Платформа ИИ ускоряет и удешевляет испытания лекарств⁠⁠

Проведение клинических испытаний потенциальных лекарственных средств — сложный процесс, в котором участвуют пациенты, врачи-специалисты и передовые медицинские учреждения. Средняя стоимость каждого отдельного испытания составляет многие миллионы — и более 90 процентов из них терпят неудачу.

Однако платформа искусственного интеллекта, созданная израильским стартапом QuantHealth, снижает затраты и давление, запуская моделирование клинических испытаний разрабатываемых препаратов, прогнозируя их риски и результаты и позволяя проводить тысячи имитированных испытаний одновременно.

Платформа имитирует как лекарства, так и пациентов, «виртуально подвергая виртуальных пациентов виртуальному лечению», рассказал NoCamels соучредитель и главный стратегический и операционный директор Quanthealth Арнон Хорев.

Хорев поясняет, что самое важное — платформа позволяет фармацевтическим компаниям сократить свои расходы на клинические испытания, которые, по его словам, в общей сложности составляют около 100 миллиардов долларов в год. 

«Это самая важная ценность для фармацевтических компаний», — говорит он, хотя для QuantHealth есть и другие соображения, связанные с пациентами.

«Мы хотим помочь им добиться большего успеха, а также быстрее выводить препараты на рынок, предлагать пациентам дополнительные виды лечения, которые они не смогли бы получить в рамках текущей модели».

На разработку проекта испытания каждого отдельного препарата платформе требуется всего несколько недель, тогда как для испытаний с участием пациентов требуются месяцы или даже годы.

Он использует электронные медицинские карты 350 миллионов пациентов (все анонимны) и данные о различных препаратах, полученные через специализированные компании, и моделирует, как каждый пациент с его или ее индивидуальной историей болезни будет реагировать на определенный разрабатываемый препарат.

«Мы представляем любого пациента и любое лечение», — говорит Хорев. «Мы измеряем, как эти пациенты отреагируют на это лечение».

А изменяя переменные для исследования, такие как возраст пациента или его медицинский опыт, платформа может предсказать наиболее успешный результат для нового препарата.

Хорев объясняет, что платформа использует очень глубокую и сложную технологию, которую он называет «самой передовой в отрасли». Более того, он утверждает, что она обеспечивает точность в 85 процентов, когда речь идет о прогнозировании успеха или неудачи препарата. 

По словам Хорева, платформа фокусируется на трех основных категориях: популяция пациентов с ее широким спектром переменных; сами методы лечения, где она может измерять множество параметров, таких как дозировка, частота и способ введения; и ключевые показатели эффективности (KPI) — определение результатов, которые подтвердят выводы клинического исследования. 

Чтобы доказать эффективность модели, компания уже провела множество симуляций различных методов лечения, включая слепые тесты для препаратов, представленных на рынке, а также симуляции для препаратов, результаты клинических испытаний которых еще не были опубликованы.

Результаты были представлены соответствующим фармацевтическим компаниям и показали, что точность составляет 85 процентов. 

«Для нас это отличный инструмент продаж, как вы можете себе представить, — говорит Хорев, — но это также способ проверить себя».

QuantHealth изначально сосредоточилась на онкологических препаратах, а затем на методах лечения аутоиммунных, кардиометаболических и респираторных заболеваний (Фото: Depositphotos)

По его словам, эта технология применима для любого вида терапии, но QuantHealth начинала с онкологии, постепенно переходя к таким областям, как аутоиммунные, кардиометаболические и респираторные заболевания.

Перевод с английского

ИСТОЧНИК