Stephen Friend

Amerika Serikat • Sage Bionetworks
Ashoka Fellow sejak 2011

10:40

Stephen Friend: The hunt for "unexpected genetic heroes"

English, 한국어, Español

10:01

True Crowd Sourcing of Medicine: Activating All of Us

English

Stephen Friend mengubah budaya dan praktik penelitian biomedis untuk menyelaraskan dan mendukung hasil kesehatan.

Orang

Orang tua Stephen, keduanya adalah profesor Julliard, menunjukkan kepadanya bahwa pekerjaan dan hasrat dapat digabungkan, dan mendorongnya untuk mengejar jalan yang membuatnya bermakna. Dia menemukan ini dalam karirnya di ilmu kesehatan yang dimulai dengan penelitian musim panas di Johns Hopkins saat remaja. Di perguruan tinggi, dia fokus pada sains secara luas — kimia dan biologi, serta sosiologi dan antropologi budaya, karena dia selalu tertarik pada norma-norma sosial, bagaimana sekelompok orang mengatur diri mereka sendiri, dan sebagainya. Setelah kuliah, Stephen pergi ke sekolah kedokteran dan menyelesaikan studi doktoral di bidang biokimia. Di awal karirnya, dia mengobati gejala penyakit di rumah sakit dan mengajar kedokteran. Didorong oleh kasus seorang ayah dan anak yang menunjukkan tumor mata langka, ia menjadi tertarik pada genomik, untuk mengetahui akar penyakitnya. Di Fred Hutchinson Cancer Research Center, dia bersama-sama mengembangkan pendekatan untuk mengidentifikasi pola dalam gen yang telah digunakan secara luas, membawanya untuk mendirikan perusahaan bioinformatika sendiri, perintis Rosetta Inpharmatics yang berbasis di Seattle. Dia menjual Rosetta ke Merck, dan bergabung dengan tim Merck Seattle sebagai kepala penelitian kanker dasar selama enam tahun. Waktunya di sana sangat produktif — dia adalah bagian dari pengembangan tujuh terapi obat baru — dan memungkinkannya membangun kontak di seluruh industri. Namun, Stephen mulai semakin yakin bahwa proses pengembangan obat, dan perusahaan riset industri akademis yang memungkinkan, tidak dibentuk untuk melayani kepentingan pasien. Faktanya, banyak insentif bekerja dengan hasil terbaik bagi pasien. Stephen memulai Sage untuk menangani sistem secara keseluruhan, memanfaatkan pengalamannya di setiap silo yang, menurut pandangannya, perlu diselaraskan untuk hasil terbaik bagi orang-orang.

Ide Baru

Dalam ilmu hayat, pendekatan yang ada untuk melakukan penelitian dihambat oleh struktur penghargaan tradisional dari akademisi dan industri — menerbitkan yang sebelumnya dan mematenkan yang lain. Praktik kepemilikan ini menghambat kemajuan dalam pemahaman kita tentang penyakit karena cara tersebut memperkuat penimbunan data daripada berbagi data. Stephen memperkenalkan cara baru bekerja untuk komunitas penelitian berdasarkan kolaborasi antara ilmuwan genomik dan biomedis dalam berbagai pengaturan untuk mempercepat penelitian, perawatan, dan penyembuhan. Inti dari idenya adalah "precompetitive commons", sebuah ruang di mana para peneliti dapat berkumpul, berinteraksi, memberi dan mengambil penelitian dasar, dan membangun wawasan satu sama lain dalam lingkungan yang tidak diatur oleh akademisi maupun industri. Ini adalah kombinasi baru dari dua konsep yang ada. Yang pertama adalah Commons — ide, yang paling terkenal diungkapkan oleh Creative Commons, tentang komunitas tempat informasi dibagikan untuk mencapai manfaat sosial yang lebih besar. Yang kedua adalah ruang prakompetitif — gagasan bahwa ada penelitian dasar yang menginformasikan semua upaya untuk meningkatkan kesehatan orang dan keluarga. Dimulai pada tahun 2009, Commons adalah tempat penyimpanan data dan model akses terbuka online dari kontributor-ilmuwan di bidang akademis dan industri — Stephen berharap bahwa Wikipedia untuk ilmu ensiklopedis akan menjadi ilmu kehidupan. Tetapi platform ini hanyalah salah satu bagian dari Common yang, yang terpenting, seperangkat norma dan praktik — budaya baru dalam bekerja untuk kesehatan pasien (dan kita semua akan menjadi pasien suatu hari nanti).

