Anonim

A szerkesztő megjegyzése : Ebben a Medscape egy-egy interjúban MD Eric Topol az Icahn Institute intézetének Eric Schadt-tal beszélget arról, hogy miként alakítja a matematikát gyógyszerré, és miként reméli a klinikai kutatások és a gyógymódok felkutatásának gyorsítását cipzárral végzi a snowboardokat és a szuperbicikliket.

A matematikai út elindítása

Eric J. Topol, MD : Helló. Eric Topol vagyok, a Medscape főszerkesztője. Velem van Eric Schadt egy Medscape egy-egy interjúban. Eric a New York-i Sinai-hegyi Icahn Genomikai és Multiscale Biológiai Intézet igazgatója.

Eric, figyelemre méltó háttere van a matematikában. Hogy mész át a matematikától ahhoz, amit most csinálsz?

Eric E. Schadt, PhD : A tiszta matematikából kezdtem, amely a matematika kedvéért a matematikába fúr. Ez annyira elszakadt, mint amennyit el lehet képzelni az alkalmazott matematikától. De amint elértem a PhD jelölést a tiszta matematikában (számítógépes ismereteket tanultam és matematikát alkalmaztam egyetemi hallgatóként), inkább arra gondoltam, hogyan lehetne alkalmazni a matematikát. Sokat hallottam az emberi genom szekvenálásáról és a biológiában megjelenő más technológiákról, amelyek kvantitatívabb matematikai megközelítést igényelhetnek. Elkezdtem szemináriumokat tanulmányozni arról, hogy a biológia miként vezet, és megharaptam a „Megértsük az élő rendszereket mélyebb szinten” hibával, majd a tiszta matematikából ugrottunk egy alkalmazott matematikai biológiai programba.

Dr. Topol : Mi a tisztátalan matematika?

Dr Schadt : A matematika önmagában elég szép tudományág, és a kapcsolatok olyan fajtái, amelyeket logikai alapú módon lehet felfedezni, nem feltétlenül kötődnek könnyen a fizikai térhez. A tiszta matematika az, hogyan vesszük azt, amit tudunk a matematikáról, és alkalmazzuk azt valódi fizikai problémákra. Megfordítottam a sarkot, és most azt gondolom, hogy talán soha nem lennék az egyik legnagyobb tiszta matematikus. De jobban alkalmazott matematikus vagyok, és elsajátíthatom ezt a gondolkodásmódot, és segíthetem annak alkalmazását a valós világban.

Dr. Topol : Ennek sok értelme van. Eric Landernek matematikai háttere is van. Tehát néhány, a genomikban megfigyelt ember átment erre az útra.

Dr Schadt : Valóban. Valójában tanácsadóm, Ken Lange tiszta matematikai srác volt, és ebben a hullámban volt Eric Lander és [Robert] Elston mellett.

Az akadémia és az ipar összekapcsolása

Dr. Topol : Érdekes kapcsolat. A kapcsolatokról beszélve nagyon érdekes háttere volt. Te is egy ideje voltál a Rosetta Inpharmatics nevű indításnál [amelyet a Merck vásárolt] és a Pacific Biosciencesnél. A szokatlan utat választotta azáltal, hogy az akadémia köréből az élettudományi ipar startupjaihoz, majd vissza az akadémikusokhoz ment. Milyen érzés élni a tapasztalatok mindkét oldalán?

Dr. Schadt : A PhD programom után a Roche-hoz hasonló vállalkozás (ahol Schadt volt vezető kutató) és azután az induló vállalkozás, a Rosetta vonzása volt az erőforrások nagy hangsúlya a biológia új területének kezelésére - ez a magas szint -dimenziós, többrétegű nézet, olyan technológiákkal, amelyek képesek az egész rendszert és az összes gént egyszerre megnézni, valamint a fókuszhoz szükséges pénzzel. A biológiai közösséget akkoriban nem feltétlenül adták el azon a helyen, ahol ez a technológia megy. A Nemzeti Egészségügyi Intézetek (NIH) akkor nem támogatták ezeket a technológiákat, mert nem voltak bizonyítottak. Az iparág út volt, mert nagyon sokat fogadnak erre a technológiára, és komoly összegeket dobtak el.

