أطلقت Valar Labs لأول مرة أداة للتنبؤ برعاية مرضى السرطان تعمل بالذكاء الاصطناعي وحصلت على 22 مليون دولار

يعد تشغيل الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية عملاً صعبًا؛ بل إن الأمر أكثر خطورة في علم الأورام، حيث تكون المخاطر كبيرة بشكل خاص. تهدف شركة Valar Labs الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية إلى تحقيق أهداف عالية ولكنها تبدأ على نطاق صغير باستخدام أداة تتنبأ بدقة بنتائج علاجية معينة، مما قد يوفر وقتًا ثمينًا للمرضى. وقد جمعت 22 مليون دولار للتوسع في علاجات وسرطانات جديدة.

يختلف كل نوع من أنواع السرطان عن الآخر، لكن العديد منهم قد وضعوا أفضل الممارسات التي تم صقلها على مدار سنوات من الاختبارات. ومع ذلك، في بعض الأحيان، يعني ذلك المرور بأشهر من نظام علاجي معين لمعرفة ما إذا كان فعالاً أم لا.

وأوضح مؤسسو Valar لـ TechCrunch أن سرطان المثانة هو أحد هذه الأمراض. العلاج الأول الشائع الذي يوصي به أطباء الأورام، والذي يسمى علاج BCG، له فرصة نجاح تعادل رمية عملة معدنية – وهو في الواقع جيد جدًا! ولكن ألن يكون من اللطيف ألا تضطر إلى قلب تلك العملة في البداية؟ هذه هي المشكلة التي يحاول فالار حلها.

قال الرئيس التنفيذي أنيرود جوشي إن الفريق التقى ببعضه البعض في جامعة ستانفورد، حيث كانوا يبحثون في دعم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات السريرية. بمعنى آخر، مساعدة كل من المرضى والأطباء على تحديد المسار العلاجي الذي يجب اتباعه، سواء كان من بين اثنين أو عشرة.

وقال جوشي: “ما تعلمناه هو أن غالبية مرضى السرطان اليوم، خطة علاجهم غير واضحة حقًا”. “لديهم خيارات، ولكن من الصعب تحديد ما الذي سيحقق نتائج جيدة – عليك فقط تجربة الأشياء. لذلك كانت فكرتنا بأكملها هي اتخاذ هذا القرار المستنير. في علاج سرطان المثانة، يستجيب مريض واحد فقط من بين مريضين للرعاية القياسية. إذا عرفنا أي مريض، فلن نضطر إلى إضاعة عام من العلاج على شيء غير فعال.

الاختبار الأول الذي قاموا بتطويره، والذي يسمى فيستا، يركز على هذا الموقف المحدد. وهو ليس حلاً برمجيًا نظريًا: فقد عمل الفريق مع عشرات المراكز الطبية حول العالم لدراسة أكثر من 1000 مريض ومعرفة ما الذي يجعلهم يستجيبون لعلاجات معينة.

هناك عنصران لهذه العملية: الأول، الذكاء الاصطناعي البصري (أو نموذج الرؤية الحاسوبية) الذي تم تدريبه على آلاف الصور النسيجية لمرضى السرطان. يتم فحص هذه الشرائح الرقيقة من الأنسجة المصابة وفحصها بشكل متزايد من قبل الخبراء، على الرغم من أن العملية يمكن أن تكون تقريبية إلى حد ما.

وأوضح مدير التكنولوجيا فيسويش كريشنا: “تخبرك هذه الصورة فائقة الدقة بالكثير عما يحدث على المستوى الخلوي للورم”. “لقد قمنا بتشغيل نماذجنا على هذه الصورة لاستخراج كمية كبيرة جدًا من الميزات، على غرار اللوحة الجينية؛ نحن نولد الآلاف من القراءات النسيجية [i.e. important image features]، وخذ أهم تلك التي قد يبحث عنها علماء الأمراض، ولكن لا يمكنهم تحديدها حقًا. قد يرون أنهم مختلفون ولكنهم لا يستطيعون قياس الاختلافات بينهم.”

كان جوشي حريصًا على إضافة أنهم لا يحاولون استبدال أخصائي علم الأمراض، بل تعزيزهم. قد تفكر في الأمر باعتباره مجهرًا ذكيًا يساعد الخبير على إجراء قياسات دقيقة لأشياء مثل تلف الخلايا والاستجابة المناعية وغيرها من الهياكل التي تشير إلى كيفية تقدم المرض أو تثبيطه.

