חוקרי בן-גוריון פיתחו פלטפורמה לייעול מחקרים קליניים מבוססת AI

הפלטפורמה החדשה ממנפת לימוד מכונה כדי לשפר את סיכויי ההצלחה של ניסויים קליניים, על ידי ניתוח אוכלוסיית החולים המגויסת לניסויים ויכולת ההתמדה שלהם בטיפול, כמו גם על ידי זיהוי ותעדוף של סמנים אחריהם עוקבים במהלך הניסוי

חוקרים באוניברסיטת בן-גוריון בנגב פיתחו פלטפורמה ייחודית לייעול מחקרים קליניים, לצורך הורדת עלויות והגברת היעילות ושיעור ההצלחה של פיתוח התרופה או המכשיר הרפואי. הסכם רישוי עבור המשך פיתוח ומסחור הטכנולוגיה נחתם עם חברת Panacea, חברת הזנק שנוסדה לאחרונה על ידי BGN Technologies, חברת מסחור הטכנולוגיה של אוניברסיטת בן-גוריון, בשיתוף עם פרופ’ בעז לרנר מהמחלקה להנדסת תעשייה וניהול באוניברסיטת בן-גוריון, המייסד המדעי של Panacea. Panacea היא חברת פורטפוליו של המאיץ אואזיס, שנוסד על ידי מרכז יזמות 360 של אוניברסיטת בן-גוריון.

הפלטפורמה החדשה ממנפת לימוד מכונה כדי לשפר את סיכויי ההצלחה של ניסויים קליניים, על ידי ניתוח אוכלוסיית החולים המגויסת לניסויים ויכולת ההתמדה שלהם בטיפול, כמו גם על ידי זיהוי ותעדוף של סמנים אחריהם עוקבים במהלך הניסוי. הטכנולוגיה מספקת המלצות יעילות לפני תחילת הניסוי, ניתוח ביניים של הנתונים במהלך הניסוי, תובנות לאחר הניסוי כהכנה לניסוי הבא, וכן אפשרות להצלת הניסוי במקרים מסוימים של כישלון.

פרופ’ לרנר אמר, “ניסויים קליניים לא השתנו באופן מהותי בשני העשורים האחרונים. הם יקרים מאד, וסיכויי ההצלחה עבור תרופות חדשות הם חד-ספרתיים. משום כך, הפלטפורמה שלנו מועילה מאוד לחברות פארמה וביוטק, ומאפשרת להן להגדיל את היעילות ואת סיכויי ההצלחה, ולבחור משתתפים וסמנים ביולוגיים אופטימליים. לחילופין, אנחנו יכולים לסייע לחברות להבין מתי לקטוע את הניסוי ואילו לקחים ניתן להפיק מניסוי שכשל”.

ג’וש פלג, מנכ”לTechnologies  BGN, אמר, “בעידן הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, נראה אך טבעי שפיתוח תרופות ייהנה מכלים מתוחכמים אלו הלוקחים בחשבון את כמויות הנתונים הגדולות ומנתחים פרמטרים רבים כדי לייעל את הניסויים הקליניים ולשפר את סיכויי ההצלחה שלהם. אנחנו שמחים לראות שהטכנולוגיה כבר זוכה לעניין ממספר חברות פארמה שהחלו לשתף פעולה עם Panacea כדי לשפר את הניסויים הקליניים שהן עורכות כעת”.

הטכנולוגיה כבר יושמה במספר ניסויים לטיפול במחלות ניווניות של מערכת העצבים, כולל ALS, פרקינסון ואלצהיימר, והדגימה יכולת ביצוע גבוהה בפילוח חולים לכדי קבוצות הומוגניות בעלות מאפיינים סטטיסטיים מובהקים; בזיהוי גורמים והקשרים שלהם עם מצב המחלה; וחיזוי קצב ותבנית התקדמות המחלה.