Szóval belementem bele, csak a technológiához való hozzáférést és a valódi biológiába való alkalmazást akarom, és ez sikeres volt. Nagyon jó sikert értünk el azáltal, hogy megmutattuk, hogyan tudjuk az Affymetrix GeneChip® technológiát felhasználni az olyan betegségek, mint az asztma és a szív-érrendszeri betegségek jobb megértésére. Amit a Roche-nál tanultam, az volt, hogy itt van egy vonal az akadémiai iparág megosztásakor, és nem sokan akarják ezt a sort vezetni. De ha tudod elsajátítani ezt a vonalvezetést, ez jó létezés - jó módszer arra, hogy kihasználják azt, amit a vállalat kínál, és amit egy tudományos intézmény kínál. Minimalizálhatja mindkét gyengeségét, ha maximalizálja mindkettő erősségeit. Karrierem során megtanultam, hogyan kell játszani ezt a játékot, és kényelmesebben éltem abban a szürke övezetben.

Dr Topol : Nem túl gyakori. Úgy tűnik, hogy igazán jól csináltad.

Dr Schadt : Nem tudom, hogy van-e különleges képességeim. Amikor a Roche-on és a Rosetta-nál voltam, nem csak arról kellett kitűznünk, hogy megfeleljen-e egy cég igényeinek, különös tekintettel egy induló vállalkozásra. Mint tudod, ezek intenzív erőfeszítések. De tudományos identitását meg kellett őriznem olyan publikációkkal és olyan tudományos kutatásokban való részvétellel, amelyek olyan mértékű publikációkhoz vezetnének, amelyeket az akadémiai közösség tiszteletben tartana. Tehát egy kicsit nehezebb volt, mint ha bármelyik világban függetlenül élnél. Tapasztalataim szerint megérte az erőfeszítéseket, mert lehetőség volt megszerezni mindegyik előnyeit. Mindkét oldalon volt étvágyom, hogy elmossa ezt a sort.

Élet a gyors sávon

Dr. Topol : Ez csak az egyik szempont a szokatlan utaton, amelyet választottál. Egy másik érdekes számomra az, hogy mielőtt még középiskolát befejezted volna, a légierőbe léptél.

Dr Schadt : Michigan vidéki menekülése óta a hadseregbe mentem. Nagyon sok energiám volt, és fel akartam fedezni a világot. Nem a gazdag háttérből származtam. Mennyire elszegényedett vagyok, így ez volt a lehetőség, hogy kijuthassak a való világba, és elkezdjem kutatni, mi lehet. Nagyon fizikai volt. Bementem a Légierő pararescue programjába, amely nagyon elit fizikai program. Megsérültem az edzés alatt; ez kimerítette a katonai karrierem, és ahhoz vezetett, hogy kitettem az akadémiai oldalról.

Dr. Topol : Volt néhány baleset. Idén elején snowboard-balesetben voltál.

Dr Schadt : Próbálok fenntartani bizonyos fizikai aktivitást. [Fiaimmal] voltam néhány nagy dombon, rendkívül gyorsan megyek egy olyan napon, amikor a körülmények nem voltak ideálisak. Elkaptam egy kis levegőt, és rossz leszállásom volt. Nagyon keményen ütöttem: öt helyen és négy bordámon eltörtem a csuklómat, és összeomlott tüdőm és agyrázkódásom volt. Csak a traumás agyi sérülésről gondoltam, és reméltem, hogy nem engedelmeskedtem az ilyen károsodásnak.

Dr Topol : De tudva, hogy nem fog visszatartani a sebességtől.

