Medicii şi marii producători de medicamente au început să folosească inteligenţa artificială (AI) pentru a identifica mai rapid pacienţi care pot fi înrolaţi în studiile clinice, sau pentru a reduce numărul de persoane necesare pentru testarea medicamentelor, accelerând astfel dezvoltarea medicamentelor şi economisind potenţial milioane de euro.
Identificarea pacientului potrivit, la momentul potrivit, pentru studiul clinic potrivit: inteligenţa artificială (AI) a început să fie utilizată pentru a facilita recrutarea de pacienţi pentru studii ce evaluează noile medicamente, o etapă considerată „veriga slabă" a cercetării clinice.
Studiile clinice (pe pacienţii) reprezintă partea cea mai costisitoare şi mai lungă a dezvoltării medicamentelor, şi poate dura ani de zile pentru a recruta pacienţi şi a testa noi medicamente, într-un proces care poate costa miliarde de euro de la descoperirea unui medicament până la punerea lui pe piaţă.
O nouă platformă, dezvoltată cu ajutorul inteligenţei artificiale (AI), va fi propusă gratuit la sfârşitul lunii martie pacienţilor şi medicilor, pentru identificarea studiilor care înscriu pacienţi. Aceasta se concentrează în prezent pe aproximativ zece patologii, inclusiv Alzheimer, Parkinson, cancer de piele, endometrioză şi sindromul ovarelor polichistice.
„Tratamentele în oncologie evoluează foarte repede. Faptul de a participa la un studiu clinic reprezintă o potenţială şansă de a beneficia de un tratament care nu va fi disponibil pe piaţă decât peste mai mulţi ani", explică Arnaud Bayle, medic specialist oncolog la Institutul de oncologie Gustave Roussy din apropiere de Paris, unul dintre fondatorii start-up-ului Klineo, ce favorizează accesul la studii clinice.
În lipsa pacienţilor, dezvoltarea unui potenţial medicament este încetinită sau, uneori, chiar blocată dacă studiile clinice nu pot fi realizate.
Potrivit asociaţiei franceze a companiilor de medicamente (Leem), 85% din studiile clinice se confruntă cu întârzieri privind includerea pacienţilor.
Pentru a depăşi acest obstacol care îi costă foarte scump, marile laboratoare farmaceutice au început să semneze parteneriate cu start-up-uri care utilizează AI pentru a orienta pacienţi spre studii care le corespund, informează Agerpres.
Companiile franceze Klineo şi PatLynk folosesc diverse baze oficiale care enumeră studiile clinice. Algoritmii AI vor analiza, structura şi încrucişa aceste date care sunt actualizate în mod automat, pentru a le propune pacienţilor testele ce corespund nevoilor lor.
Instrument AI pentru identificarea pacienţilor şi alinierea acestora cu studiul clinic potrivit
„Tratamentele în oncologie evoluează foarte repede. Faptul de a participa la un studiu clinic reprezintă o potenţială şansă de a beneficia de un tratament care nu va fi disponibil pe piaţă decât peste mai mulţi ani", explică Arnaud Bayle, medic specialist oncolog la Institutul de oncologie Gustave Roussy din apropiere de Paris, unul dintre fondatorii start-up-ului Klineo, ce favorizează accesul la studii clinice.
În lipsa pacienţilor, dezvoltarea unui potenţial medicament este încetinită sau, uneori, chiar blocată dacă studiile clinice nu pot fi realizate.
Potrivit asociaţiei franceze a companiilor de medicamente (Leem), 85% din studiile clinice se confruntă cu întârzieri privind includerea pacienţilor.
Pentru a depăşi acest obstacol care îi costă foarte scump, marile laboratoare farmaceutice au început să semneze parteneriate cu start-up-uri care utilizează AI pentru a orienta pacienţi spre studii care le corespund, informează Agerpres.
Companiile franceze Klineo şi PatLynk folosesc diverse baze oficiale care enumeră studiile clinice. Algoritmii AI vor analiza, structura şi încrucişa aceste date care sunt actualizate în mod automat, pentru a le propune pacienţilor testele ce corespund nevoilor lor.
Instrument AI pentru identificarea pacienţilor şi alinierea acestora cu studiul clinic potrivit
În general, un pacient are şansa de a participa la un studiu clinic doar dacă acesta se desfăşoară în spitalul în care este tratat. În cele mai multe dintre cazuri, acest lucru se întâmplă în marile oraşe.
AI este percepută ca un mijloc de democratizare a accesului la studiile clinice, independent de locul de reşedinţă, contribuind totodată la o mai bună reprezentare a diversităţii în aceste studii.
În loc să se plece de la un studiu pentru a căuta apoi un pacient, aşa cum se practică de obicei, „se pleacă de la un pacient pentru a găsi cu uşurinţă un studiu care îi convine", spune Elise Khaleghy, director la PatLynk, specialistă în bioinginerie.
„Este practic un instrument de 'potrivire' bazat pe date privind patologia, vârsta şi localizarea pacientului", a rezumat aceasta.
AI va genera întrebări automate bazate pe toate criteriile de includere şi excludere pentru studiile clinice la nivel mondial, spune ea.
Această tehnologie intervine totodată pentru a traduce texte ştiinţifice, a căror limbă de referinţă este engleza, şi pentru a le face „mai uşor de înţeles de către pacienţi".
Includerea biomarkerilor
Platforma Klineo, dedicată oncologiei, le permite deja pacientului şi medicului „să găsească în câteva minute un studiu clinic catalogat din punctul de vedere al pertinenţei şi al proximităţii geografice", prin integrarea rapoartelor medicale, a dezvăluit oncologul Arnaud Bayle.
Având „o vizibilitate completă asupra tuturor studiilor din Franţa", medicul practician poate face „o singură cerere pentru mai multe centre, ceea ce nu se întâmplă în prezent, deoarece este complicat, anevoios şi consumator de timp să contacteze fiecare centru în parte".
Şi imediat ce un nou studiu se deschide pentru pacientul său, „acesta este notificat automat", a adăugat specialistul francez, care intenţionează să extindă acest instrument şi în alte ţări europene.
„Asta ne-ar permite să ne lărgim capacitatea de recrutare" în oncologie, au declarat reprezentanţii laboratorului francez Servier, care „testează metoda" Klineo, pe lângă parteneriatele sale semnate cu Tempus, în Statele Unite, şi cu Omico, în Australia.
„Identificarea pacienţilor este deosebit de complexă în oncologie, mai ales atunci când studiile clinice includ criterii de selecţie precum prezenţa unei mutaţii genetice sau a unui biomarker specific", au transmis reprezentanţii companiei farmaceutice americane Amgen.
Acest laborator susţine un proiect (AIIPIK) utilizând un software AI care a permis, potrivit primelor rezultate, găsirea unui număr de 23 de pacienţi, comparativ cu cei şase identificaţi manual pentru un studiu clinic în oncologie.
Software-ul integrează rapoarte de internare, de consultaţii, imagistică medicală, inclusiv biomarkeri, tot mai mult utilizaţi în oncologie.
„Metoda tradiţională de recrutare a pacienţilor din spitale va fi utilizată întotdeauna. Noi intervenim pentru a căuta pacienţi care nu ar fi fost identificaţi în acest mod", a concluzionat Elise Khaleghy.
