„Valar Labs“ debiutuoja AI varomu vėžio gydymo prognozavimo įrankiu ir užsitikrina 22 mln. USD

DI pritaikymas sveikatos priežiūros pramonėje yra sudėtingas reikalas; tai dar labiau onkologijoje, kur statymas ypač didelis. Biotechnologijų startuolis „Valar Labs“ siekia aukštų tikslų, bet pradeda nuo mažo įrankio, kuris tiksliai nuspėja tam tikrus gydymo rezultatus ir taip gali sutaupyti brangų pacientų laiką. Ji surinko 22 milijonus dolerių, kad galėtų plėsti naujas vėžio formas ir gydymo būdus.

Kiekvienas vėžys yra skirtingas, tačiau daugelis sukūrė geriausios praktikos, patobulintos per ilgus tyrimus. Tačiau kartais tai reiškia, kad tam tikrą gydymo režimą reikia išgyventi kelis mėnesius, kad išsiaiškintumėte, ar jis veikia.

Šlapimo pūslės vėžys yra vienas iš tokių, „TechCrunch“ paaiškino Valaro įkūrėjai. Įprastas pirmasis onkologų rekomenduojamas gydymas, vadinamas BCG terapija, turi maždaug monetų apvertimo galimybę – o tai iš tikrųjų yra gana gera! Bet argi nebūtų puiku, jei pradžioje nereikėtų mesti tos monetos? Tai yra problema, kurią Valaras bando išspręsti.

Generalinis direktorius Anirudhas Joshi sakė, kad komanda susitiko viena su kita Stanforde, kur jie ieškojo AI pagalbos priimant klinikinius sprendimus. Kitaip tariant, padėti pacientams ir gydytojams apsispręsti, kurį gydymo būdą pasirinkti – iš dviejų ar keliolikos.

„Sužinojome, kad daugumos vėžiu sergančių pacientų gydymo planas šiandien tikrai neaiškus“, – sakė Joshi. „Jie turi pasirinkimų, bet sunku pasakyti, kas bus gerai – tereikia išbandyti dalykus. Taigi visa mūsų idėja buvo priimti tai pagrįstą sprendimą. Gydant šlapimo pūslės vėžį, tik vienas iš dviejų pacientų reaguoja į standartinę priežiūrą. Jei žinotume, kuris pacientas yra kuris, nereikėtų švaistyti metų terapijos tam, kas neveikia.

Pirmasis jų sukurtas testas, vadinamas „Vesta“, yra skirtas šiai konkrečiai situacijai. Ir tai nėra koks nors teorinis programinės įrangos sprendimas: komanda dirbo su keliolika medicinos centrų visame pasaulyje, kad ištirtų daugiau nei 1000 pacientų ir sužinotų, kas tiksliai verčia juos reaguoti į tam tikrus gydymo būdus.

Procesą sudaro du komponentai: pirma, vizualinis AI (arba kompiuterinio matymo modelis), parengtas remiantis tūkstančiais vėžiu sergančių pacientų histologinių vaizdų. Šiuos plonus paveikto audinio gabalėlius vis dažniau nuskaito ir tikrina ekspertai, nors procesas gali būti šiek tiek apytikslis.

„Šis itin didelės raiškos vaizdas daug pasako apie tai, kas vyksta naviko ląstelių lygyje“, – paaiškino CTO Viswesh Krishna. „Mes naudojame savo modelius pagal šį vaizdą, kad išgautume labai daug funkcijų, panašių į genomo skydelį; generuojame tūkstančius histologinių rodmenų [i.e. important image features], ir paimkite pačius svarbiausius, į kuriuos patologai galbūt žiūri, bet negali kiekybiškai įvertinti. Jie gali matyti, kad jie skiriasi, bet negali išmatuoti skirtumų tarp jų.

Joshi buvo atsargus ir pridūrė, kad jie nebando pakeisti patologo, o juos papildyti. Galite galvoti apie tai kaip apie išmanųjį mikroskopą, padedantį ekspertui atlikti tikslius matavimus, pvz., ląstelių pažeidimus, imuninį atsaką ir kitas struktūras, rodančias, kaip liga progresuoja arba yra slopinama.