Dr Schadt : Nem. Valójában [fiaim és én] ezen a hétvégén a New York-i New York-i biztonsági pályára megyek a BMW S1000RR-én, megpróbálva 200+ mérföldet óránként megtenni a pályán kerékpárral.

Dr Topol : Tehát valódi igényed van erre.

Dr Schadt : A sebesség addiktív. Amikor a tudományos problémákra gondolok és nagyon nehéz problémákat oldok meg, ez fogyaszt. A snowboardozás és a szuperkerékpárok lovaglása egyike azon kevés módszereknek, amelyeket teljes mértékben leválasztom. A túlélés attól függ, hogy koncentrálsz-e. Ez egyike azon kevés dolgoknak, amelyeket megtehetek, és lehetővé teszi számomra minden más hangolását.

Dr. Topol : A balesetek nem visszatartják?

Dr Schadt : Ez nem tart vissza. De az öregedéssel nem akarok olyan katasztrófa sérülést szenvedni, amely az életem hátralévő részében gyengít.

Dr Topol : Vannak-e biztonságosabb módok az adrenalin-rohanás elérésére, azon kívül, hogy óránként több mint 200 mérföldet hajtanak végre?

Dr Schadt : Nem, de ezért mi a New York-i biztonsági pályán, és nem a nyílt úton.

Túl mélyen gondolkodik, hogy kiválassza a ruhát

Dr Topol : Megkülönböztetett, ikonikus megjelenése is van: Még a tél közepén is láthatják, hogy rakománysort visel. Mi folyik ezzel?

Dr Schadt : Lehet, hogy ez a katonaság átvitele. Nem nagyon élveztem a katonaságot, de az egyetlen könnyű volt a ruha, mert egyenruhás volt. Nem kellett gondolkodnia azon, hogy mit fogsz viselni minden nap. Amikor kiszabadultam a katonaságból és tiszta matematikába kerültem, ez olyan mélyen vezetett bennem, hogy meghatározzam, mennyire okos vagyok, és meg tudom-e oldani ezeket a nagyon nehéz problémákat. Ez átalakulást váltott ki a fejemben arról, hogy mennyire mélyen és milyen keményen tudok gondolkodni, és mindent meg akartam hangolni. Nem akartam gondolkodni azon, hogy a szekrénybe nézzek, és eldöntsem, mit kell viselni, vagy milyen színű szerettem volna az inget. Lassan arra indult, hogy visszatérjen a végzős iskolába, és minden nap pólót és rövidnadrágot viseljen.

Dr. Topol : Frissítettél.

Dr Schadt : Miután felkerültem a kereskedelmi világba, frissítettem ( pólóingre ), mert nekik nem tetszett a pólók. De beragadt. Könnyű. Ez kevés energiát jelent. Nem kell gondolkodnom rajta, és az idő múlásával az emberek azt gondolták, hogy ez nagyon jó. Nem az, hogy Steve Jobs-szal vagy Mark Zuckerberg-rel egyenértékűnek tartom magam, de úgy tűnik, hogy van egy olyan téma, amelyben az emberek élvezik, hogy nem kell arra gondolniuk, hogy mit viselnek.

Csalás a keleti parthoz

Dr Topol : Amikor az Icahn Intézetbe felvették, találkoztál Carl Icahn-nal? Hogy csábította ide?

