Thomas Wilckens, un approccio multi-omico per trattare le patologie infiammatorie

Thomas Wilckens Innventis Precision Medicine

Intervista a Thomas Wilckens, Chief Executive Officer InnoVentis Ltd e key note speaker del convegno internazionale “The value of health: the 4P paradigm and the future of healthcare del Meet in Italy for Life Sciences 2017.

In ottobre lei sarà il key note speaker alla conferenza Meet in Italy for Life Sciences, su che cosa sarà incentrato il suo discorso?

La #PrecisionMedicine (medicina di precisione) è attualmente associata alle terapie per il cancro, mentre vi è una grande richiesta di ridurre il costo e l’onere delle patologie legate a condizioni infiammatorie croniche che attualmente provocano una crescita importante dei costi nell’assistenza sanitaria. Tuttavia, sebbene la medicina di precisione per il cancro richiede di solito solo pochi NGS per adattare il trattamento a una neoplasia specifica in un individuo; per le soluzioni che saranno in grado di trattare patologie come l’Artrite Reumatoide, la Malattia Infiammatoria di Bowel, ecc., saranno invece richiesti approcci multi-omici per identificare le popolazioni rispondenti a un determinato farmaco. È il passo necessario per generare le basi per un preciso quadro diagnostico e decisionale di trattamento.

L’integrazione delle differenti discipline omiche con i dati clinici e i dati reali possono sviluppare una nuova medicina di precisione?

Omiche, che in greco significa massa, non significa altro che utilizzare il maggior numero di dati possibile da ogni singola fonte – ad esempio, da un campione di sangue si possono identificare oltre 6000 molecole, migliaia di proteine e così via. Inoltre, possiamo ora unire alle nostre analisi i dati sull’alimentazione, lo stile di vita, l’ambiente e i comportamenti generali, perfino sull’umore, che in ultima analisi generano una lettura senza precedenti dell’interazione del nostro sistema biologico con l’ambiente che ci circonda. Questo consente, inoltre, di definire meglio il passaggio da uno stato di salute a uno di malattia. Ovviamente questa mole di dati non può essere analizzata in modo semplice e necessita di nuove capacità ICT / AI, che alla fine dovranno essere sviluppate su una scala più ampia.

In un suo paper ha parlato del concetto di “Symbiotic Innovation”, ci può spiegare il concetto?

In breve, “Symbiotic Innovation” (l’innovazione simbiotica) sta affrontando quelle sfide che vediamo quando l’industria e la tecnologia convergono. L’integrazione dello sviluppo di farmaci con la diagnostica è una sfida, e in questo ambito l’ICT/AI svolge un ruolo dominante sia per l’industria sia per le tecnologie di R&D correlate. Noi in InnVentis abbiamo costruito una soluzione molto specifica, verticalmente integrata, per un problema che impatta sull’assistenza sanitaria: ovvero somministrare al paziente il farmaco giusto sin dalla prima diagnosi di una malattia infiammatoria cronica. La nostra piattaforma consentirà non solo lo sviluppo della medicina di precisione, ma genererà anche una nuova visione delle patologie e permetterà una ricerca più efficace e un migliore sviluppo del farmaco. Sebbene apparentemente ambizioso (e costoso), l’integrazione di tecnologie provenienti da diverse fonti, come la metabolomica di Metabolon Inc leader del settore, è l’unico modo per costruire soluzioni in grado di intervenire su larga scala. Vogliamo costruire un ecosistema tecnologico simbiotico, focalizzato sul problema-prodotto, che garantisca la massima affidabilità dei dati generati intorno a un business-case definito, in cui tutti gli attori beneficeranno a partire dai dati raccolti fino ai ricavi generati. Questo principio è basato sulla strategia dei miei colleghi di Deep Innovation GmbH, che prima erano dirigenti di Mannesmann e poi di Vodafone Pilot Development, che si sono posti l’obiettivo di generare nuovi prodotti e servizi multi-business basati sulla convergenza delle tecnologie per i mercati emergenti o addirittura di nuova creazione. In parole semplici, ci proponiamo di risolvere i problemi grazie alla tecnologia e non cerchiamo di cercare applicazioni per tecnologie o gadget come vediamo spesso nel nebuloso paradigma del #DigitalHealth. Data la complessità tecnica dell’era della digitalizzazione, pensiamo che i modelli verticalmente integrati siano il modo migliore di progredire e che le conoscenze generate con InnVentis siano in questo senso generali e potrebbero quindi servire da modello di sviluppo.