• תפריט
נשים ועסקים

ד"ר קירה רדינסקי: "אני מקווה שאצלי היחס בין האגו למוח יהיה קטן מ-1"

בגיל 32, אחרי שפיתחה מערכות מחשב שצופות אירועים עתידיים, הקימה סטארט־אפ ומכרה אותו בעשרות מיליוני דולרים, זכתה בשלל פרסים וסומנה כאחת המדעניות המבטיחות בעולם, ד"ר רדינסקי מפנה את כל המעבדים שלה למטרה חדשה: פיתוח בינה מלאכותית שתוכל לשמש יועצת לרופאים - ובבוא היום, אולי גם להחליף אותם

 

 

כשהיא מדברת על הבייבי החדש שלה, מערכות בינה מלאכותית בשירות הרפואה, ד"ר קירה רדינסקי נדלקת. זה לא להט של ניצוץ חולף, או אפילו להבה, אלא יותר כמו קרן לייזר: ממוקדת, מרוכזת, נו־נונסנס. "בתחום הבינה המלאכותית, עולם הרפואה נשאר מאחור", היא אומרת בהתרגשות. "כרגע, רוב העבודה בבינה מלאכותית ודאטה סאיינס (Data Science, מדע הנתונים) מתרכזת בענף הפרסום, כי שם היא מביאה כסף מיידי, אבל האימפקט שיכול להיות לביג־דאטה בעולם הרפואה הוא עצום, וזה המקום שבו אני רוצה להרגיש שהבאתי ערך. זה לא שבניתי אלגוריתם ומחר הקהילה הרפואית תתחיל להשתמש בו, עד שזה יקרה תידרש הרבה עבודה. אבל שם אני רוצה לקדם את העולם, לפחות בקצת".

 

העולם מלא בבני 32 שחולמים על פריצת דרך שתציל חיים, אבל ד"ר רדינסקי היא לא בת 32 רגילה: עד כה היא הספיקה להתמנות למדענית הראשית של eBay בישראל, לאחר שמכרה לה ב־40 מיליון דולר סטארט־אפ שהקימה (עם שותף), שצופה טרנדים במכירות באמצעות מערכת שמזהה קשרים סטטיסטיים סמויים מן העין. הגרסאות הראשונות של המערכת הזו, שהתבססו על עבודת התזה של רדינסקי, כבר הצליחו לצפות שבועות מראש אירועים כמו התפרצות כולרה בקובה ומהומות במצרים ובסודן, והקנו לה שם עולמי, שלל פרסים, ומקום של כבוד ברשימות הממציאות הצעירות המבריקות בדורנו במגזינים כמו "MIT Tech Review" ו"פורבס". ב־2014 היא התכבדה בהדלקת משואה ביום העצמאות, ואשתקד גם מינה אותה שר האוצר משה כחלון לחברת מליאה ברשות ניירות ערך.

 

רדינסקי. "לביג־דאטה יהיה אימפקט עצום על הרפואה. שם אני רוצה להביא ערך" רדינסקי. "לביג־דאטה יהיה אימפקט עצום על הרפואה. שם אני רוצה להביא ערך" צילום: עמית שעל

 

 

במקביל לשלל העיסוקים האלה רדינסקי משמשת "מדענית מבקרת" בטכניון, שם היא מדריכה דוקטורנטים המנסים לחלץ פריצות דרך רפואיות מתוך הררי מידע שהעמידה לרשותם קופת חולים מכבי: 20 שנה של מידע רפואי שהצטבר על מבוטחי הקופה, ושנמסר לחוקרים על בסיס אנונימי. "אני מנסה לבנות מערכות שיתמכו בעבודת הרופא, ויחקו קבלת החלטות במערכת הבריאות, רק בקנה מידה אחר", היא מסבירה.

 

כשאת, עם הרקורד שלך, מדברת כך, רופאים צריכים להתחיל לדאוג.

"לא באתי לומר 'אני אחליף את כל הרופאים מחר'. ברור שכל רופא יודע הרבה יותר ממני ברפואה, אני עוד רק לומדת את הז'רגון. אבל אני מבינה בסטטיסטיקה ובבינה מלאכותית, ואני מסתכלת על הבעיות שלהם טיפה אחרת. לכן אני אוהבת מקצועות אינטרדיסציפלינריים: יחד, אפשר למצוא דברים מטורפים".