“في النهاية، الطبيب هو دائما في مقعد السائق. هذه مجرد المزيد من البيانات، وهم يحبون ذلك. وقال جوشي: “إن إجراء اختبارات كهذه يعد منظورًا خارجيًا أساسيًا، والمرضى يحبون ذلك حقًا”.

وأشار الفريق إلى أن عنصر التصوير تم تدريبه على الكثير من البيانات ويمكن تعميمه على العديد من المجالات والسرطانات. إن إحصاء الخلايا الليمفاوية في أنسجة سرطان الثدي هو إلى حد كبير نفس مهمة القيام بذلك في أنسجة سرطان الجلد. لكن ما يشير إليه هذا العدد، أو أي من المؤشرات الحيوية الأخرى القابلة للقياس التي يمكن للنموذج تحديدها، حول احتمالية استجابة المريض للعلاج، يقتصر كثيرًا على حالات محددة.

وبناءً على ذلك، فإن المكون الثاني لنظام Valar هو ما يجب الاتصال به حقًا في حالة سريرية معينة. وتحقيقًا لهذه الغاية، أثبتت الشركة أنه في حالة سرطان المثانة المحددة ونظام العلاج القياسي، فإن اختبارها يعد مؤشرًا للنجاح أكثر دقة من أي مقياس آخر موجود.

وأشار جوشي إلى أن عوامل الخطر مثل العمر والتاريخ الصحي وما إذا كان الشخص مدخنًا وما إلى ذلك، تنبئ بشكل مختلف بنتائج علاجية معينة، لكنها “خامة للغاية”. تدعي شركة Valar أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها “تتفوق في الأداء على كل تلك المتغيرات [in predictive power]”، ومستقلة عنها” – مما يعني أنه يمكن استخدامها بالإضافة إلى عامل الخطر القياسي، وليس فقط بدلاً منها.

وأشاروا أيضًا إلى أنه من المهم إبقاء النتائج قابلة للتفسير: آخر شيء يحتاجه الأطباء أو المرضى هو الصندوق الأسود. لذا، إذا قيل إن المريض سيستجيب بشكل جيد، فهذا مدعوم بـ “لأن جهاز المناعة لديه يقوم بعمل A ونواته تقوم بعمل B، وما إلى ذلك”.

وقد أنفقت الشركة، التي تأسست في عام 2021، الكثير من جهودها في بناء نموذج الصورة ونموذجها السريري الأول لعلاج BCG المذكور أعلاه في مرضى سرطان المثانة. وكما أشار فالار في إعلان حديث، فإن الاختبار يحدد الأفراد الذين لديهم ثلاثة أضعاف الخطر الطبيعي لعدم الاستجابة للقاح BCG، مما يعني (وفقًا لتقدير فريق الرعاية) أنه من المحتمل أن يكون من الأفضل تجربة شيء آخر. إذا أدى ذلك إلى توفير شهر واحد من الجهد الضائع، فقد يغير حياة البعض.

وكما يمكن لأي شخص عاش رعاية مرضى السرطان أن يخبرك، فإن كل يوم من أيام العلاج ليس ذا قيمة كبيرة فحسب، بل من الصعب الحصول على الثقة. قد لا يقدم عقار فالار اليقين (وهو أمر شبه مستحيل في علم الأورام)، لكنه قد يكون سهمًا قويًا في جعبة مقدمي الرعاية.

بالتزامن مع الإصدار الوشيك لمنتجها الأول، أغلقت Valar جولة من السلسلة A بقيمة 22 مليون دولار بقيادة DCVC وAndreessen Horowitz، بمشاركة Pear VC.

قال جوشي: “لقد تم توقيت جمع التبرعات بشكل مثالي”. “لقد تمكنا من إكمال عملية التحقق هذه، والآن سيساعد هذا التمويل في تعزيز تسويق فيستا تجاريًا، وفي الوقت نفسه بدأنا في التوسع ليشمل أنواعًا أخرى من السرطان.”

قال المؤسسون إنهم يأملون في التوسع بشكل مطرد، باستخدام نموذج مختبر تجاري يشبه إلى حد كبير الاختبارات الجينية التي اتبعت في السنوات الأخيرة، وقال مدير العمليات دامير فراباك: “إنها تشبه إلى حد كبير هذه الاختبارات الأخرى التي جاءت قبلنا، ولا تضيف أي احتكاك إلى النظام الصحي.” ونأمل أن يسمح لهم ذلك بوضع التكلفة على عاتق مقدمي خدمات التأمين، وفي نهاية المطاف خفض تكلفة الرعاية تماما من خلال تجنب العلاجات غير الضرورية وغير الفعالة.