AI to render the best clinical trial design for a novel RNA therapy.

Inleiding

Well-designed clinical research studies, especially randomized controlled trials, provide “gold standard” evidence for determining the efficacy and safety of new medicines.

Probleemstelling

De kosten van het op de markt brengen van nieuwe geneesmiddelen en het uitvoeren van klinische proeven zijn een kernprobleem voor biopharma bedrijven, die elk jaar blijven worstelen met stijgende kosten als gevolg van complexere klinische ontwikkelingsprogramma's.

Oorzaken van Complexiteit

Deze complexiteit wordt gedreven door factoren zoals:

• Verhoogde regelgevende controle
• Groeiende behoefte om toegevoegde waarde aan te tonen bovenop gevestigde therapieën
• Uitdagingen bij het uitvoeren van proeven in gedefinieerde patiëntsubpopulaties

Doelstelling van het Project

Het overkoepelende doel van dit samenwerkingsproject voor R&D, getiteld ANTENA, is om de beste klinische studiepopulatie te identificeren voor een nieuw RNA-geneesmiddel dat momenteel in preklinische ontwikkeling is, met behulp van een nieuw ontwikkelde AI-platform.

Aanpak

Om dit doel te bereiken, plannen we het gebruik van klinische proefverrijking op basis van klinische en multi-omics data. Dit is een AI-gebaseerde methode die helpt bij het bepalen van de beste studiepopulatie voor een nieuw geneesmiddel door de kenmerken van het geneesmiddel te matchen met patiëntkenmerken, gebruikmakend van openbaar beschikbare (multi-omics) databases.

Verwachte Resultaten

Het wordt verwacht dat dit nieuwe AI ANTENA-platform de tijd, kosten en risico's die gepaard gaan met klinische proeven en klinisch onderzoek in het algemeen, aanzienlijk zal verminderen, terwijl de datakwaliteit behouden blijft.