Accélérer les essais sur le cancer avec des jumeaux numériques
Tirer parti de l'intelligence artificielle pour générer des jumeaux numériques qui accélèrent les essais sur le cancer.
Résumé du projet
Le problème
Les avancées médicales modernes et les nouveaux médicaments ont le potentiel d'améliorer considérablement les résultats pour les patients pendant les traitements de diverses formes de cancer. Malheureusement, ces options de traitement sont souvent retardées en raison d'un processus d'essai long et fastidieux.
Comment nous le résolvons
Le projet Accelerating Cancer Trials with Digital Twins vise à réduire les délais, les coûts et le taux d'échec prohibitifs associés à la mise sur le marché de nouveaux médicaments anticancéreux efficaces. Dirigé par Altis Labs, Inc., le consortium crée et intègre des modèles de jumeaux numériques dans les essais sur le cancer afin de faciliter des mesures plus précoces et plus précises de l'efficacité des médicaments qui peuvent être utilisées dans une plate-forme logicielle créée pour fournir des essais cliniques plus précis et plus rentables et une meilleure décisions de traitement pour les patients atteints de cancer.
Les centres de cancérologie canadiens bénéficieront de la conservation de leurs données cliniques fragmentées dans l'ensemble de données d'imagerie sur le cancer le plus vaste et le plus riche au monde, ce qui attirera des chercheurs de pointe et entraînera une importante nouvelle propriété intellectuelle ainsi que des publications à fort impact. Ils bénéficieront en outre de la commercialisation par Altis du logiciel de jumeau numérique grâce à des conditions de licence négociées. De plus, les oncologues auront accès à de nouvelles technologies pour éclairer les décisions de traitement et les patients canadiens atteints de cancer bénéficieront de soins personnalisés et de traitements novateurs et efficaces.
Le Résultat
Annoncées en août 2023, les sociétés biopharmaceutiques mondiales AstraZeneca et Bayer Pharmaceuticals intègrent les prédictions de la plateforme d'imagerie informatique d'Altis Lab, Note, dans leurs analyses statistiques pour quantifier les effets du traitement plus tôt et avec plus de précision. En étant capables de gérer et d'analyser automatiquement les données d'imagerie des essais cliniques passés et en cours à l'aide de modèles d'IA pronostiques, les équipes de développement clinique peuvent utiliser ces modèles d'IA pour prédire la progression de la maladie pour chaque patient inscrit dans leur essai clinique, générant ainsi un bras de contrôle informatique de jumeaux numériques. Cela permet en fin de compte de donner la priorité à leurs candidats médicaments les plus prometteurs afin d'augmenter la probabilité de succès à un stade avancé et de réduire les délais de mise sur le marché. En savoir plus sur l'accès anticipé d'AstraZeneca et de Bayer aux modèles d'IA via Note ici.
