获 1200 万美元 A 轮融资,「Unlearn.AI」为临床研究设计软件工具
「Unlearn.AI」官网
据外媒报道,近日,为临床研究设计软件工具的初创公司「Unlearn.AI」获得了 1200 万美元 A 轮融资,此轮融资由 8VC 领投,现有投资者 DCVC、DCVC Bio 和 Mubadala Capital Ventures 参投,8VC 负责人 Francisco Gimenez 博士将加入「Unlearn.AI」的董事会。到目前为止,该公司已经完成了 1700 万美元融资。
长期以来,对于双胞胎的研究在医学研究领域一直发挥着重要作用,特别是在临床试验领域。在该领域中,由于双胞胎遗传基因相似,因此可以通过控制变量的方法,来评估治疗方法的有效性。
「Unlearn.AI」建立了一个平台,应用机器学习的方法,开发了疾病发展监测计算机模型,从而提供了一个有效解决病人之间的异质性问题的工具。这家初创公司的 DiGenesis™ 最开始被应用于神经系统疾病,特别是阿尔茨海默氏病和多发性硬化症。
开发阿尔茨海默氏病的药物昂贵且耗时,「Unlearn.AI」平台旨在帮助减轻这些负担,并加快临床试验的速度,从而为有需要的患者提供新的药物。
DiGenesis™ 利用了成千上万名患者的历史临床试验数据集,建立了针对特定疾病的机器学习模型,利用严谨的统计分析,创建了与研究治疗组中的患者,完全匹配的“Digital Twins”及其相应的虚拟病历。
“Digital Twins”是包含着人口统计学信息、实验室测试结果和生物标志物的记录,「Unlearn.AI」的目的是减少进行试验所需的患者数量,同时保持严格的研究证据标准,以及保证研究的随机化和盲法性。
「Unlearn.AI」将“Digital Twins”添加到用于临床研究的 Intelligent Control Arms 中,Intelligent Control Arms 是平台的产品,它将 AI 生成的虚拟研究对象数据纳入临床试验,从而在评估药物的安全性和有效性时,大大减少了招募试验患者所耗费的时间,同时减少了安慰剂的使用。在典型的临床试验中,多达 50% 的受试者需要使用安慰剂。
创始人兼首席执行官 Charles K. Fisher 博士表示,新一轮融资将加快公司的增长速度,并为「Unlearn.AI」与监管机构、商业伙伴取得重大进展做出了贡献。公司的合作伙伴已经对“Digital Twins”进行了研究,并证明了它们具有很高的商业价值。
Charles K. Fisher 的专业背景正好与医学技术研究有着紧密相关的联系,他除了在制药巨头 Pfizer 担任首席科学家以外,还曾在 Leap Motion 工作。此外,在工作之前,他从事了多年生物物理学相关的学术研究。
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尽管「Unlearn.AI」并未致力于开发与 COVID-19 大流行相关的药物,但是我们可以从公司的运营模式中意识到改善临床试验的重要性。当下人们正在寻找攻克这种新病毒的疫苗和治疗方法,这些都需要更有效的临床试验。在疫苗研发过程中,人工智能或许是一种高效的推动力。
目前,「Unlearn.AI」员工人数约为 15 人,公司将使用新的资金将员工人数翻倍。此外,该公司还计划扩展业务,以在未来的临床研究中寻找其他合适“Digital Twins”的领域。
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