 

"רופאים יגידו 'אין קשר', אבל אנחנו מזהים אותו"

 

פריצות הדרך שרדינסקי מכוונת אליהן הן אכן די מטורפות. "עולם הבינה המלאכותית יכול להשפיע על הרפואה בשלוש דרכים", היא מפרטת. "דרך אחת היא לגלות 'אפקטים אלטרנטיביים': לקחת תרופות מוכרות שכבר אושרו למחלות מסוימות, ולזהות איפה הן יכולות להשפיע לטובה גם על מחלות אחרות. ויאגרה, למשל, שווקה במקור כתרופה ללב, וכשגילו את האפקט שלה על זקפה התחילו לשווק אותה אחרת. אנחנו, על בסיס הדאטה של מכבי, זיהינו עשרות תרופות שאין להן קשר למצבים רפואיים כמו לחץ דם או סוכרת, אבל מתברר שהן יכולות לעזור לאזן את המצבים האלה. כשתבואי לרופא הוא יגיד 'אין מצב, מה זה קשור?', אבל מצאנו קשרים סטטיסטיים מעניינים שאנחנו בודקים בניסויים קליניים.

 

 

רדינסקי באו"ם ב־2016, לאחר שנבחרה לפאנל לקידום שת"פ בינלאומי בתחום הטכנולוגי רדינסקי באו"ם ב־2016, לאחר שנבחרה לפאנל לקידום שת"פ בינלאומי בתחום הטכנולוגי

 

 

"אנחנו רואים, למשל, השפעה של סטטינים, שנועדו להורדת רמות הכולסטרול, על ייצוב לחץ דם. המערכת שלנו העלתה כמה הסברים אפשריים לזה, שטרם אוששו רפואית: ייתכן שיש לסטטינים השפעה על הרחבת כלי הדם, או שהם פועלים נגד שומנים בדם ובכך משפיעים על קוטר כלי הדם. באופן דומה, אנחנו בוחנים עכשיו השפעה של קבוצת תרופות בשם PPI, שמשמשות להפחתת חומצת הקיבה וכך לטיפול באולקוס ובמצבים דומים, על סוכרת.

 

"לתחום הזה קוראים דראג רה־פוזישנינג (Repositioning, מיצוב מחדש) או רה־פרפסינג (Repurposing, התוויה חדשה), וזה הכי מעשי, זה 'כבר מחר', כי מדובר בעבודה עם תרופות מאושרות לשימוש. זו לא מולקולה חדשה, אלא כזו שעברה את כל התהליך מול ה־FDA (מינהל המזון והתרופות האמריקאי), ונשאר רק לעשות איתה את הצעד האחרון בדרך לשימוש למטרה אחרת.

 

"עוד כיוון, שאפתני יותר, הוא באמת לזהות מולקולות חדשות, באמצעות מערכות בינה מלאכותית שיסמנו אותן כתרופות פוטנציאליות. למשל, עשינו ניסוי רטרוספקטיבי: לקחנו את כל התרופות לשחפת שפותחו עד שנות השלושים, והפעלנו עליהן אלגוריתם שלקח את המבנה המולקולרי של כל תרופה, ייצר עליו וריאציות, והעריך באילו מהמקרים יש סיכוי שהווריאציה הזו תעבוד על חלבון מסוים ותעבור ניסויים קליניים.

 

 

  צילום: אלכס קולומויסקי, שני הלוי, דן לב, נמרוד סונדרס

 

"כשהיו לנו ביד אלף וריאציות כאלה, עצרנו את הניסוי והסתכלנו על המולקולות שהתקבלו. התברר ש־35 מתוכן זהות לתרופות אמיתיות שפותחו בהמשך, שנים רבות אחרי שנות השלושים. למשל, אחת מהתרופות ששימשו נקודת פתיחה לניסוי היא פירזינמיד, שאושרה לשימוש ב־1936 אך גרמה לתופעות לוואי בעייתיות. המערכת לקחה את המולקולה שלה ויצרה וריאציות, שאחת מהן באמת שייכת לתרופה בשם איזוניאזיד, שאושרה לשימוש כתרופה בטוחה ב־1952 ומשמשת עד היום התרופה הנפוצה ביותר לשחפת. במילים אחרות, המערכת שלנו היתה יכולה לחסוך 16 שנה של ניסויים באנשים. זה מראה לך את הפוטנציאל: אפשר לדלג ככה 7–20 שנה בתהליך ההגעה לתרופה".

