De gauche à droite : Richard Graves, CCO, et Dipanwita Das, PDG de Sorcero ; Steve Prewitt, responsable mondial de l’innovation numérique, Sumitomo Pharma Americas.
L’intelligence artificielle attire beaucoup l’attention pour son rôle dans la découverte de médicaments, où elle vise à accélérer le processus d’identification des cibles et des molécules qui peuvent les traiter. Mais ce n’est là qu’un des domaines dans lesquels l’IA gagne du terrain dans les sciences de la vie. Un panel au MedCity News INVESTIR Santé numérique La conférence a discuté de la manière dont l’IA peut résoudre d’autres problèmes pour les entreprises biopharmaceutiques.
Steve Prewitt, vice-président senior et responsable mondial de l’innovation numérique chez Sumitomo Pharma Americas, a déclaré que la plupart des nouvelles technologies destinées aux essais cliniques sont destinées à la gestion de projet. Il ne voit pas beaucoup de bons outils qui pourraient aider à la stratégie d’essai clinique, à savoir comment concevoir l’étude pour faire le compromis nécessaire à l’amélioration du recrutement et des résultats. À titre d’exemple, il a cité une étude Sumitomo testant un médicament contre la schizophrénie chez des adolescents. Le procès nécessitait une nuitée. Mais Prewitt a déclaré qu’il était difficile de convaincre les parents d’un adolescent atteint de schizophrénie nouvellement diagnostiquée de s’engager à passer la nuit. Par conséquent, le recrutement pour les études a été difficile.
Prewitt a déclaré que dans une étude de phase 3 pour une indication courante, la majeure partie du coût ne concerne pas le recrutement de patients. Le coût principal est le temps écoulé. Chaque jour, un procès se déroule, cela coûte de l’argent. Sumitomo fait beaucoup de travail pour tenter de raccourcir les délais des procès. Par exemple, l’entreprise recherche des médecins susceptibles d’avoir accès à certaines populations de patients. L’entreprise effectue également des analyses sur le recrutement des patients afin de trouver des moyens de recruter des patients plus rapidement, ce qui réduit le coût d’une étude.
La technologie de Massive Bio utilise l’IA pour associer les patients atteints de cancer aux essais cliniques. Le PDG et co-fondateur Selin Kurnaz a déclaré que pour un essai clinique sur le cancer testant un médicament ne nécessitant pas de biomarqueur spécifique, il en coûte environ 65 000 $ pour trouver un patient. Mais pour une étude basée sur des biomarqueurs, trouver chaque patient coûte environ 150 000 dollars. Kurnaz a déclaré avoir vu des sociétés pharmaceutiques payer 2 millions de dollars par patient dans des études nécessitant un biomarqueur particulièrement rare.
« C’est dans cette mesure que nous parlons de la structure des coûts, du fardeau qui pèse sur l’industrie pharmaceutique pour trouver le bon patient en oncologie », a-t-elle déclaré.
Kurnaz a déclaré qu’il fallait environ 25 minutes pour présélectionner manuellement un seul patient en vue d’un essai clinique. Avec sa technologie, Massive Bio tente de réduire ce temps à un peu plus d’une minute. Mais Kurnaz a noté qu’avant même de traiter les participants aux essais cliniques, la première étape consiste à les trouver. La technologie de l’entreprise peut exploiter les données anonymisées des patients pour trouver des participants potentiels aux essais cliniques.
La plateforme d’intelligence artificielle de Sorcero fournit aux entreprises des sciences de la vie des analyses et des informations pour éclairer la prise de décision dans divers domaines, tels que les affaires réglementaires et l’accès au marché. Le PDG Dipanwita Das a comparé cette approche à la manière dont le secteur de la vente au détail analyse les données pour obtenir des informations sur les clients et leur comportement. L’une des principales différences entre le secteur de la vente au détail et le secteur des sciences de la vie est que les données des sciences de la vie ne sont pas hébergées au même endroit. Les données peuvent être trouvées à de nombreux endroits, tels que les dossiers de santé électroniques, les informations sur les payeurs, les articles évalués par des pairs et les organismes de réglementation.
Malgré les différences entre les données, Das a déclaré que le secteur des sciences de la vie peut encore apprendre du secteur de la vente au détail. Les détaillants ont atteint un certain niveau de compréhension des préférences des clients, jusqu’aux couleurs qu’ils aiment pour les chaussures et aux canaux qu’ils choisissent pour effectuer leurs achats. Il s’agit d’un niveau de granularité que les fournisseurs de services et de produits des sciences de la vie doivent atteindre.
« Quand on regarde cela, on voit beaucoup d’opportunités, pas seulement [for] L’IA mais la technologie elle-même », a déclaré Das.
Photo de MedCity Actualités
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