在临床试验中引入数字孪生，Unlearn与默克签署多年合作协议

临床试验的挑战之一是招募到足够多的患者纳入对照组。Unlearn正在通过使用其人工智能平台来创建受试者的数字孪生来改变这种状况，这些数字孪生体可以作为研究中的控制臂。

2022年2月16日，Unlearn宣布已与德国默克（Merck KGaA）达成多年合作，利用包括数字孪生（Digital Twins）在内的新型试验设计加速后期临床试验。最初，合作的重点是推进德国默克免疫学管线中候选药物的监管审批，并有可能扩展到其他治疗领域。

合作将利用人工智能生成的数字孪生来实现更小、更高效的关键性临床试验。

Unlearn与制药公司、生物技术公司和学术研究人员合作，通过将尖端的人工智能方法应用于历史病人数据，优化人体临床试验。该公司生成了数字孪生，这是对病人在对照治疗中的预后的全面、纵向预测。将数字孪生纳入临床试验有望减少所需的入组患者数量，同时实现对治疗效果的无偏估计。与外部控制臂等现有方法不同，Unlearn开发的将数字孪生纳入Twintelligent RCT的方法不会引入偏见并保持随机性，这对监管机构来说是至关重要的两个方面。默克计划利用Unlearn的Twintelligent RCTs，将数字孪生的预后信息纳入其随机对照试验，以实现更小的对照组，并产生适合支持监管决策的证据。

利用从病人身上收集的基线数据（在他们接受第一次治疗之前）创建数字孪生，预测如果给患者服用安慰剂，该病人在试验过程中可能会如何发展。

"我们非常高兴与德国默克建立这种合作关系，并与该公司的世界级团队合作，该团队与我们对人工智能和其他创新技术如何扩大获得新药发现的机会有着相同的愿景"，Unlearn公司创始人兼首席执行官Charles Fisher博士说。"我们的解决方案已经成功证明，它可以将对照组的规模减少30%或更多，并在短时间内产生可靠的临床证据"。

关于Unlearn

Unlearn.AI是唯一一家创建Twintelligent RCTs的公司，它将人工智能、数字孪生和新颖的统计方法结合起来，使更小、更有效的临床试验成为可能。Unlearn的技术已经发表在会议摘要和科学杂志上，包括Scientific Reports Nature和The International Journal of Biostatistics。Unlearn正在与世界领先的制药公司合作，并继续与监管机构，包括FDA和EMA进行讨论。CB Insights将Unlearn列入2021年Top 100最具创新的人工智能初创公司名单。欲了解更多信息，请访问www.unlearn.ai。

2020年4月，Unlearn在A轮融资中筹集了1200万美元，以加快使用其ML技术来提高试验的有效性。

参考资料

https://www.businesswire.com/news/home/20220216005466/en/Unlearn-Signs-Multi-Year-Collaboration-with-Merck-KGaA-Darmstadt-Germany-to-Accelerate-Immunology-Trials-using-Twintelligent-RCTs%E2%84%A2

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