם התפתחויות פורצות דרך לתנאים אחרים. לדוגמה, חולים עם התנוונות מקולרית הקשורה לגיל רטובה קיבלו טיפול שמקורו בתאי סטל ודיווחו כי החזרו מספיק ראייה בכדי שיוכלו לקרוא.

מה שחשוב עכשיו הוא להבטיח שטיפולים אלה יהיו זולים ונגישים לכולם. לעיתים קרובות הם יקרים מאין מאין, ומוצאים אותם מהישג ידם עבור האנשים הזקוקים להם ביותר.

מהם כמה מהחסמים הגדולים ביותר – טכניים, רגולטוריים או אחרת – שעדיין צריכים להתגבר עליהם לפני שטיפולי תאים יהפכו למיינסטרים?

כמה מחסומי מפתח שיש להתגבר עליהם כוללים עמידה בתקנות מחמירות והזמן המשמעותי הנדרש לפיתוח, ייצור, בדיקה ואישור מועמדים לטיפול בתאים.

כאמור, AI יכולה לעזור להגדיר מחדש את האופן בו אנו מתמודדים עם חסמים אלה על ידי עזרה למדענים לעבוד מהר יותר, בעלות נמוכה יותר, ועם כוח חיזוי חסר תקדים.

לדוגמה, זה יעזור לייעל ולשפר באופן איטרטיבי את המו"פ באמצעות זרימות עבודה אופטימיות ופיתוח אופטימליות.

כשמדובר בוויסות, זה יאפשר למפתחי טיפול בתאים להבטיח תאימות ועקיבות על ידי מעקב וארגון כמויות אדירות של נתונים. זה גם יפחית את הזמן הדרוש להגשות רגולטוריות, בדיקות ואישור, שיכולות להיות זמן רב להפליא.

הקמת חברה המסתובבת מאוניברסיטה היא מסע ייחודי. איך היה התהליך הזה עבורך, ומה לדעתך אוניברסיטאות יכולות לעשות כדי לתמוך טוב יותר בחדשנות וספינטים מסחריים?

הסתובבתי מאוניברסיטת בריסטול בשנת 2021, והיה מדהים שאוכל לקחת השראה מרעיון שקבוצת המחקר שלי עבדה עליו ולחקור את היישומים המסחריים הגדולים שלה.

החוויה של סיבוב מאוניברסיטה היא כה בעלת ערך מכיוון שהיא מגשרת על המעבר בין חקר לחקר רעיון מדעי לבין לראות כיצד הוא יכול לעבוד בעולם האמיתי. האוניברסיטה הימרת על הרעיונות שרציתי לחקור ונתנה לי את החופש לחקור ולפתח אותם באופן מלא.

אוניברסיטאות בבריטניה עושות עבודה טובה בתמיכה בחדשנות. יש להם את החיבורים והמנגנונים כדי לעזור לסטארט -אפ לגשת למשקיעים, כישרון ועוד. בפרט, לבריסטול יש מערכת אקולוגית ביוטכנולוגית משגשגת ונגרמת אגרוף מעל משקלה בכישרון מדעי.

ככלל, אוניברסיטאות בבריטניה מבקשות אחזקה משמעותית מלכתחילה בספין, המנוגדת לגישה של ארה"ב. זה יכול להיות אתגר ולגרום לספינטים להיראות הרבה פחות מושכים למשקיעים. למרות שיש הרבה דברים שיש לשפר בחזית ההיא, וזו שיחה מתמשכת אינטנסיבית, הדברים משתנים בהדרגה ויותר ויותר לטובה.

כמישהו שקוע עמוק הן במדע המתקדמים והן ביזמות, אילו מגמות ב- AI-Biotech אתה הכי צופה כרגע?

חברות AI-ראשונות מהפכות את נוף גילוי התרופות, ואישור העיצוב הראשון המונע AI (AIDD) הוא דבר שרבים מאיתנו מחכים בשקיקה להדגים כיצד דרך חדשה זו לפתח תרופות יכולה בסופו של דבר להביא תוצאות מוחשיות.

המגמה שאני הכי ממוקדת בה היא כיצד נופי הכספים וההשקעה מתפתחים בתגובה לתזוזות הטקטוניות הגיאו -פוליטיות הנוכחיות שאנו עדים להם בשנת 2025. שינויים אלה יביאו בהכרח הזדמנויות להגדיר מחדש את הכישרון, שם נעשות השקעות, ובסופו של דבר, כיצד לנגן את הענף הטוב ביותר.

ולבסוף, איזו עצה היית נותן למדענים או לחוקרים המעוניינים להעביר את רעיונותיהם מהמעבדה ולסביבת סטארט -אפ כמו שעשית עם Cellvoyant?

קח את הקפיצה ועשה את זה! זו אחריות גדולה ודורשת אנרגיה רבה, אך זה מרגש לראות את הרעיונות שלך מתעוררים לחיים.

הייתי קורא לך ללמוד מבני גילך ומייסדי חברות דומות, שבניסיון שלי היו נדיבים בשיתוף ההצלחות והכישלונות שלהם.

למרות שזה נראה כמו הלא נודע, זכור שאתה ממוקם היטב לעמוד באתגר ויכול ליישם את עושר הניסיון שלך כאקדמאי, רק בדרך אחרת.

היכן הקוראים יכולים למצוא מידע נוסף?

אודות רפאל א. קרזו סאלאס

רפאל הוא המייסד והמנכ"ל של Cellvoyant, חברת ביוטכנולוגיה ראשונה AI עם משימה להאיץ את פיתוח הטיפול בתאים עם כוחו של AI.

הוא גם פרופסור ויו"ר מדעי הביו -רפואה בבית הספר לרפואה סלולרית ומולקולרית באוניברסיטת בריסטול, לשעבר באוניברסיטת קיימברידג '.