Los gemelos han desempeñado un papel en el mundo de la investigación médica, específicamente en el área de los ensayos clínicos, donde pueden ayudar a medir la efectividad de una terapia aplicando 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 impulsar sus esfuerzos. Unlearn.AI, que ha creado una plataforma de aprendizaje automático que crea perfiles de “gemelos digitales” de pacientes que se convierten en controles en ensayos clínicos, anuncia que ha recaudado $ 12 millones en una ronda de la Serie A.
La ronda está siendo liderada por 8VC con la participación de inversores anteriores como DCVC, DCVC Bio y Mubadala Capital Ventures.
La plataforma DiGenesis de la startup se está aplicando primero a enfermedades neurológicas, específicamente a 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 construir ensayos clínicos en pacientes con problemas de salud ya afectados.
Aunque Unlearn.AI no está trabajando en nada cercano 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 por encontrar vacunas y tratamientos para este nuevo virus, y eso resalta la necesidad de enfoques más eficientes para los ensayos, y esa es un área donde la IA podría ser un impulso.
Unlearn no revela quiénes son sus socios comerciales hoy, ni qué tan lejos han llegado con pruebas activas en vivo. Estaba en conversaciones con los reguladores antes de que el brote de coronavirus detuviera todo. Parece que la financiación se utilizará para acercarse más 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, que ya están realizando estudios con Digital Twins y demostrando su valor en generar evidencia sólida y aumentar el potencial para éxito de la prueba “, dijo Charles K. Fisher, Ph.D., fundador y CEO 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 innovadores y socios de la industria, estamos entusiasmados de seguir haciendo crecer nuestro equipo excepcional y avanzando en la ciencia detrás de nuestro enfoque de gemelo digital primero en su tipo “.
Los antecedentes de Fisher son uno 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 a años de estudiar e investigar biofísica en la academia.
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 utilizados para crear gemelos digitales y sus correspondientes registros médicos virtuales”.
Estos son más que simples perfiles médicos: unen a las personas de acuerdo con 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 ejecutar pruebas y controles.
Unlearn ha estado trabajando en su plataforma desde 2017, pero el uso de gemelos (y la composición genética muy cercana del par en la investigación médica) para rastrear la patología y los tratamientos se remonta a décadas y, curiosamente, una de las nuevas aplicaciones de seguimiento de coronavirus que ha sido muy sólida. La tracción surgió de un estudio de gemelos a largo plazo realizado en el Kings College Hospital de Londres en colaboración con el Hospital General de Stanford y Massachusetts en los EE. UU.
El crecimiento del uso de la 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, a agotarse manualmente. (Otro ejemplo de dónde se está aplicando esto es en el mundo del desarrollo de productos, donde las compañías de bienes de consumo están utilizando plataformas de IA para formular nuevos jabones y otros bienes).
“El uso pionero de Unlearn de Digital Twins limitará la cantidad de pacientes que necesitan recibir placebo y al mismo tiempo reducirá el tiempo total de inscripción en el ensayo”, dijo el director de 8VC, Dr. Francisco Giménez, en un comunicado. “Como inversores en la intersección de la asistencia sanitaria y la tecnología, nos apasionan las empresas que combinan técnicas informáticas 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 ECA “. Giménez se une al directorio de la startup con esta ronda.
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