 

מה עם 965 המולקולות האחרות?

"אנחנו בודקים אותן, מתאימים אותן לחלבוני מטרה מסוימים, ומתכוונים להעביר אותן לניסויים קליניים בשיתוף פעולה עם חברות תרופות בינלאומיות".

זה נשמע עתידני מאוד ומבטיח, אבל הבציר בתחום הזה דל בינתיים. קומפיוג'ן, למשל, מנסה לעשות דבר דומה, אבל אחרי שנים של עבודה היא מחזיקה רק בשתי מולקולות בניסוי קליני שלב 1.

 

"התחום הזה לא נחקר מספיק כדי להגיד עליו משהו. רק התחלנו לגרד את פני השטח, ומן הסתם הרבה כיווני מחקר ייכשלו. גם המחקר שאני מעורבת בו עלול לאכזב בעוד עשר שנים. כל עוד לא ייצרתי תרופה שיצאה לשוק, אני לא יכולה להגיד כלום. אבל כרגע, בניסוי הרטרוספקטיבי, זה באמת נראה מבטיח. אני נורא מאמינה בכיוון הזה".

 

"רופא רואה אלפי חולים. מחשב רואה מיליונים"

 

"דרך שלישית היא לעשות אוטומציה לדיאגנוסטיקה - פענוח של בדיקות כמו אקו־לב, אק"ג, דימות. כשרדיולוג קורא תמונה של דימות, או כשקרדיולוג מחפש באק"ג תבנית מזהה של התקף לב או הפרעת קצב, גם מחשב יכול לעשות את זה. הרעיון הוא ליצור מערכת שתעבור על המון נתונים, תסכם מידע בקצרה, תעזור להגיע לדיאגנוזה מהירה וכך תתמוך בהחלטות רפואיות. זה יכול למנוע עומסים מיותרים במיון: להבדיל בין מי שאפשר להפנות לטיפול בקהילה לבין מי שיושב שעות במיון עם אירוע לב שדורש טיפול דחוף.

 

 

עם הבת, נעמי. "חשוב לי שהיא תדע להתמודד עם תסכול, להתגבר עליו ולהתקדם" עם הבת, נעמי. "חשוב לי שהיא תדע להתמודד עם תסכול, להתגבר עליו ולהתקדם"

 

 

"דוקטורנט שלי בטכניון מנסה ליצור 'קרדיולוג אוטונומי' שקורא אק"ג ונותן דיאגנוזה. זה מאתגר, כי האק"ג של אדם משתנה לאורך היום, אז אנחנו מנסים לבנות מערכות מותאמות אישית שיתבססו על מיליוני אק"ג שהמערכת קראה. כמה פציינטים רואה רופא, אלפים? המערכת שלנו רואה עשרות מיליונים ומזהה קורלציות".

 

היא גם יכולה להצביע על קורלציות חסרות משמעות אמיתית.

"ניסינו לסנן את הטראש. אחת הדוגמאות החמודות שמצאנו היתה קורלציה בין לחץ דם נמוך לבין אנשים שמשתמשים בסבון ידיים נוזלי. אז סבון נוזלי הוא לא טיפול ללחץ דם. התברר שזה פשוט קשור לגיל: אנשים צעירים יותר משתמשים יותר בסבון נוזלי. זו הבעיה כשמסתכלים רק על דאטה. מובן שהמערכת שלנו לא הלכה לבית ספר לרפואה, לא קראה ספרים, לא מבינה תהליכים בגוף. אז מערכות כאלה לא יחליפו רופא בעשור הקרוב, אבל הן בהחלט יוכלו לסייע בהתרעה כשדרוש טיפול דחוף".

 

 

 

יש לך שאיפות רחוקות טווח שיכולות להיראות בדיוניות כרגע?

