הקפיצה (או ההתפתחות) הטכנולוגית של השנים האחרונות פתחה את הדלת למגוון אפשרויות חדשות בעולם הרפואה. טכנולוגיות Big Data, בינה מלאכותית (AI), האינטרנט של הדברים (IOT), למידת מכונה וכמובן ריצוף הגנום האנושי העצימו את היכולת לפתח אבחונים מדויקים יותר, תרופות טובות יותר וטיפולים חדשים. כעת, עם חזון הרפואה המותאמת אישית, הטכנולוגיה נדרשת לעלות שלב.

"בעוד שבעבר כל טכנולוגיה או תחום תוכן נטו לעמוד בפני עצמם, היום אנחנו רואים אינטגרציה של תחומים וטכנולוגיות - התמזגות של עולמות הביולוגיה וההנדסה עם עולם הטק והדיגיטל. "אני יכולה לאסוף דאטה מחיישן או ממוניטור שמספק לי בזמן אמת נתונים מהעולם האמיתי (Real world Data) כדי לקבל החלטה טיפולית טובה יותר. דבר מוביל לדבר" אומרת עדי זמיר, מנהלת מעבדת החדשנות StarFinder, המתקיימת בשיתוף פעולה בין קרן אמון (aMoon) לחברת רוש (Roche) דיאגנוסטיקה העולמית, לקידום והשקעה בחברות סטארט-אפ מבוססי AI בעולמות ה-HealthTech. "המטרה שלנו ב־StarFinder היא לאתר חברות צעירות (Early-Stage) שיכולות לתת מענה לאתגרים גלובליים המוגדרים על ידינו בעולם הרפואה, באמצעות טכנולוגיות מבוססות AI ולמידת מכונה שיפותחו על ידן, ולתמוך בהן משלב הקמת החברה. התמיכה באה לידי ביטוי ברמת המימון, החונכות המקצועית הצמודה, סביבת העבודה, החיבור למומחים ול־Data של רוש דיאגנוסטיקה וקרן אמון. זאת בכדי לקדם אותן לשלב הבא", מספרת זמיר.


כאמור, אותן טכנולוגיות מקרבות אותנו יותר מתמיד למודל הרפואה המותאמת אישית. כך למשל חברת Causalis.ai, שנבחרה השנה למחזור הראשון של התוכנית, מתמקדת בהתאמת טיפול לחולי סרטן ריאה,  תוך התבססות על טכנולוגיית AI ייחודית שתהיה מסוגלת להפיק מתוך הדאטה הרב הקיים תובנות פרקטיות בנוגע ליעילות קווי הטיפול השונים האפשריים, אל מול תופעות הלוואי הצפויות למטופל הספציפי. כך יהיה ניתן לסייע לרופא ולמטופל לבחור את אופציית הטיפול הנכונה ביותר עבור המטופל אופציה שעשויה לאזן בין יעילות הטיפול לבין תופעות הלוואי, כדי לאפשר איכות חיים טובה לצד תהליך טיפולי בעל סיכויי ההצלחה הגבוהים ביותר.

אם כן, מהן הטכנולוגיות והמגמות החדשות שיצעידו קדימה את עולמות הרפואה המותאמת אישית? שימו לב:

דבר אליי בבינארית – NLP

אם עד לפני עשור או שניים לעיתים נאלצנו להתמודד עם כתב לא קריא של הרופא.ה, מן הסוג שרק רוקחים יודעים לפענח, היום, רובם מתעדים את המפגש עם המטופלים במערכות ממוחשבות. ועדיין, לכל רופא או רופאה יש את הדרך שלהם לכתוב את המידע בתיק הרפואי בלי כל סטנדרט אחיד לדרך הכתיבה. טכנולוגיית ה־NLP) Natural Language Processing) או 'עיבוד שפה טבעית', יכולה, בין היתר, להתגבר על הקושי הזה. הטכנולוגיה מבוססת על AI, והיא מסייעת לבצע המרה של מידע שנמסר בשפה 'אנושית' או כ'טקסט פתוח' בלשון הטכנולוגית, כך שמחשב יוכל לקרוא ולהבין אותו. "ה־NLP הוא תחום שלם שבו אפשר לבצע פענוח באמצעים טכנולוגים למידע שאינו נגיש לעיבוד ממוחשב בפורמט המקורי", מסבירה זמיר. "למשל, להמיר את התיאור שרופא כותב על מטופל בתיק המטופל, כמו מחלות רקע, האם הוא חולה סוכרת, האם ישנה היסטוריה משפחתית או אם האישה נמצאת לפני תקופת סיום הווסת או לאחריה, וכיוצא באלה. אלה גורמים שמשפיעים בסופו של דבר על בחירת פרוטוקול טיפולי כזה או אחר אשר ישפיע על המטופלים. כיוון שאין סטנדרטיזציה בדרך שבה רופאים כותבים את המידע בתיק המטופל, NLP יכולה להמיר את המידע הזה לפורמט שממנו נייצר סטנדרט דאטה אחיד שאפשר יהיה לעבוד איתו. הנתונים שמתקבלים יכולים להשלים מידע טבלאי שכבר קיים, כמו תוצאות בדיקות דם למשל, וכך לאפיין טוב יותר את פרופיל המטופל ולבצע התאמה מדויקת של תוכנית הטיפולים".

ניתוח נתונים, אילוסטרציה (צילום: Undrey, shutterstock)
"NLP מאפשר להמיר את התיאור שרופא כותב על מטופל בתיק המטופל"|צילום: Undrey, shutterstock

בפרטים הקטנים – עיבוד תמונה

עיבוד תמונה, לכאורה, איננה טכנולוגיה חדישה, אך בשנים האחרונות, בייחוד בעולמות הרפואה, היא מתקדמת בקצב מהיר, ובזכות שימוש בלמידת מכונה, AI ו־Big Data, היא מספקת יכולות שעד לפני כמה שנים היו בגדר פנטזיה. טכנולוגיות אלו הופכות תהליכים של פענוח צילומים למדויק, מהיר ופשוט יותר. "עיבוד תמונה היא למעשה היכולת לבצע מניפולציות טכנולוגיות על תמונות שונות בפורמט דיגיטלי באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה. בעולמות הרפואה נעזרים בעיבוד תמונה לפענוח של סריקות וצילומי דימות, ממוגרפיות, דגימות פתולוגיות וכיוצא באלה", מסבירה זמיר. כך למשל, אפשר להיעזר בטכנולוגיות עיבוד תמונה כדי לעקוב אחר שינויים שחלו ברקמה מסוימת בגוף, אחר נגעים בעור ועוד. "בתחום הפתולוגיה הדיגיטלית, לדוגמה, טכנולוגיות של עיבוד תמונה מאפשרות לזהות פתולוגיה ספציפית ברמת הפיקסלים, כלומר באופן חד יותר מהעין האנושית. הפתולוגים עובדים עם סלייד, כלומר דגימת רקמה אורגנית שנסרקה, ומחולקת לעשרות פריימים. היתרון במכונה שהיא לא מתעייפת, ולכן יכולה להיות כלי תומך החלטה ולהפנות את תשומת ליבו של הרופא בהתאם", מסבירה זמיר ומוסיפה "הטכנולוגיות לא נועדו להחליף את הרופאים אלא לתת להם כלים נוספים, להגיד להם – תראו, בתמונה הזו והזו כדאי לכם להביט שוב ואף להצביע על המיקום הספציפי בו כדאי להתמקד".

