AI學習獲得了1200萬美元 用于加速和改善臨床試驗

長期以來，雙胞胎在醫(yī)學研究領域一直發(fā)揮著重要作用，特別是在臨床試驗領域，在該領域中，雙胞胎可以通過對遺傳相似的一對中的一個進行控制來幫助評估治療效果。如今，由輝瑞公司前首席科學家創(chuàng)立的一家初創(chuàng)公司已經(jīng)開發(fā)出一種通過使用人工智能將這一概念數(shù)字化的方法，并宣布了一些資金來進一步努力。Unlearn.AI已建立了一個機器學習平臺，該平臺可以構(gòu)建成為臨床試驗中對照的患者的“數(shù)字孿生”概況-宣布已在A輪融資中籌集了1200萬美元。

該輪融資由8VC牽頭，之前的投資商DCVC，DCVC Bio和Mubadala Capital Ventures也參與了。

這家初創(chuàng)公司的DiGenesis平臺首先被應用于神經(jīng)系統(tǒng)疾病，特別是阿爾茨海默氏病和多發(fā)性硬化癥，在這些疾病中，有效的治療方法仍然是遙不可及的目標，而且很難針對已經(jīng)受到健康影響的患者開展臨床試驗。

盡管Unlearn.AI并未致力于開發(fā)與大流行相關的藥物，但它適時地提醒了改善臨床試驗的重要性。我們現(xiàn)在正處于為尋找這種新病毒的疫苗和治療方法而進行的緊迫競賽中，這突顯了對更有效的試驗方法的需求，而在這一領域中，人工智能可能被證明是一種推動力。

Unlearn沒有透露其今天的商業(yè)伙伴是誰，也沒有透露他們進行積極的現(xiàn)場測試的程度。在與爆發(fā)中止一切之前，正在與監(jiān)管機構(gòu)進行討論?？磥?，這筆資金將用于拉近與商業(yè)推廣的距離。

“這項新的融資標志著我們增長的重要里程碑，并將為我們與監(jiān)管機構(gòu)和商業(yè)伙伴取得的重大進展做出貢獻，監(jiān)管機構(gòu)和商業(yè)伙伴已經(jīng)與Digital Twins進行了研究，并證明了它們在產(chǎn)生可靠證據(jù)和增加潛在風險方面的價值。試用成功”，Unlearn.AI的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Charles K. Fisher博士在一份聲明中說。

“臨床試驗面臨許多持續(xù)的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)直到最近幾周才加劇。在我們有遠見的投資者和行業(yè)合作伙伴的支持下，我們很高興能夠繼續(xù)發(fā)展我們的杰出團隊，并在我們首創(chuàng)的Digital Twin方法背后推動科學發(fā)展。”

費舍爾(Fisher)的背景正好與技術和醫(yī)學研究的聯(lián)系緊密相關。除了在制藥巨頭輝瑞(Pfizer)擔任首席科學家外，他還曾在Leap Motion工作，這些角色是在學術界研究和研究生物物理學多年之后才開始的。

Unlearn提出了將這些所謂的“數(shù)字雙胞胎”構(gòu)建為經(jīng)典機器學習問題的想法，它使用“來自成千上萬名患者的臨床試驗數(shù)據(jù)集來構(gòu)建用于創(chuàng)建數(shù)字雙胞胎及其相應虛擬病歷的特定疾病機器學習模型。”

這些不僅僅是簡單的醫(yī)學資料：它們可以根據(jù)人口統(tǒng)計學，實驗室測試和生物標記物來匹配人們。這個想法是，通過構(gòu)建基于AI的雙胞胎，無需再尋找相似的實際人對，甚至是實際的雙胞胎，即可進行測試和控制。

Unlearn自2017年以來一直在其平臺上工作，但使用雙胞胎(以及該對在醫(yī)學研究中非常緊密的遺傳構(gòu)成)來追蹤病理學和治療可追溯到幾十年前，有趣的是，這種新型追蹤應用程序中已經(jīng)看到了一些強大的功能。牽引力來自倫敦金斯學院醫(yī)院與斯坦福大學和麻薩諸塞州綜合醫(yī)院合作進行的一項長期雙胞胎研究。

使用AI來制造“人”來發(fā)揮藥物作用的增長也遵循了一個更大的主題，即使用計算機和算法來測試和創(chuàng)建化學組合和療法，而在過去這將花費更長的時間，并且花費更多，手動耗盡。(在產(chǎn)品開發(fā)領域中，應用此方法的另一個例子是，消費品公司正在使用AI平臺來配制新的肥皂和其他商品。)