Eric Schadt
Científico estadounidense
Eric Schadt
Nacido( 31-01-1965 )31 de enero de 1965 (59 años)
San José, Michigan , Estados Unidos
Alma máterUniversidad Politécnica Estatal de California
Universidad de California, Davis
Universidad de California, Los Ángeles
Carrera científica
Instituciones
Sema4
Facultad de Medicina Icahn en Mount Sinai
Sage Bionetworks

Eric Emil Schadt (nacido el 31 de enero de 1965) es un matemático y biólogo computacional estadounidense . Es fundador y exdirector ejecutivo de Sema4, una empresa de inteligencia sanitaria centrada en el paciente, y decano de medicina de precisión y profesor de Mount Sinai en Salud Predictiva y Biología Computacional en la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai . Anteriormente fue director fundador del Instituto Icahn de Genómica y Biología Multiescala y presidente del Departamento de Genética y Ciencias Genómicas de la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai.

El trabajo de Schadt combina la supercomputación y el modelado computacional avanzado con diversos datos biológicos para comprender la relación entre genes, productos genéticos, otras características moleculares como células, órganos, organismos y comunidades y su impacto en rasgos humanos complejos como la enfermedad. [1] Es conocido por pedir un cambio en la biología molecular hacia una visión orientada a la red de los sistemas vivos para complementar los enfoques reduccionistas de un solo gen que dominan actualmente la biología para modelar con mayor precisión la complejidad de los sistemas biológicos. [ 2] [3] Schadt también ha trabajado para involucrar al público, alentando a las personas a participar en la investigación científica y ayudándolas a comprender las preocupaciones sobre la privacidad en torno a la información basada en ADN. [4] [5]

Investigación y formación

En 1983, Schadt dejó la escuela secundaria temprano para alistarse en la Fuerza Aérea de los Estados Unidos y se unió a una unidad de Operaciones Especiales/Rescate. Después de sufrir una lesión grave en el hombro que requirió cirugía reconstructiva, Schadt asistió a la Universidad Politécnica Estatal de California con una beca militar para estudiar informática y matemáticas, y recibió su licenciatura en matemáticas aplicadas en 1991. [1] Luego obtuvo una maestría en matemáticas puras en la Universidad de California, Davis en 1993. Después de eso, realizó un doctorado en biomatemáticas en la Universidad de California, Los Ángeles , que requería candidatura a doctorado tanto en biología molecular como en biomatemáticas, completando su doctorado bajo la supervisión de Ken Lange en 2000. [3] Durante su trabajo de doctorado, Schadt trabajó como ingeniero de software senior en la Oficina de Computación Académica de la UCLA y más tarde como director de computación en el departamento de ciencias matemáticas de la UCLA [ cita requerida ] .

Carrera científica

Carrera temprana

Mientras completaba su doctorado, Schadt se unió a Roche Bioscience en 1998 como científico investigador senior y comenzó su trabajo en microarrays de ADN, diseñando algoritmos novedosos para procesar e interpretar estos datos. Publicó algunos de los primeros algoritmos desarrollados de forma independiente para procesar datos de chips genéticos [6] [7], trabajo que luego aplicó para producir una anotación funcional temprana del genoma completo del genoma humano. [8]

En 1999, después de conocer a Stephen Friend , fue contratado como científico jefe en Rosetta Inpharmatics, una empresa de biotecnología de nueva creación centrada en la generación y análisis de datos genómicos funcionales de alta dimensión. [1] Merck adquirió Rosetta en 2001, lo que permitió a Schadt combinar perfiles moleculares a gran escala con las bases de datos centradas en enfermedades de Merck para demostrar la existencia de redes moleculares que trabajan juntas para dar lugar a un comportamiento complejo del sistema. [9] [10] Durante este período, Schadt desarrolló su teoría de que los enfoques de un solo gen para comprender y tratar enfermedades humanas comunes deben dar paso a un enfoque basado en redes y que muchos de los fracasos en las terapias farmacéuticas fueron causados ​​​​por una comprensión incompleta de la biología subyacente a los objetivos terapéuticos. [2]

