Das Start-up-Unternehmen Pattern Computer aus Seattle entwickelt einen COVID-19-Schnelltest auf der Grundlage von Lichtmustern aus Spucke. Dies ist eines von mehreren Projekten des sieben Jahre alten Unternehmens, das seinen Computer von Grund auf selbst entwickelt hat.
Die „Pattern Discovery Engine“ des Unternehmens wurde speziell für die Entdeckung und Analyse von Mustern entwickelt und eignet sich hervorragend für diese Aufgabe, so CEO und Mitbegründer Mark Anderson.
Pattern Computer hält die Funktionsweise seines Systems streng geheim und hat seine KI-Modelle nicht in begutachteten Fachzeitschriften veröffentlicht. Außenstehende Forscher sagen, es sei schwer zu wissen, was unter der Haube steckt.
Aber der Ansatz des Unternehmens hat erfahrene Informatiker und Biotech-Schwergewichte angezogen.
Der Chief Technology Officer des Unternehmens, Mitbegründer Ty Carlson, leitete zuvor das Amazon-Team, das Produkte wie das Amazon Echo auf den Markt brachte. Zu den Mitgliedern des Beirats gehören Leroy Hood, Mitbegründer des Institute for Systems Biology, Genompionier Craig Venter und George Church, Harvard-Professor und Gründer eines Biotech-Start-ups.
Anderson ist Gründer und CEO des Technologie-Newsletters Strategic News Service, der von Bill Gates, Jeff Bezos, Michael Dell und Elon Musk gelesen wird, sagte er. Anderson ist als „Tech-Prognostiker“ bekannt und bringt jedes Jahr eine eklektische Mischung von Tech-Führern und Wissenschaftlern auf seiner „Future in Review“-Konferenz zusammen (er ist auch Mitbegründer des Whale Museum in Friday Harbor, Washington, wo er lebt).
Auf seiner Konferenz 2015 veranstaltete Anderson eine „Chief Technology Officer Challenge“, bei der die Teilnehmer einen Desktop-Supercomputer entwickeln sollten. Das daraus resultierende System bildete den Grundstein für Pattern Computer. Zu den Teilnehmern gehörten die anderen Mitbegründer des Unternehmens, der Unternehmer Brad Holtz und Michael Riddle, der zuvor Autodesk, den Hersteller von AutoCAD und anderer Industriesoftware, mitbegründet hatte.
Pattern Computer konzentriert sich auf die Biomedizin. Gemeinsam mit seinen Partnern befasst sich das Unternehmen aber auch mit Problemen in den Bereichen Materialdesign, Tiermedizin, Finanzen, Mathematik und Luft- und Raumfahrt, z. B. mit der Analyse von Möglichkeiten zur Verringerung von Flugverspätungen.
Pattern Computer hat bisher 26 Mio. USD aufgebracht, die alle von Einzelinvestoren stammen, darunter Venter und Ken Goldman, ehemaliger Finanzchef von Yahoo und beratender Finanzchef von Pattern. Das Startup versucht nun, 40 Millionen Dollar mit einer Bewertung von 1,2 Milliarden Dollar aufzubringen, so Anderson.
„Es ist ein Unternehmen, das einen faszinierenden neuen Ansatz zur Manipulation und Analyse von Big Data verfolgt“, so Hood. Und als die Pandemie zuschlug, dachte es „sehr intensiv über das COVID-Problem nach“, so Hood.
Vorbereitung auf einen Spucktest
Pattern Computer verfolgt bei COVID-19-Tests einen einzigartigen Ansatz. Das Unternehmen analysiert Lichtmuster, die durch Spucke hindurchgehen und von dieser absorbiert werden.
Für den Test werden nur zwei Tropfen Speichel benötigt, und das „ProSpectral“-Gerät des Unternehmens zeigt innerhalb von drei Sekunden ein Ergebnis an. Das Gerät nutzt einen Ansatz, der als hyperspektrale Sensorik bezeichnet wird und die Analyse von Licht in allen Spektren beinhaltet.
Anstatt das Virus direkt zu messen, erfasst der Test die verworrene Immun- und Stoffwechselreaktion auf die Krankheit. „Dafür gibt es einen Fingerabdruck im Licht“, so Anderson.
Die Forscher des Unternehmens trainierten und bewerteten ihr Modell anhand der Spucke von 470 Proben, die zu etwa gleichen Teilen COVID-19-positiv und negativ auf einen PCR-Test, eine herkömmliche Methode zum Nachweis der Krankheit, reagierten.
Der Pattern-Test konnte 100 % der Personen mit der Krankheit erkennen, wobei 8 % der Personen ohne die Krankheit ein falsch-positives Ergebnis zeigten, berichtete Anderson auf der Tagung Life Sciences Innovation Northwest im April dieses Jahres. Durch die Änderung der Testparameter konnten einige COVID-19-Fälle unentdeckt bleiben, aber es gab weniger falsch-positive Ergebnisse.