Dr Schadt : A keleti part nem volt a legfelsõ helyem, ahol éltem. Napos Palo Alto-ban, Kaliforniában ültem a Pacific Biosciences társaságában, és nagyon élveztem a transzformációs technológiát, amit ott csináltam. Nagyon támogatják őket, hogy megengedjék nekem, hogy kutatási programot építsek ki a Csendes-óceáni biológiai tudományokon kívül a technológia kiaknázása és a betegség nagy problémáinak megoldása érdekében. Valójában Palo Alto-ban megpróbáltam csinálni, amit itt csinálok: létrehozni egy intézetet a Pacific Biosciences-szel együttműködésben, kiépíteni ezt a nagy adat-elemző központot, és összekapcsolni egy olyan iskolával, mint például a Stanford vagy a Kaliforniai Egyetem. San Francisco. Megpróbáltunk összegyűjteni a szükséges pénzt - 100 millió dolláros megrendelésre volt szükségünk ilyen jellegű dolgok felépítéséhez és a megfelelő emberek felvételéhez -, de ez a nagy recesszió idején volt.

Dr Topol : Nagyon nehéz idő volt erre.

Dr Schadt : Mivel nehezen tudtunk beszerezni ilyen pénzt az öbölvidéken, tovább dobtam a netomat . Rohantam Carl Icahnhoz a Sínai-hegynél, és ők igyekeztek ilyen befektetést tenni. Eleinte megpróbáltam meggyőzni őket, hogy jó lenne, ha Palo Altóban lenne a Mount Sinai Intézet.

Dr Topol : Nem tudnál eladni?

Dr Schadt : Nem tudtam eladni. Még mindig nem akartam a Keleti partra költözni, de végül meglátogattam a Sínai-hegyet, és meglepően lenyűgöző benyomást tették - nem csak Carl Icahn mellett, aki hajlandó nagy befektetést tenni, hanem a Sínai-hegy vezetésével is. Nagyon hosszú távra vonták, hogy hova kerül az orvostudomány, az információ király lesz, és mit kell tennünk, hogy versenyképesvé váljunk és 5-10 év múlva túléljünk.

Fokozatosan gondolkodtak, és ez meggyőzött arról, hogy ez egy olyan hely, ahol megtörténhet az én látásom.

Dr. Topol : Ez fantasztikus. Sok érdekes embert bérelt fel az orvostudományon kívül, például [adattudós] Jeff Hammerbacher, korábban a Facebook. Más véleményed van arról, hogyan lehet valami ilyesmit építeni - egyáltalán nem a hagyományos módon.

Dr Schadt : A probléma az, hogy miként lehet felhasználni az információ digitális univerzumát prediktív modellek felépítéséhez; rámutatni a Sínai-hegy betegeire, amikor az orvosi központ ajtajain járnak, és jobban diagnosztizálni és kezelni, vagy akár megelőzni az ilyen egyének betegségeit. Ez nem a klasszikus orvos vagy a klasszikus biológiai kutató; ez valaki, aki nagyszabású adatokra, információkra, gépi tanulásra és mélyreható tanulásra gondol. Behoztam Jeff Hammerbacher-t, aki egy nagyon csodálatos fickó. Ő volt a Facebook egyik alapító adattudós, majd létrehozta a Clouderat, amely elképesztő sikert hozott a Hadoop® stílusú számítástechnika elterjesztésében. Képesnek kell lennünk arra, hogy az internetes méretű architektúrát az orvosi körülmények között felépítsük, amikor az adatméretek növekednek, majd az adatokra minden megfelelő analitikus elmével rendelkeznünk kell, hogy felépítsük azokat a modelleket, amelyek klinikailag lefordíthatók.

Nem elég, ha az intelligens modellezők a kifinomult modellt építik fel. Szüksége van arra, hogy ezt lefordítsák, hogy ezt orvosok kezébe, a fogyasztók - a betegek - kezébe tegyék, és hogy jobban megértsék, mi történhet a rendszerben. Legalább 250 embert építettünk ki és vettünk fel az elmúlt 3 évben. Nagyon őrült volt mozogni ezen a skálán.

Dr. Topol : Ez jó a munkanélküliséghez itt, New York City-ben.

Dr Schadt : Jó volt a gazdaság és a munkahelyteremtés szempontjából, de ennek valószínűleg a fele a nagy adatanalitika és a prediktív modellezés felé irányul.