Al demostrar la capacidad de inferir relaciones causales entre características en datos de alta dimensión utilizando información de variación del ADN, Schadt y sus colegas de Merck comenzaron a reconstruir redes predictivas que se demostró que estaban causalmente asociadas con la enfermedad, [11] [12] [13] [14] [15] lo que llevó a la idea de apuntar a redes, no a genes individuales, para tratar de manera efectiva trastornos comunes como la enfermedad de Alzheimer, la obesidad y la mayoría de las formas de cáncer. [16] Un portavoz de Merck dijo que los artículos que Schadt comenzó a publicar basados ​​en estos datos de redes genéticas "cambiaron la forma en que la gente veía las enfermedades". Schadt utilizó la información sobre estas redes para determinar qué genes debería perseguir Merck como objetivos; para cuando dejó la empresa, Schadt estimó que su grupo era responsable de la mitad de los medicamentos en la línea de desarrollo de la empresa. [1]

En 2009, junto con Stephen Friend, Schadt fundó Sage Bionetworks [3] , una organización sin fines de lucro cuyo objetivo es fomentar la colaboración entre científicos académicos y comerciales para realizar estudios de enfermedades basados ​​en redes y poner los datos a disposición del público. Cuando Merck cerró la unidad de negocios Rosetta, donó los datos, la investigación y el equipo informático de esa unidad a Sage Bionetworks [1] . Schadt sigue involucrado como miembro de la junta directiva [17] .

También en 2009, Schadt se unió a la empresa de secuenciación de ADN Pacific Biosciences como director científico. Durante su tiempo allí, Schadt demostró la aplicación de la tecnología de secuenciación SMRT para varias aplicaciones, [18] incluyendo la secuenciación de genomas bacterianos de interés para la salud pública para proporcionar información en tiempo real sobre estas cepas patógenas durante un brote activo. Lideró proyectos de investigación para resolver los orígenes de la cepa del brote de cólera haitiano de 2010 [19] y para caracterizar la cepa altamente virulenta del brote de E. coli alemán en el verano de 2011. [20] También demostró la capacidad de inferir cambios epigenéticos a partir de los datos de secuenciación, descubriendo nuevos mecanismos reguladores que pueden afectar la patogenicidad y virulencia de bacterias de interés para la salud pública. [21] [22]

Monte Sinaí

En 2011, Schadt se unió a la Escuela de Medicina Mount Sinai en Nueva York, donde fundó el nuevo Instituto Icahn de Genómica y Biología Multiescala y se convirtió en presidente del Departamento de Genética y Ciencias Genómicas. [23] [24] [25] El nuevo instituto se lanzó con $ 100 millones para los primeros cinco años y está codirigido por Andrew Kasarskis . [25] Schadt ha dicho que su interés en unirse a Mt. Sinai era llevar el modelado predictivo de la biología a los pacientes. En su tiempo en el instituto, abrió el primer laboratorio de secuenciación de próxima generación certificado por CLIA en la ciudad de Nueva York [26] y estableció la primera clase en la escuela en la que los estudiantes secuencian sus propios genomas. [27] [28] Schadt también forma parte del comité ejecutivo del Centro del Genoma de Nueva York .

En 2013, Schadt y su equipo recibieron una subvención de los Institutos Nacionales de Salud para estudiar las redes biológicas en la enfermedad de Alzheimer . [29] También publicaron un artículo en Cell informando que una red de genes vinculados a la respuesta inflamatoria juega un papel en la enfermedad de Alzheimer de aparición tardía. [30] [31] También ese año, Schadt se unió al Consorcio de Investigación del Cure Alzheimer's Fund junto con Richard L. Huganir .

El equipo de Schadt fue citado como la razón por la que la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí fue nombrada la quinta de las diez organizaciones más innovadoras en big data por Fast Company en una clasificación de 2014. [32] Según el artículo, "el hospital de la ciudad de Nueva York está incorporando a los mejores talentos de Silicon Valley para construir una instalación que mapeará los genomas de los pacientes para predecir enfermedades, reducir la cantidad promedio de visitas al hospital y agilizar los registros médicos electrónicos".