"אני רוצה לקחת עשרות שנים של ניסויים מתועדים ולייצר סימולטור לגוף שלנו. מערכת שתדע להגיד מה יקרה לאדם שיקבל טיפול תרופתי מסוים, ואיך זה ישפיע על שאר המערכות שלו. למטוס, למשל, יש סימולטור. תארי לך שכל פעם היו מעלים 200 איש למטוס ובודקים: יתרסקו או לא? באותו אופן, למה שנמשיך לעשות ניסויים באנשים אם יש לנו תיעוד ממוחשב לעשרות שנות ניסויים? מה שצריך זה מערכת שתזהה תבניות שהתקבלו כשנתנו לאנשים מולקולות מסוימות, וכך היא תוכל להריץ סימולציות של הגוף".

 

איך כל זה ישתלב בפועל בעולם הפארמה? מי ירוויח מזה?

"בתחום מציאת ההתוויות החדשות אנחנו כבר פועלים לרווחת הציבור - מפרסמים ומתחילים להיות מובילי דעה, שזה חשוב לא פחות. בייצור תרופות יש חלוקה בין אקדמיה לתעשייה, דרושים שיתופי פעולה עם חברות תרופות, ואנחנו בקשר עם כמה חברות. הטכניקות שלנו הן רק ההתחלה, צריך לעודד את עולם המחקר ללכת לכיוונים האלה".

 

"עד הרווחיות זה יעבור"

 

את השיחה אנחנו מקיימות בנתניה, במשרדים של הסטארט־אפ SparkBeyond שהקים שגיא דוידוביץ', בן זוגה של רדינסקי כבר מגיל 15. הם מתגוררים בזכרון יעקב עם בתם נעמי, בת שנה ושמונה חודשים.

 

גם בעלך עובד בתחום של מדע הנתונים. יש לכם שפה פרטית, ייחודית לבית של שני מדענים־יזמים? בעבר סיפרת שאתם מדברים במונחי "עד ההנפקה זה יעבור", למשל.

"היום פחות פופולרי להנפיק, יותר פופולרי להישאר חברה פרטית, אז אם כבר 'עד הרווחיות זה יעבור'", היא צוחקת.

 

 

 

רדינסקי מצויה כעת בסופו של עוד היריון, ומצפה לבן. "אני בעד שכל אשה תעשה מה שנוח לה", היא אומרת על התקופה שאחרי הלידה. "יש נשים שמרגישות ממש טוב אחרי לידה. אף אחת לא צריכה לשבת בבית בגלל לחץ חברתי. יש לנו כמה בעיות תרבותיות סביב העניין הזה, והן צריכות להיפתר. כשבעלי לוקח עזרה אומרים, 'כל הכבוד, לפחות מישהו עוזר לו'. אני מרגישה בנוח לבקש עזרה מכולם: סבא, סבתא, מטפלת. במיוחד כשאני סומכת על המשפחה שלי ב־100%".

 

במקרה של רדינסקי, האמון הזה אינו טריוויאלי. הוריה התגרשו כשהיתה צעירה מאוד, ואביה ניתק עמה קשר. היא גדלה בבית עם אמא, סבתא ודודה, שעלו מאוקראינה בלעדיו. "זה התא המשפחתי שיש לי, ואני לא מקצה לזה יותר מדי מחשבה", היא אומרת. "הם התגרשו באווירה לא טובה, וזה שהוא לא בקשר - זה החלטות שלו. האם זה השפיע על החיים שלי? חוץ מלהסביר למה רק אמא ודודה שלי מגיעות לאסיפות הורים, זה לא היה אישיו. לי אין חסך. גדלתי עם נשים חזקות, קרייריסטיות, שידעו מה הן רוצות. נסיבות החיים שלהן לא אפשרו להן להגיע לאן שהן הציבו לעצמן, אבל הן סיפקו לי את כל התנאים הדרושים כדי לפרוץ".

 

 

עם בן הזוג שגיא, גם הוא יזם בתחום מדעי הנתונים. "אנחנו מכירים מגיל שמונה, אז אולי קיבלתי תכונות אופי גם ממנו" עם בן הזוג שגיא, גם הוא יזם בתחום מדעי הנתונים. "אנחנו מכירים מגיל שמונה, אז אולי קיבלתי תכונות אופי גם ממנו" צילום: יאיר שגיא

 

 

נפגשת עם אבא שלך?