A nagy adat iránti igény

Dr. Topol : Nagyon sok adatot vitt fel a mobil orvostudományra az asztma alkalmazásának az Apple-vel nemrégiben létrehozott alkalmazásában. Nemrégiben vettél részt a Worldwide Developers konferencián. Volt egy ötlete, hogy bejutna az egész mobil eszköz világába is?

Dr Schadt : Nem tudom, hogy kezdetben erre az irányra orientáltam. A betegséget mindig holisztikusabb problémaként tekintettük. A lehető legtöbb dimenziót be kell vonnunk, és integrálnunk kell ezeket a fenotípus-modellek felépítéséhez. Látva azt a fajta munkát, amelyet vezeték nélküli eszközökkel hajtott, és látta az elkövetkező forradalmat, amely lehetővé tenné az egyének fenotípusának teljesen új skáláját - nem csupán pillanatfelvételekben, mint például amikor az orvos irodájába jár, hanem hosszirányban az idő múlásával is - nagyon természetes volt számunkra, hogy fel akarunk ugrani arra a sávszélességre, és újabb útként használjuk annak érdekében, hogy nagyobb kiterjedésű, fenotípusos adatokat hozzunk létre, amelyeket hosszirányban gyűjtünk össze, hogy össze tudjuk építeni a molekuláris adatokkal.

Dr Topol : Ez fantasztikus. Forradalmasítja az orvosi kutatást. Ez egy teljesen új módszer az adatok gyűjtésére. Tudna valaha elegendő adatot bevenni? Olyan nagy az Ön iránti étvágya, amennyire csak lehet?

Dr Schadt : Olyan nagyok közé tartozik, mint amilyeneket kap, és sokk számára csalódást okoz, mert soha nem akarjuk elfogadni az átfuttatást - még a képalkotó emberekkel sem -, ahol el akarjuk kezdeni a képalkotás integrálását a molekuláris adatokkal. Nem akartuk elfogadni azokat a főkomponens-redukciókat, amelyeket megtesznek, hogy felvegyék az alapvektorokat az agy szerkezeti jellemzőinek értelmezésére. Azt akartuk, hogy a voxel vagy pixel szintű információk a semmiből induljanak. Természetesen hajlamos a legalacsonyabb szintre dolgozni, majd a legmagasabb szintre emelkedni.

Bár úgy gondolom, hogy végül behatolunk a technológiai korlátokba, amikor az egysejtű szekvenálás játékba kerül, és rutinszerűbben kezdjük el szekvenálni a teljes genomokat. A genomod nem lesz szekvenálva egyszer; hetente többször szekvenálják, hogy figyelemmel kísérjék a rendszerben zajló eseményeket. Ezen a szinten az adatok túlságosan nagyok lesznek, és tárolásukba túl sok pénzt fog igénybe venni, tehát gondolkodnunk kell arról, hogyan lehet okosabb és hogyan csökkenthetjük ezt a dimenziósságot. Legalább kezdtem látni a határokat.

Dr. Topol : Bizonyára nagy dolgok voltak az adatok felhalmozása és a feldolgozás, valamint az, hogy mi számít belőle. Egy másik dolog, amiben nagy szerepe volt - tudom, hogy sokat dolgozott Stephen Friend-del - a nyílt adatok és a nyílt tudományos mozgalom, és azt hiszem, hogy ez a téma szerves része. Mi a filozófiád erről?