En mayo de 2014, Schadt y su equipo anunciaron el Proyecto Resiliencia en colaboración con Sage Bionetworks. [33] El proyecto pretendía realizar genotipado en hasta 1 millón de personas para encontrar mecanismos biológicos protectores que impidieran que las mutaciones genéticas causantes de enfermedades se activaran. Los participantes debían ser personas sanas de 30 años o más, y el proyecto inicialmente se centró en variaciones vinculadas a 127 enfermedades mendelianas. [34] [35] Con base en un análisis de datos disponibles públicamente, los científicos del Proyecto Resiliencia estimaron que una persona de cada 15.000 tiene un mecanismo protector que previene la actividad de variantes genéticas causantes de enfermedades. [36] El proyecto condujo a un artículo publicado en 2016 en Nature Biotechnology, que informaba sobre el análisis de casi 600.000 genomas y la identificación de individuos resilientes a enfermedades infantiles mendelianas graves.

Sema4

Schadt fundó Sema4, "una empresa de inteligencia sanitaria centrada en el paciente dedicada a mejorar la atención sanitaria a través de información basada en datos", [37] en junio de 2017. [38] La empresa utiliza Centrellis™, su plataforma de análisis de salud, para crear modelos predictivos de la salud humana y generar información médica personalizada. [37] Sema4, que fue nombrada una de las 150 empresas privadas de salud digital más prometedoras del mundo por CB Insights en su clasificación Digital Health 150 de 2020, [39] opera dos laboratorios clínicos de última generación en Connecticut, incluida una instalación de 70.000 pies cuadrados inaugurada en diciembre de 2020 [40] La empresa anunció en febrero de 2021 que saldría a bolsa a través de una fusión con CM Life Sciences, una empresa de adquisición de propósito especial (SPAC). [41]

Apariciones en los medios y premios

Schadt ha aparecido en CNN, CNBC, BBC, Bloomberg Radio y Bloomberg TV. [42] Él y sus proyectos científicos han sido perfilados en el New York Times, la revista Esquire, [2] Bloomberg BusinessWeek, [43] entre otros, [44] y varias publicaciones comerciales científicas. El Huffington Post publicó un comentario de Schadt, llamando a los científicos a incorporar información sobre ARN, proteínas, metabolitos y más en su investigación genética o clínica, al tiempo que pedía al público participar en proyectos de investigación para ayudar a acelerar el descubrimiento científico. [45] Schadt también ha hablado en numerosos eventos, incluido TEDMED, la edición de salud/medicina de la mundialmente famosa conferencia TED.

Ha recibido numerosos premios, entre ellos el premio Thomson Reuters World's Most Influential Scientific Minds Award [46] y el premio Merck Presidential Fellowship. Fue productor ejecutivo y director creativo de un documental llamado "The New Biology" que ganó un premio Cine Master Series en 2012. [47] En 2020, Schadt fue nombrado Emprendedor del Año de BioCT. [48]

Publicaciones seleccionadas

Schadt ha publicado más de 370 artículos revisados ​​por pares . [49] Es un autor muy citado, con un índice h de 129 y más de 145.500 citas. [50] Algunas publicaciones notables incluyen:

  • Un artículo de Nature Genetics [51] que fue seleccionado por Science como uno de los 10 avances más importantes del año en 2005. [52]
  • La primera publicación que vincula un análisis completo del genoma de la metilación con una secuencia del genoma del microbio E. coli . [21]
  • Una de las primeras publicaciones que utilizan microarrays para anotar el genoma humano . [8]
  • Un editorial en Molecular Systems Biology sobre las preocupaciones en torno a la privacidad en la era del genoma, que pide una mejor educación de los legisladores, leyes antidiscriminación ampliadas y protección de los derechos de los pacientes. [4]
  • Una publicación en Nature Genetics que predice un cambio desde estudios de asociación de todo el genoma a estudios de asociación integradores basados ​​en redes (INAS) que tienen en cuenta más tipos de datos biológicos para discernir la causa de la variación en rasgos y enfermedades. [53]
  • Un artículo de Nature Genetics de 2017 informa sobre el uso de modelos de redes predictivas de genómica funcional para identificar reguladores de la enfermedad inflamatoria intestinal (EII) . [54]

Referencias

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