Novadiscovery使用AI和模拟进行临床试验

临床试验使医疗保健行业花费数十亿欧元，并且可以持续数年，而在试验结束时，所有这些都无法保证成功。

Novadiscovery成立于2010年，旨在通过在计算机上进行首次试验来降低临床试验的巨额成本。目的是通过在进行实际试验之前优化设计，剂量，时间和患者选择来节省成本。

“在最近的一个使用案例中，我们帮助生物技术直接从临床试验的第一阶段进入第三阶段，并通过专注于最佳响应者概况来缩小第三阶段试验的规模，”FrançoisHenri Boissel，联合创始人兼首席执行官告诉我。“这节省了一年的上市时间和几百万美元。”

该公司的技术称为Jinkō，使用从科学研究中收集的有关疾病病理生物学(例如，乙型肝炎)的真实数据。然后，该技术使用现有研究中的药物数据来模拟药物对患者的影响。这使用户可以预测临床试验结果。

有许多提供类似服务的公司，例如美国的Certara公司。根据Boissel的说法，Novadiscovery的技术之所以脱颖而出，是因为它具有混合设计，融合了疾病模型和来自临床试验和临床前工作的真实数据。这意味着，与许多基于AI的工具不同，它可以处理少量数据，而无需庞大的数据集。其次，该技术被设计为尽可能透明，以使用户可以更轻松地检查工具的运行情况。

Novadiscovery轮提出了一个€7M系列A的第一€500万笔上个月，以资助其技术的扩张，提供它作为一个“软件即服务”(SaaS)的意向。在这项服务中，用户以类似于Dropbox之类的云存储网站的方式付费访问Novadiscovery托管和维护的软件。

临床试验非常复杂，需要严格的记录保存和昂贵的组织。人们正在越来越多地探索AI工具来消除一些组织上的繁重工作，并且一些人认为有一天计算机模拟试验可以完全取代物理试验。Novadiscovery的软件无法替代所有试验，但通过帮助公司找到最具成本效益的试验设计，可以为公司节省数百万美元。

Novadiscovery技术的局限性在于我们缺乏有关某些疾病(例如某些类型的罕见疾病)如何产生的知识。“我们无法为未知的事物建模，” Boissel补充说。“但是我们可以制定合理的假设，以弥合任何知识差距，并根据模型的预期整体行为来验证这些假设。”

尽管如此，Boissel认为我们才刚刚开始进行计算机模拟试验。例如，FDA已在其监管策略中使用模拟来加速药物推向市场的进程，例如儿童疫苗的安全性。

Boissel告诉我：“计算机技术将成为药物发现和开发的第三大支柱，支持而不是替代体外和体内的探索，”“通过计算机进行试错法探索，资本将得到更有效的利用。”