Dr Schadt : Ez abból a gyógyszerészeti tapasztalatból származott, amely Stephen és én megvan. Mi egy startup részesei voltunk, a Rosetta Inpharmatics, amelyet Stephen alapított. Tudományos főmunkatársak voltam, és a Merck felvásárolta minket, ami eleinte nagyon szórakoztató volt, mert egy ötéves futásunk volt, amelynek során nagyon komoly beruházásokat végeztünk, és technológiákat és nagy betegségcsoportokat működtetünk, megpróbálva kitalálni a biológia biológiáját. betegség. De a probléma az volt, hogy meg akarja hallani ezt az információt; nem akarták széles körben megosztani. Nem akarták látni azokat a modelleket, amelyeket éppen építettünk. Az adatokkal versenyelőnyt akartak megtartani, és Stephen és én egész idő alatt azt gondoltuk, hogy törekednünk kell a biológia versenyképesebbé tételére a gyógyszeriparban, mert ez mindenki számára segítséget nyújt. Előnyösebb lesz a gyógyszeripar számára, ha jobb fogadásokat tesz, mert jobb modellek lennének, amelyeket a közösségek finomítanak. A közösségek számára előnyös lesz, ha több információhoz férnek hozzá, hogy jobb modelleket készítsenek.

A Sage Bionetworks [a Friend and Schadt által alapított] azon a vágyon született, hogy versenyképessé tegye a biológiát, és olyan platformokat kínáljon, amelyek széles körű adatmegosztást tesznek lehetővé, megfelelő szabályokkal és ösztönzőkkel, amelyek arra késztetik az embereket, hogy részt vegyenek abban. Ha a biológiát és az orvostudományt a következő szintre akarjuk vinni, hogy elérjük, ahol vannak a fizika, a klimatológia vagy a kvantitatív pénzügyek, ahol a modellek uralják a napot, és ahol a tudás és a megértés ezekben a modellekben van megrendezve, mi biológusok és orvosi kutatók vagyunk ezeket a modelleket nyitott módon kell tárolni, amely lehetővé teszi mindenki számára, hogy rájuk fordítson, értékelje hatékonyságukat, versengjen egymással, finomítsa és dinamikus, adaptív módon fejlessze tovább őket. Ennek meg kell történnie, vagy nem valósítjuk meg a precíziós orvoslás összes vízióját és azt a hatást, amelyet ezek az adatok a valós életre gyakorolhatnak.

Az ötletek eladása

Dr. Topol : Ez nagyon fontos. Fantasztikus az, amit másokkal csináltál az egész mozgalom vezetésére. Az utolsó dolog, amelyet megvitatni szeretnék, milyen szokatlan, hogy egy adatgeeke (ami azt jelenti, hogy a legszerettebb módon) képes legyen kapcsolatba lépni a médiával és elmesélni a történetét a laikus közönség előtt. Ezt már egy ideje csinálod, és nagyon jók abban. Emlékszem, hogy láttam egy nagyszerű történetet Esquire-ben. [1] Ez egy profil arról, hogyan juthat el repülőgépekre, hogyan kapcsolódhat szuperszámítógépekhez, és bármilyen elemzést végezhet. Még mindig csinálod? Mondja el nekünk, milyen volt ez a tapasztalat, és hogy Ön szerint ez is fontos-e a mező előrelépéséhez.

Dr Schadt : Amit megtanultam a vállalati útvonalon, az az, hogy az ötleteinek eladása, az eladás, ahova el akarja menni, azoknak szól, akik irányítják a pénztárca-húrokat, nagyon kritikus jelentőségű. Egy olyan társaság, mint például a Merck, nem igazán úgy lett megtervezve, hogy gondolkodjon a rendszerbiológiáról és a matematikai modellezésről, és mindezekről, és hogy ezeket az ötlet alapján eladhassa, le kellett forgatnunk és egyszerűsítenünk, fel kellett volna mutatnunk bizonyos vizualizációkat és animációk és így tovább, hogy nagyon bonyolult anyagot közvetítsenek azoknak, akik nem igazán értették meg azokat. Ha megszerezték, akkor ez lehetővé tenné. Nagyon sok környezeti kontextus vezette a vágyat erre.