לייצר יש מאין – Generating Data

 

טובה ככל שתהיה, לטכנולוגיית עיבוד תמונה יש מגבלה לא פשוטה – כיוון שהיא מבוססת על טכנולוגיות AI ולמידת מכונה. הרי שכדי ללמוד היא זקוקה לנתונים קיימים, לסריקות, לתצלומים ולתמונות רפואיות אחרות של מטופלים. גם בתחומים רבים אחרים בעולמות הרפואה שמבוססים על בינה מלאכותית, כדי לייצר תובנות אנו זקוקים לדאטה מגוון ובכמויות משמעותיות. כיוון שהדאטה הקיים לרוב מוגבל, לא כל שכן מידע רפואי של אנשים אמיתיים, שהוא מידע פרטי וסודי מטבעו שמוגן על ידי רגולציות שונות, היה צריך למצוא את הדרך לפרוץ את גבולות "המציאות". התוצאה היא היכולת לייצר דאטה סינתטית - במקום להשתמש בנתונים מהעולם האמיתי, הטכנולוגיות ה"סינתטיות" מאפשרות לאסוף מאפיינים שונים מהעולם האמיתי ולייצר על בסיסן באופן מלאכותי תמונה חדשה שלא שייכת לאיש אבל מייצגת מצב אפשרי אמיתי לחלוטין.

"אני יכולה לפתח דאטה אשר דומה מאוד לדאטה אמיתי, עד כדי כך שהרופא לא יוכל להבחין בין המידע האמיתי למידע הסינתטי. נפתח לפנינו עולם חדש עם פוטנציאל יישומים נרחב ומרתק", אומרת זמיר. דוגמה לחברה שמקדמת טכנולוגיה כזו היא חברת Sentient, שנבחרה השנה להשתתף בתוכנית StarFinderlab, ומפתחת דאטה פתולוגי סינתטי כמענה למגבלות הנתונים בתחום הפתולוגיה הדיגיטלית. "חברת Sentient יכולה לייצר מתוך סליידים (זכוכית נושאת) פתולוגיים קיימים סליידים חדשים שבהם התבנית הרקמתית והתאים ככל הנראה קיימים אצל אדם כלשהו בעולם. אין לנו מושג מיהו, אבל יש לנו את היכולת לייצר את התמונה בלעדיו, וכך נוצר עושר משמעותי לדאטה וליכולות המתבססות עליו". מספרת זמיר.

מהחזית הטכנולוגית לרפואה מותאמת אישית

היכולת להשלים מידע חסר באמצעות NLP, ולהתגבר על מגבלות פרטיות דרך יצירת דאטה מלאכותי כדי לקבל תובנות חדשות או מדויקות יותר מתמונה קיימת או כדי לקדם מחקר בכל תחום אחר, כל אלו מסייעים לנו לצעוד צעד נוסף לקראת מימוש רפואה מותאמת אישית. "הטכנולוגיות האלו מאפשרות לרופאים להסתכל על כל מטופל באופן ייחודי. אני לא משנה את הכלים, בסופו של דבר התרופות הן אותן תרופות (הגם שאף בתחום זה חלה התפתחות), אבל עם הכלים הטכנולוגיים החדשים אני יכולה לייצר עבור המטופלים את הטיפול המתאים ביותר עבורם, עבור הגנטיקה, המטבוליקה, הפרוטאומיקה שלהם, ובעצם כך להגדיל את הסיכוי שלהם להיות מאובחנים מוקדם יותר ולהחלים מהר יותר", מסכמת זמיר.

בימים אלה נערכים ב- StarFinderlab לקראת המחזור השני של התוכנית. הקול הקורא לאתגרים הבאים יפורסם ב 8.12 באתר התוכנית StarFinderlab.com

יש להדגיש כי בחירת הטיפול האפשרי הינו להחלטת המטפל הרושם את המרשם בהתייעצות עם המטופל.

המידע נכון לאוקטובר 2021.  למידע נוסף ,יש לפנות לרופא המטפל. שירות לציבור. מוגש בחסות חברת רוש פרמצבטיקה (ישראל) בע"מ.