"כן, השבעתי את הסקרנות שלי. הוא חזר בתשובה, היום יש לו משפחה חדשה. שאלתי את עצמי ממי קיבלתי איזו תכונת אופי, אבל קשה לענות על זה אפילו כשיש שני הורים בתמונה. אמא שלי אשה חריפה, ואנשים מאוד מושפעים מהסביבה שבה הם גדלו. יש גם סיכוי טוב שקיבלתי גם תכונות אופי מבעלי, כי אנחנו כל כך הרבה זמן יחד — מכירים מגיל שמונה, היינו שכנים מילדות".

 

"אכבד כל בחירה, אבל אשמח לילדים מדענים"

הטון המעשי הזה מאפיין גם את ההורות שלה. "אין לי הרבה זמן, לכן אני מסרבת להיות ב'תחזוקה'. הערך המוסף שאני מביאה לנעמי הוא לא באוכל שאני מכינה או בכמה פעמים חיתלתי, אלא בכך שבכל יום אני מקדישה לה שעה וחצי שהן רק שלה: הטלפון מנותק ואנחנו מרכיבות פאזלים, מציירות, הולכות לפארק".

 

איזו תכונה הכי חשוב לך לפתח אצלה?

"חשוב לי שתדע להיות מתוסכלת ולפתור את זה. אלו כישורי חיים חשובים מאוד. אני רוצה שהיא תיכשל שוב ושוב, תראה שלא קרה שום דבר ותמשיך מחדש. זה לדעת להתמודד עם התסכול, להתגבר עליו, להתקדם הלאה ולהצליח אחרי כישלון ועוד כישלון. כשהיא מרכיבה פאזל ומתוסכלת היא מתחילה לזרוק חלקים, ואנחנו לא מוותרים: מרכיבים אותו שוב, מכוונים אותה. יש דברים שקשים לה מוטורית, צריך גם להתחשב בגיל. אני מרגישה טוב עם הזמן שאנחנו מבלים יחד".

 

חשוב לך שתהיה לה זיקה למדע?

"ברור. בעלי אומר שהוא בונה מנכ"לית. בכל פעם שהיא עושה משהו שהוא לא רוצה שהיא תעשה, אני אומרת, 'אתה בונה מנכ"לית, אתה רוצה שהיא תסכים איתך על כל דבר?'. זה בסדר, היא יודעת מה היא רוצה. אני גם רוצה שהיא תחשוב איך לקדם את העולם, לא רק מה הדבר הקטן שאני מסוגלת לעשות. אני ובעלי באים מעולם מדעי. אני אכבד כל בחירה שלה גם אם לא תלך לשם, אבל הייתי רוצה שיהיו לה שאיפות גבוהות".

 

מניסיונך, ילדים עם כישורים יוצאי דופן סובלים במסגרות רגילות?

"זה תמיד טרייד־אוף. הכישורים שדרושים היום כדי להשפיע בעבודה מחקרית חייבים להיות רחבים מאוד, אבל אתה צריך גם אינטליגנציה רגשית: אם אתה מדען מטורף שבנה חברה ולא יכול לדבר עם אף אחד, איך תגייס כסף, עובדים, איך תבנה מוצר?".

 

אינטליגנציה רגשית, היא אומרת, מתבטאת גם בצניעות. "אני מכבדת מאוד גם אנשים צנועים. דיברתי עם אחד מהם, זוכה פרס נובל, והוא אמר, 'את צעירה מכדי להיות צנועה'. כי את הפריבילגיה להיות צנועה את מרוויחה כשכולם כבר יודעים שיש לך הישגים".

 

אחרי האקזיט וההישגים המדעיים, את כבר מרשה לעצמך להיות צנועה?

"מן הסתם יש יותר רוגע שם. כשאני שוכרת אנשים אני מנסה שהיחס בין האגו למוח יהיה קטן מ־1: אם המוח גדול, לא אכפת לי שהאגו יהיה גדול, אבל אם האגו גדול יותר ממה שאתה נותן - כאן מתחילות הבעיות. אני מקווה שאצלי היחס הזה קטן־שווה אחד. האם הגעתי לאן שרציתי? אני רק בהתחלה".

בטל שלח
    לכל התגובות
    x