Los gemelos han desempeñado durante mucho tiempo un papel en el mundo de la investigación médica, específicamente en el área de los ensayos clínicos, donde pueden ayudar a medir la eficacia de una terapia al aplicar un control a uno de un par genéticamente similar. Hoy, una startup fundada por un ex científico principal de Pfizer, que ha desarrollado una forma de digitalizar este concepto mediante el uso de IA, anuncia algunos fondos para promover sus esfuerzos. Desaprender.AIque ha creado una plataforma de aprendizaje automático que crea perfiles de “gemelos digitales” de pacientes que se convierten en los controles en los ensayos clínicos, anuncia que ha recaudado $ 12 millones en una ronda de la Serie A.
La ronda está dirigida por 8VC y también participan los inversores anteriores DCVC, DCVC Bio y Mubadala Capital Ventures.
La plataforma DiGenesis de la startup se está aplicando primero a enfermedades neurológicas, específicamente la enfermedad de Alzheimer y la esclerosis múltiple, donde las opciones de tratamiento efectivas siguen siendo un objetivo difícil de alcanzar y ha sido difícil desarrollar ensayos clínicos en pacientes con una salud ya afectada.
Aunque Unlearn.AI no está trabajando en nada parecido a los medicamentos relacionados con la pandemia de COVID-19, es un recordatorio oportuno de por qué es importante mejorar los ensayos clínicos. Ahora estamos en una carrera urgente para encontrar vacunas y tratamientos para este nuevo virus, y eso destaca la necesidad de enfoques más eficientes para los ensayos, y esa es un área en la que la IA podría ser un impulso.
Unlearn no revela quiénes son sus socios comerciales en la actualidad, ni qué tan lejos han llegado con las pruebas activas en vivo. Estaba en conversaciones con los reguladores antes de que el brote de coronavirus detuviera todo. Al parecer, los fondos se utilizarán para acercarse poco a poco a los lanzamientos comerciales.
“Este nuevo financiamiento marca un hito importante en nuestro crecimiento y contribuirá al progreso significativo que estamos logrando con los reguladores y con nuestros socios comerciales, quienes ya están realizando estudios con Gemelos Digitales y demostrando su valor para generar evidencia sólida y aumentar el potencial de éxito de la prueba”, dijo Charles K. Fisher, Ph.D., fundador y director ejecutivo de Unlearn.AI, en un comunicado.
“Los ensayos clínicos se enfrentan a una serie de desafíos persistentes que solo se han exacerbado en las últimas semanas. Con el apoyo de nuestros inversores y socios de la industria con visión de futuro, estamos entusiasmados de continuar haciendo crecer nuestro equipo excepcional y avanzar en la ciencia detrás de nuestro enfoque de Gemelo Digital, el primero de su tipo”.
La experiencia de Fisher es una que cae directamente en el nexo de la tecnología y la investigación médica. Además del tiempo que pasó como científico principal en el gigante farmacéutico Pfizer, también trabajó en Leap Motion, y esos roles siguieron años de estudio e investigación de la biofísica en el mundo académico.
Unlearn aborda la idea de construir estos llamados gemelos digitales como un problema clásico de aprendizaje automático, utilizando “conjuntos de datos de ensayos clínicos de miles de pacientes para construir los modelos de aprendizaje automático específicos de la enfermedad que se usan para crear gemelos digitales y sus registros médicos virtuales correspondientes”.
Estos son más que simples perfiles médicos: relacionan a las personas según la demografía, las pruebas de laboratorio y los biomarcadores. La idea es que al construir gemelos basados en IA, hay menos necesidad de encontrar pares de personas reales similares, incluso gemelos reales, para realizar pruebas y controles.
Unlearn ha estado trabajando en su plataforma desde 2017, pero el uso de gemelos (y las estructuras genéticas muy cercanas de la pareja en la investigación médica) para rastrear patologías y tratamientos se remonta a décadas y, curiosamente, una de las nuevas aplicaciones de rastreo de coronavirus que ha visto un fuerte La tracción surgió de un estudio de gemelos a largo plazo llevado a cabo en el Hospital Kings College de Londres en colaboración con Stanford y el Hospital General de Massachusetts en los EE. UU.
El crecimiento del uso de IA para construir “personas” para ejecutar los efectos de las drogas también sigue un tema mucho más grande de usar computadoras y algoritmos para probar y crear combinaciones químicas y terapias que en el pasado habrían tomado mucho más tiempo y costaron mucho más. para agotarse manualmente. (Otro ejemplo de dónde se está aplicando esto es en el mundo del desarrollo de productos, donde las empresas de bienes de consumo utilizan plataformas de IA para formular nuevos jabones y otros productos).
“El uso pionero de Digital Twins por parte de Unlearn limitará la cantidad de pacientes que necesitan un placebo y al mismo tiempo reducirá el tiempo total de inscripción en el ensayo”, dijo el director de 8VC, el Dr. Francisco Gimenez, en un comunicado. “Como inversionistas en la intersección de la atención médica y la tecnología, nos apasionan las empresas que combinan técnicas computacionales de vanguardia y modelos comerciales innovadores para mejorar significativamente la atención al paciente. 8VC se complace en asociarse con Unlearn para lograr el mayor cambio en el proceso de aprobación de medicamentos desde el RCT”. Giménez se une al directorio de la startup con esta ronda.
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