„Galų gale gydytojas visada sėdi vairuotojo vietoje. Tai tik daugiau duomenų, ir jiems tai patinka. Tokių tyrimų atlikimas yra pagrįsta išorinė perspektyva, o pacientams tai tikrai patinka“, – sakė Joshi.

Komanda pažymėjo, kad vaizdo gavimo komponentas buvo apmokytas naudojant daugybę duomenų ir yra apibendrintas daugelyje sričių ir vėžio atvejų; limfocitų skaičiavimas krūties vėžio audinyje iš esmės yra ta pati užduotis kaip ir odos vėžio audinyje. Tačiau tai, ką šis skaičius ar bet kuris kitas kiekybiškai įvertinamas biomarkeris, kurį gali nustatyti modelis, sako apie paciento tikimybę reaguoti į gydymą, daug labiau apsiriboja konkrečiomis sąlygomis.

Atitinkamai, antrasis Valar sistemos komponentas yra tai, ką iš tikrųjų reikia surinkti konkrečioje klinikinėje situacijoje. Tuo tikslu bendrovė įrodė, kad konkrečiu šlapimo pūslės vėžio atveju ir standartiniu gydymo režimu jos testas yra daug tikslesnis sėkmės pranašas nei bet kuri kita metrika.

Rizikos veiksniai, tokie kaip amžius, sveikatos istorija, rūkymas ir t. t., skirtingai nuspėja tam tikrus gydymo rezultatus, tačiau jie yra „labai neapdoroti“, pažymėjo Joshi. Valaras teigia, kad jų AI modeliai „pralenkia visus tuos kintamuosius [in predictive power]ir yra nuo jų nepriklausomi“ – tai reiškia, kad jie gali būti naudojami kartu su standartiniu rizikos veiksniu, o ne tik vietoj jų.

Jie taip pat pažymėjo, kad buvo svarbu, kad rezultatai būtų interpretuojami: paskutinis dalykas, kurio gydytojams ar pacientams reikia, yra juodoji dėžė. Taigi, jei sakoma, kad pacientas reaguos gerai, tai patvirtina „todėl, kad jo imuninė sistema daro A, o jų branduoliai atlieka B ir tt“.

Bendrovė, įkurta 2021 m., daug pastangų skyrė kurdama įvaizdžio modelį ir pirmąjį klinikinį modelį, skirtą anksčiau minėtai BCG terapijai pacientams, sergantiems šlapimo pūslės vėžiu. Kaip neseniai paskelbtame pranešime pažymėjo Valaras, testas nustato asmenis, kuriems yra trigubai didesnė nei įprasta rizika nereaguoti į BCG, o tai reiškia (slaugos komandos nuožiūra) tikriausiai geriau išbandyti ką nors kita. Jei tai sutaupys nors vieną mėnesį švaistomų pastangų, kai kuriems tai gali pakeisti gyvenimą.

Kaip gali pasakyti kiekvienas, išgyvenęs vėžio gydymą, kiekviena gydymo diena yra ne tik nepaprastai vertinga, bet ir sunku įgyti pasitikėjimo savimi. Valaras gali nesuteikti tikrumo (onkologijos atveju tai beveik neįmanoma), tačiau tai gali būti galinga strėlė slaugytojų virpuliuose.

Sutampa su artėjančiu savo pirmojo produkto išleidimu, Valar uždarė 22 milijonų dolerių vertės A serijos etapą, kuriam vadovavo DCVC ir Andreessen Horowitz, dalyvaujant Pear VC.

„Lėšų rinkimas buvo suplanuotas puikiai“, – sakė Joshi. „Mes galėjome užbaigti šį patvirtinimą, o dabar šis finansavimas padės paskatinti Vesta komercializaciją ir tuo pat metu pradedame plėstis į kitus vėžio tipus.

Steigėjai teigė, kad tikisi nuolat plėstis, naudojant komercinį laboratorijos modelį, panašų į genomo testavimą pastaraisiais metais, COO Damir Vrabac sakė: „Tai labai panašu į šiuos kitus testus, kurie buvo atlikti prieš mus, ir nesukelia jokios trinties. sveikatos sistema“. Tikimasi, kad tai leis jiems padengti išlaidas draudimo paslaugų teikėjams ir galiausiai apskritai sumažinti priežiūros išlaidas, išvengiant nereikalingo ir neveiksmingo gydymo.