Masalah

Sudah dua belas tahun berlalu sejak Proyek Genom Manusia selesai, rangkaian tiga miliar unit genetik manusia yang diharapkan beberapa ahli akan menghasilkan banyak wawasan yang bermanfaat langsung bagi kesehatan manusia. Namun janji medis dari proyek tersebut, dan ledakan data biologis yang telah terjadi dalam beberapa dekade terakhir, sebagian besar masih belum terwujud. Sementara data meningkat secara eksponensial, jumlah terapi obat baru dan alat diagnostik baru tidak. Faktanya, meskipun tahun lalu perusahaan farmasi besar menghabiskan dana hampir dua kali lipat untuk penelitian dan pengembangan daripada yang mereka lakukan pada tahun Proyek Genom Manusia go public, tingkat persetujuan obat tetap konstan. Kami tampaknya terhenti — mengapa? Sampai taraf tertentu, itu karena penyakit umum lebih rumit dari yang diperkirakan para ilmuwan. Tidak seperti penyakit langka, yang cenderung memetakan varian gen tunggal, penyakit umum tampaknya melibatkan interaksi berbagai faktor biologis dan banyak varian genetik langka. Tetapi biologi yang kompleks hanyalah setengah dari alasannya. Bagian lainnya adalah model pengembangan obat yang ada memiliki kekurangan yang mendasar. Ketika biaya membawa satu obat ke pasar adalah $ 800 juta, banyak orang di industri farmasi mulai melihat bahwa model ini mungkin tidak akan berfungsi lama. Kerugian sosial dari ketidakefisienan sangat besar — keterlambatan penyembuhan dan kesehatan bagi orang dan keluarga. Akar dari ketidakefisienan dalam pengembangan obat adalah kenyataan bahwa paradigma penelitian saat ini di dua komunitas biomedis utama — akademisi dan industri — melihat informasi biologis dasar bukan sebagai prekompetitif tetapi sebagai aset kepemilikan. Struktur penghargaan di lingkungan ini dirancang untuk mendorong keuntungan akademis dan komersial, bukan kemajuan kesehatan. Untuk ilmuwan akademis, menerbitkan artikel di jurnal peer-review adalah mata uang untuk mendapatkan promosi dan, pada akhirnya, masa jabatan. Lingkungan "publik atau binasa" ini hampir tidak memfasilitasi berbagi data. Sebaliknya, itu mempromosikan penimbunan data sampai titik publikasi. Informasi yang sangat berharga tentang proses penelitian — misalnya, model matematika atau teknik lab yang mungkin telah dicoba oleh seorang peneliti yang pada akhirnya gagal — sering kali hilang. Dalam dunia perusahaan biotek dan farmasi, paten menggantikan publikasi, dan penelitian merupakan hak milik yang agresif. Setiap perusahaan bekerja di silo masing-masing, untuk alasan yang jelas. Ini berarti bahwa perusahaan besar sering melakukan penelitian duplikat dan secara terpisah mencurahkan sumber daya untuk "menemukan" alat, database, model, dan teknik yang sama persis. Mengingat sifat penelitian saat ini, tidak ada satu tim pun — baik di akademisi atau industri — yang memiliki sumber daya untuk membuat penemuan yang signifikan sendiri. Mendapatkan penyembuhan dan perawatan yang lebih cepat akan membutuhkan pendekatan kolaboratif untuk mengumpulkan dan mengatur penelitian dasar untuk meminimalkan penelitian duplikat dan memaksimalkan keluaran per dolar publik dan perusahaan yang dikeluarkan. Budaya open source telah secara signifikan membentuk ranah lain dari berbagi informasi — Wikipedia mungkin adalah contoh yang paling familiar. Cabang sains lain telah mengalami pergeseran ke arah komunitas kolaboratif: Ketika fisika, misalnya, mencapai titik ketika ia membutuhkan sumber daya bersama — peralatan padat modal sebagai akselerator partikel dan teleskop yang lebih besar dari kehidupan — komunitas fisika menyesuaikan, bukan karena mereka lebih banyak berbagi berdasarkan temperamen tetapi karena mereka membutuhkan satu sama lain untuk melakukan sains yang lebih baik. Mengingat waktu dan uang yang dibutuhkan untuk pekerjaan yang harus dilakukan di bidang biologi saat ini, para ilmuwan biomedis tidak dapat lagi terus bekerja dalam isolasi.