Der Test ist außerdem kostengünstig: Die internen Kosten für die Durchführung des Tests betragen etwa 50 Cent.
Der Testansatz ist „sehr intelligent“, so Taran Gujral, Systembiologe und außerordentlicher Professor am Fred Hutchinson Cancer Center. Gujral, der in keiner finanziellen Beziehung zu dem Unternehmen steht und auch nicht mit ihm zusammenarbeitet, sagte, die Methode sei auch für die Erkennung anderer Krankheiten vielversprechend und könne schnelle Tests an Flughäfen, in Krankenhäusern und vor Ort ermöglichen.
„Wir glauben, dass es die Diagnostik verändern wird“, sagte Anderson.
Wahrung von Firmengeheimnissen
Andere externe Forscher sagten, sie bräuchten mehr Informationen, um die Vorgehensweise des Unternehmens bei COVID-19-Tests zu beurteilen.
Das Unternehmen gibt nicht preis, ob es die Daten mit einem Standard-Spektralphotometer, das Licht in biologischen Proben misst, oder mit einem anderen Instrument erfasst. „Sie geben keine Informationen darüber preis, wie das Signal erzeugt wird“, sagte Dan Fu, Assistenzprofessor für Chemie an der University of Washington.
Evgeni Sokurenko, Professor für Mikrobiologie an der University of Washington, der als Mitbegründer von ID Genomics einen Schnelltest für COVID-19-Varianten entwickelt, sagte, es sei wichtig, sich die Daten von Pattern Computer genau anzusehen – insbesondere die PCR-Daten, die zum Trainieren und Testen der Modelle verwendet wurden.
Bei PCR-Tests wird die vom Virus stammende DNA in mehreren Zyklen repliziert, um ein Signal zu erkennen. Verschiedene Labors verwenden unterschiedliche Zykluszahlen für COVID-19-Tests, sagte er. Höhere Zykluszahlen erkennen geringere Mengen des Virus.
Die Mehrheit der COVID-19-positiven Proben von Pattern Computer hatte einen Schwellenwert von weniger als 30 Zyklen, sagte Matt Keener, Forscher des Unternehmens – während der typische Schwellenwert laut Sokurenko höher angesetzt ist (35-40 Zyklen).
Das wirft die Möglichkeit auf, dass die Modelle des Unternehmens nicht darauf ausgerichtet sind, niedrige Virusmengen zu erkennen, und daher einige asymptomatische Infektionen übersehen könnten, sagte Sokurenko.
Keener entgegnete, dass die Daten des Unternehmens über alle PCR-Schwellenwerte hinweg konsistent seien. Die Ergebnisse „zeigen keine statistische Empfindlichkeit gegenüber dem PCR-Wert“, so Keener. „Unsere Genauigkeit ist unabhängig vom PCR-Wert einer einzelnen Probe“. Außerdem sei die Genauigkeit des Tests des Unternehmens unabhängig davon, ob die Proben von asymptomatischen oder symptomatischen Personen stammten, sagte er.
Die U.S. Food and Drug Administration wird den COVID-19-Test des Unternehmens in letzter Instanz beurteilen.
Pattern Computer hat bei der Behörde einen Antrag auf eine Notfallzulassung gestellt. Das Unternehmen hat außerdem vier weitere Länder für eine mögliche Markteinführung identifiziert und Partner gefunden, die ihm bei der Erweiterung und Produktion des Tests helfen.
„Wir freuen uns darauf, mehr zu besprechen, sobald wir den Weg zu behördlichen Genehmigungen und dergleichen bequem zurückgelegt haben“, sagte Keener.
Zu den anderen biowissenschaftlichen Projekten von Pattern Computer gehört die Auswertung von Datenbanken über die Genaktivität in Krebszellen, um auf der Grundlage von bereits für andere Krankheiten zugelassenen Arzneimitteln potenzielle Behandlungsmöglichkeiten zu ermitteln – obwohl es schwer zu sagen ist, wie der Ansatz des Unternehmens bei diesem und anderen Data-Mining-Problemen im Vergleich zu anderen ist, sagte Gujral, der ähnliche Forschungsarbeiten durchführt.
Das Unternehmen hat zwei Medikamentenkombinationen identifiziert, die Brustkrebszelllinien in Kulturen abtöten, und ist dabei, sie in Tierversuchen für schwer zu behandelnde „dreifach negative“ Tumore zu testen. Das Unternehmen untersucht auch Behandlungen für Eierstockkrebs und andere Tumorarten.
Omid Moghadam, CEO des Diagnostik-Start-ups Namida Lab, sagte bei einer Investorenpräsentation Anfang des Jahres, dass die Entdeckungsmaschine von Pattern die Vorhersagegenauigkeit eines experimentellen Tests für Brustkrebs auf der Grundlage von Tränenproben erheblich verbessert hat. Moghadam ist ein Kunde und Berater von Pattern Computer.
