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Foundation Medicine 与 IBM Watson Health

2020-06-07  |  来源:http://www.252suncity.com  
 
Foundation Medicine 与 IBM Watson Health

临床试验是药品开发必经的过程,目的用来验证新药在人体的安全性和有效性,而临床试验执行时间的长短则与药品开发时程长短息息相关,特别在竞争激烈的疾病领域,临床试验执行效率往往是新药「first-to-market」与否的关键因素,而新药上市时间与竞争药品之间的差异往往直接影响到该款药品未来的市佔率表现(Schulze & Ringel, 2013)。

TrendForce 生技产业研究副理刘适宁指出,临床试验实际执行可能面临多种不同的困难,导致临床试验执行情况不如原先规画,包含 1. 执行时间超乎原先预期,临床一期有 40% 试验会超过时间,而二期与三期则有 30% 会超过(Sen, 2013);2. 无法招募到足额人数,统计有高达 11% 的临床试验招募不到一位病患,有 37% 的临床试验无法招募到足额病患(Tufts, 2013);3. 病患所在地区无临床试验的地点,例如美国即有 80% 癌症病患居住在缺乏临床试验的地区(Singal et al., 2017)。为了解决临床试验执行所面临的困难,Foundation Medicine 与 IBM Watson 分别以其大数据平台提出其解决方案。

Foundation Medicine 与 IBM Watson Health

Foundations Medicine 与 IBM Watson Health 在临床试验应用的大数据方案。

Foundation Medicine 的 SmartTrial

Foundation Medicine 着眼于试验所在医疗院所对能接触潜在受试者之数量与地域範围限制,以全基因组(CGP)定序数据为基础建构 Foundation Medicine SmartTrial 平台。在该平台已汇整大量人群全基因组资讯,再由癌症专家及合作伙伴(癌症研究 / 医学中心、癌症病友社群及药厂)协助注解、剖析基因数据。SmartTrial 可协助配对病患基因资讯与特定临床试验收案条件,媒合病患与试验执行医院、试验赞助者。

Foundation Medicine 和药厂 Ignyta、CRO 公司 Pharmatech 合作执行 entrectinib 治疗 NTRK1/2/3、ROS1、ALK fusion gene 非小细胞肺癌之试验,以 SmartTrial 平台招募病患,找出 107 名符合标準的潜在受试者,其中 36 名有兴趣参与试验,整个流程从鉴别潜在受试者到受试者纳入试验并开始接受 entrectinib 治疗,仅耗费 7 日。

IBM Watson Health 的 Clinical Trial Matching

IBM Watson Health 则是着眼于传统以人工检视複杂的临床试验收案、排除条件与潜在受试者生理条件、疾病状况、病历等资料,耗时且缺乏效率。IBM Watson Health 以其自然语言分析技术(natural language processing,NLP),处理潜在受试者的各样电子医疗数据(EHR)(包含结构化资料与非结构化的医师注记、医疗影像等资料),并将之和临床试验收案、排除条件做比对,再加以罗列出特定潜在受试者可以适用的临床试验,藉此加快临床试验的收案效率。

IBM Watson Health 和 Novartis合作。IBM Watson Health 先以 clinicaltrial.gov 数千笔试验登记资料做训练,再将之用于 4 个乳癌临床试验(NCT01633060、NCT02437318、NCT02422615、NCT01923168)与一个肺癌临床试验(NCT02299505)收案的尝试。结果显示,相较于人工进行的受试者筛选,每名病患需时 110 分钟来评估是否适合纳入这 4 个乳癌试验的其中之一,IBM Watson Health 的技术平台协助下仅需 24 分钟。

刘适宁进一步指出,现今收案条件考量基因表现的临床试验数量已逐渐增加,特别在癌症药物的临床试验。Foundation Medicine 抓住这个趋势,再搭配本身在基因资料的优势,以 SmartTrial 提供临床试验导航服务,以强化客户(药厂、CRO、医院)临床试验的收案效率,而 IBM Watson Health 则搭上医院电子化越趋普遍的趋势,以其人工智慧技术优势,着手强化筛选评估的效率。随着大数据的应用在製药业越来越普遍,虽然尚不致撼动製药产业的生态系统,但会从药物筛选、临床试验、真实世界证据的形成、行销等各个层面渗透,成为药厂强化本身或产品竞争力的利器。

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