A Pacific Biosciences ezt megerősítette. Stephen Turner, aki a társaságot alapította, az egyik legragyogóbb srác, akivel valaha is találkoztam életemben. Sokat tanított, beleértve a vizuális szemléletmód fontosságát a komplex anyag kommunikációja során, vizualizációk és kifinomult animációk révén. Mindig ezt fontosnak tartottam. A médiához való eljutás az, amit szélesebb értelemben ad el. Mindannyian kormányzati kutatásból finanszírozunk minket, és attól függ, hogy az emberek bíznak-e az általunk irányított kutatásokban és azokban részt vesznek. Végül ők azok, akiket az orvosi központokban szolgálunk. Tehát komolyan kell vennünk azt a szerepet, hogy hogyan kell nevelni és kitárolni a történõ eseményeket, hogy segítsük az embereket megérteni, hogy mekkora megy, mi a technológia, milyen technológiák rejlenek megfelelõ alkalmazás esetén, és mi szükséges ahhoz, hogy pont, ahol megfelelő módon alkalmazhatók. Mindig az volt a gondolat, hogy ha ezt általánosabban tudjuk eladni, akkor jobb rendszert fogunk létrehozni.

Tanácsok a következő orvosbiológiai generációhoz

Dr. Topol : Összefoglalva: nagyon sok fiatal van odakint a biomedicinában, és megpróbálják kitalálni, mit fognak tenni karrierjük során. Milyen tanácsot ad nekik?

Dr Schadt : A tanácsomnak több vonása van. Ha még mindig iskolában jár, vegyen be annyi mennyiségi érvelést és számítástechnikát, amennyit csak tudsz. Az egész biológia és az orvostudomány tisztán az információvezérelt tudomány felé halad. Ha mester akar lenni abban az univerzumban, akkor tudnia kell, hogyan kell statisztikailag gondolkodni, hogyan kell megközelíteni a problémákat a számítógépes módon, és meg kell értenie, hogy a nagy adatokat hogyan tárolják és hozzáférik. Nem kell mély szakértőnek lennie, de ha tudatában van a különböző csoportoknak és annak, hogy milyen szerepet töltenek be, akkor jobban kezelheti és alakíthatja ki a megfelelő csapatokat.

A másik [tanács] az üzleti és az akadémiai megosztottságról szól. Keresse meg a legnagyobb, legnehezebb problémákat, és ne korlátozódjon az elvárásokhoz, ahonnan az erőforrásoknak kell származniuk. Ne gondold, hogy fenn kell tartania ezt a tiszta elképzelést, miszerint annak az NIH által finanszírozott akadémiai színpadon kell lennie.

Jelenleg nagy az étvágy, különösen az NIH finanszírozásának stabilabb szintjén, hogy partnerezzék azokat a vállalatokat, amelyek sok forrást tudnak biztosítani, és ki kell dolgoznia a feltételeket és a szellemi tulajdon működését. Mindez fontos, de ne kerülje el; ölelje meg, és induljon a misszióba, hogy megoldja a fontos problémákat. Van ilyen fajta hatás, és ha nagyobb hatást szeretne elérni, az attól függ, hogy miként tudja összekapcsolni a pontokat - nem csak az egyetemi központjában, hanem a vállalatokban és a technológiai központokban is.

Minden együttműködés kialakítása a különféle eszközgyártókkal (pl. Az Apple, a Google); ezek a srácok lesznek az erőművek és nagyon befolyásos szerepet játszanak az orvostudomány jövőjében. Hogy össze tudjuk kötni mindezt, egy újfajta gondolkodásmódra van szükség az akadémiai létezés összekapcsolódása szempontjából.

Dr. Topol : Önnek igaza van, hogy a gyógyszer adatszolgáltatását célozza. Ezek közül a nagy tech titánok közül többet vonnak az orvostudományba, mint valaha.

Eric, nagyon köszönöm, hogy hagyta, hogy a Medscape közönség megismerje a filozófiáját. Ez egyfajta, és ma az orvostudomány egyik legérdekesebb embere vagy.