Bei einem anderen Projekt ging es um die Vorhersage der klinischen Ergebnisse bei Patienten, die mit verschiedenen Adenovirus-Varianten infiziert sind, die zu Bindehautentzündung (rosa Auge) führen, wobei die Umrisse des Modells in der daraus resultierenden Veröffentlichung nicht veröffentlicht wurden.
„Ihre erste Priorität war es, alles zum Laufen zu bringen, und dafür mussten sie wirklich sehr viel Zeit aufwenden“, so Hood. „Ich vermute, dass sie in Zukunft vergleichende Arbeiten veröffentlichen werden“.
Das Team hat sein System und seine mathematischen Werkzeuge in den letzten Jahren mit einem schlanken Team von 21 Mitarbeitern verfeinert. „Wir haben uns sehr zurückgezogen“, sagt Anderson.
Computer der nächsten Generation
Pattern Computer folgt dem Weg anderer Gruppen, von akademischen Labors bis zu Technologieunternehmen wie Alphabet, die die Art und Weise, wie Computer konstruiert und programmiert werden, verändern. Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz löst einen Innovationsschub aus.
KI-Modelle müssen eine große Anzahl von Berechnungen gleichzeitig verarbeiten. Und die derzeitige Computerarchitektur wird zu einem Engpass für „Rechengeschwindigkeit, Infrastrukturkosten und Stromverbrauch“, so Sihong Wang, Assistenzprofessor für Molekulartechnik an der University of Chicago.
„Menschen, die an der Hardware arbeiten, haben begonnen, eine völlig andere Art von Computerplattform zu entwickeln, die Informationen verarbeitet, indem sie die Funktionsweise von Neuronen im Gehirn emuliert“, sagte Wang, der kürzlich einen flexiblen Computerchip für tragbare Gesundheitstechnologien entwickelt hat und mit dem System von Pattern Computer nicht vertraut ist.
Anderson sagte, der Ansatz von Pattern Computer sei einzigartig. Das Unternehmen hat ein KI-System entwickelt, das sich von den neuronalen Netzwerken unterscheidet, die von anderen eingesetzt werden, sagte er. „Das ist qualitativ ganz anders als jemand, der ein neuronales Netzwerk hat und es weiterentwickelt und modifiziert“, sagte er.
Die „erklärbare KI“ von Pattern Computer ermöglicht es, der Verzerrung entgegenzuwirken, die bei herkömmlichen maschinellen Lernmodellen durch verzerrte Trainingsdatensätze entstehen kann, so Anderson.
„So können wir sehen, wie und warum das System erfolgreich hohe Vorhersagequoten erzielt hat“, sagte er. „Zu wissen, wie und warum das System funktioniert, liefert die Art von Wissen, die erforderlich ist, um wichtige Musterentdeckungen zu machen, die Forschung zu verbessern und echte Geschäftsprobleme zu lösen.
Die Entwicklung einer neuen Methode zur Erkennung von Mustern ist „ein anspruchsvolles Problem“, so Neeraj Kumar, ein leitender Datenwissenschaftler am Pacific Northwest National Laboratory.
In einer kürzlich veröffentlichten Vorabveröffentlichung mit externen Forschern haben die Forscher des Unternehmens ihre Ansicht darüber veröffentlicht, wie erklärbare KI auf Gesundheitsdaten angewendet werden könnte.
Aus der Veröffentlichung geht nicht hervor, wie das System des Unternehmens funktioniert, sagte Vijay Janapa Reddi, ein außerordentlicher Professor in Harvard, der das Edge Computing Lab der Universität leitet. „Es ist schwer, aus der Vorabveröffentlichung viel über das Startup herauszulesen“, sagte Reddi, der das Unternehmen nicht kennt.
Aber Kumar hat genug gesehen, um überzeugt zu sein.
„Der Berechnungsansatz von Pattern Computer ist sehr robust“, sagte Kumar, einer der Autoren des Papiers. Und er ist „der erste Schritt zur Entwicklung einer erklärbaren KI durch die Extraktion neuartiger Muster in komplexen Daten, die mit herkömmlichen Analysetechniken und Algorithmen nicht entdeckt werden können“, sagte er.
In der Zwischenzeit konzentriert sich das Unternehmen auf die behördliche Zulassung seines COVID-19-Tests und auf die Planung der Erweiterung.
„Wir haben eine andere Art von Unternehmen geschaffen“, so Anderson. „Wir haben es auf eine andere Art und Weise gemacht“.
Anmerkung des Herausgebers: Diese Geschichte wurde aktualisiert, um Informationen über ein Konjunktivitis-Projekt aufzunehmen.
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