Strateginya

Stephen memanfaatkan momen kritis transisi dalam ilmu genomik dan biomedis — saat kita beralih dari bekerja dengan kumpulan data kecil ke yang terlalu besar untuk dibangun di satu lab — untuk mengalihkan bidang ke praktik kolaborasi dan upaya non-duplikat, dan, yang terpenting, keselarasan yang lebih kuat dan lebih eksplisit dengan hasil kesehatan manusia dan pasien. Dia melakukan ini melalui Sage Bionetworks, sebuah organisasi yang berbasis di Seattle yang dia dirikan pada tahun 2009, sekarang dengan tim beranggotakan sekitar dua puluh orang. Melalui Sage, Stephen sedang membangun "commons" atau repositori online yang menampung dan membuat kumpulan data yang kaya tersedia untuk publik — disebut "kumpulan data yang koheren secara global" —untuk para peneliti di akademisi dan industri. Kumpulan data ini berisi tiga tingkat informasi: Variasi DNA seluruh genom, yang disebut "sifat perantara" seperti ekspresi gen, dan karakteristik yang dapat diamati (yang oleh ahli biologi disebut "fenotipe.") The Commons saat ini menampung lima set lengkap, enam lagi sedang dalam masa transisi, dan lusinan lainnya dijanjikan kepada Sage. Meskipun beberapa dari kumpulan data yang ada ini sudah tersedia untuk umum — baik di forum PubMed Institut Kesehatan Nasional atau di situs lab individu — tidak ada satu hub pun atau bahkan satu format untuk mereka. Bahkan, seringkali data disajikan dengan sembarangan sehingga tidak dapat digunakan kembali. Sage mengumpulkan kumpulan data dan secara aktif melakukan kurasi, membuat informasi tidak hanya dapat dibagikan, tetapi juga dapat digunakan. Karenanya, ada insentif untuk berbagi data dengan Sage melebihi janji penelitian yang lebih baik dan penyembuhan yang lebih cepat: Sage menambahkan nilai dengan melakukan kurasi data, memberikan layanan yang "biaya" -nya adalah tindakan melepaskan hak kepemilikan atas data tersebut. The Commons telah memulai lompatan melalui kontribusi dari Merck: Ketika Stephen meninggalkan Merck satu setengah tahun yang lalu, dia meyakinkan Merck untuk menyumbangkan data klinis / genomik yang telah menghabiskan biaya $ 100 juta untuk dikembangkan, semua “pengetahuan” yang dibutuhkan, dan cluster komputer berkinerja tinggi 5.000 node yang dibutuhkan untuk pemodelan matematika. Upaya Commons adalah pendorong dan hasil dari pergeseran yang lebih besar yang sedang dikerjakan Stephen: Pergeseran budaya yang akan mengarah pada penyelarasan yang lebih baik di antara para aktor, dan kesehatan yang lebih baik. Aktor ini adalah peneliti akademis, perusahaan farmasi dan bioteknologi, penerbit, dan penyandang dana penelitian. Untuk menyapa mitra di bidang akademis, Stephen membentuk kelompok yang terdiri dari lima laboratorium teratas yang telah setuju untuk bekerja sama bukan karena semangat mereka kolaboratif, tetapi karena mereka dapat melakukan sains yang lebih baik. Kelompok ini, yang menamakan dirinya "Federasi", telah mengadakan pertemuan dengan sungguh-sungguh selama enam bulan terakhir dan bekerja sama untuk model penyakit penuaan, antara lain diabetes tipe II. Stephen berkata bahwa desain dan fungsi Federasi mengikuti model Arpanet, kolaborasi yang memunculkan Internet. Upaya kolektif ini — di luar jangkauan lab mana pun — akan menjadi contoh penting bagi peneliti tradisionalis dalam mata uang yang diketahui di bidangnya — publikasi yang ditinjau sejawat. Anggota Federasi tertanam di institusi utama di AS — Columbia, Stanford, UCSF, dan UCSD. (Stephen juga bekerja secara ekstensif di Eropa, dan sekarang China, yang — pada 2010 — merupakan sumber makalah ilmiah nasional terbesar kedua.) Awalnya menggunakan jaringan pribadinya, Stephen melibatkan perusahaan farmasi ini untuk menyumbangkan beberapa "data prakompetitif". Ini adalah langkah penting dan meskipun perjanjian bersifat lisan pada saat ini, dan belum berarti data di situs, ini menandakan bahwa ada keterbukaan untuk melakukan pendekatan kolaboratif ketika ada entitas dan ruang yang tepercaya dan netral — ini adalah langkah penting dalam menumbuhkan budaya perusahaan farmasi yang bekerja sama dalam ilmu dasar yang sekarang dilakukan masing-masing secara terpisah, dan setuju untuk berbagi beberapa data. Keberhasilan akan lebih lambat dengan penerbit, tetapi Stephen bertujuan untuk mendorong berbagi waktu nyata yang juga membangun kredibilitas bagi peneliti. Dia bertujuan untuk memotong “unit” publikasi atau kutipan dari sebuah makalah — memakan waktu terlalu lama, menyebabkan pengumpulan data dan kehilangan kesempatan bagi pasien — menjadi unit yang lebih mendasar seperti model, atau metode. Stephen realistis bahwa ini bukanlah bidang yang dia harapkan untuk maju dengan cepat; sebaliknya, kemenangan yang lebih penting adalah bekerja dengan Federasi untuk mencapai kesuksesan dalam publikasi agar dapat secara bertahap mengubahnya. Dan terakhir, karena pemberi dana adalah pemberi pengaruh utama dalam perilaku, tim Stephen bekerja dengan yayasan swasta besar di berbagai belahan dunia untuk menyusun hibah sehingga para peneliti masuk ke prinsip dan praktik yang membangun upaya yang lebih besar, dan membuat komunitas nyaman untuk berbagi. data — kegagalan dan keberhasilan — dengan cara yang menginformasikan keseluruhan, memungkinkan kemajuan berulang, dan memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih murah untuk kesehatan. Hampir dua tahun berlalu, upaya Stephen didanai dengan baik melalui berbagai penyandang dana, termasuk NIH, NCI, Negara Bagian Washington, Pfizer, dan Merck. Ia mengharapkan pendanaan di masa depan datang dari pemerintah, yayasan, dan industri.