Unlearn

Unlearn 是一家旨在通过消除医学中的试错来彻底改变医学的先驱人工智能公司。该公司开发了一个开创性的平台，为临床试验中的患者创建数字孪生。这些数字孪生是对特定患者在对照组中可能发生情况的全面、纵向的预测。通过利用这些人工智能生成的预后模型，Unlearn 使制药公司和生物技术公司能够进行规模更小、速度更快、更成功的临床试验。他们的使命是推动人工智能将医学转变为一门计算科学，使精准医疗成为每个人的新护理标准。

该技术建立在针对特定疾病的机器学习模型之上，这些模型在一个包含超过100万份纵向临床研究记录的专有数据库上进行训练。这个庞大的数据集涵盖了20多种适应症，包括神经科学（阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症）、免疫学和代谢性疾病等复杂领域。这个丰富的数据基础使 Unlearn 能够仅使用每位试验参与者的基线数据，为他们生成高度精确和可靠的预测。

如何使用 Unlearn

与 Unlearn 的合作是一个为需要速度、安全性和适应性的生物制药合作伙伴设计的协作过程。典型的工作流程如下：

1. 建立合作与咨询：制药或生物技术公司与 Unlearn 合作，以支持特定的临床研究。Unlearn 的团队与申办方合作，了解试验的目标、终点和设计。
2. 数据整合：对于每位入组试验的参与者，仅需要其基线数据。Unlearn 的平台接收这些基线信息，以生成相应的数字孪生。
3. 数字孪生生成：Unlearn 平台使用其针对特定疾病的机器学习模型，为每位参与者生成个性化预测。该预测模拟了参与者在接受安慰剂的情况下，在未来每个时间点的临床结果。
4. 统计分析：数字孪生的预测结果在试验的最终统计分析中用作预后协变量。这显著降低了治疗效果估计的方差。
5. 试验优化与决策：结果使申办方能够用更少的参与者实现更高的统计效力，加速入组时间，并做出更自信的“继续/终止”决策。该平台还可用于探索任何亚组的预测结果，支持期中分析和试验设计优化。

Unlearn 提供灵活的合作模式，包括他们端到端处理流程的全方位服务模式，以及与客户专有数据和系统集成的定制基础设施模式。

Unlearn 的核心功能

• 数字孪生生成器：核心技术，根据每位试验参与者的基线数据为其创建预后预测。
• 加速试验时间线：能够设计规模更小的随机对照试验（RCT），同时保持或提高统计效力，从而加快入组和完成速度。
• 增强决策制定：在任何时间点为任何亚组提供预测结果，支持期中分析和“继续/终止”里程碑等关键决策。
• 试验设计优化：允许申办方使用数字孪生来完善入组/排除标准和临床终点，设计出效率更高、成功概率更大的试验。
• 监管机构认可：Unlearn 的方法已获得欧洲药品管理局（EMA）的资格认证，可用于2期和3期试验，并符合当前FDA关于使用预后协变量的指南。
• 广泛的治疗领域覆盖：模型和专业知识涵盖20多种适应症，在神经科学、免疫学和代谢性疾病方面有深入的专业化。

Unlearn 的使用案例

Unlearn 的技术正被全球领先的制药公司和创新的生物技术公司应用于解决临床开发中的关键挑战。

• 减少样本量：艾伯维（AbbVie）在一次阿尔茨海默病试验中利用了 Unlearn 的数字孪生，证明了治疗效果方差的显著降低，这可能转化为更小的样本量、更快的入组和成本节约。
• 加强早期疗效信号：在一次早期的阿尔茨海默病研究中，remynd 与 Unlearn 合作，使用数字孪生预测疾病进展，帮助增强了对早期临床疗效信号的信心。
• 单臂研究中的外部对照：ProJenX 在一项开放标签的肌萎缩侧索硬化症（ALS）试验中，将AI生成的数字孪生用作每位参与者的内置安慰剂对照，与传统的外部对照相比，为疗效发现提供了更大的信心。
• 优化试验设计：Trace Neuroscience 与 Unlearn 合作，挖掘其广泛的ALS数据库，从而为其1/2期试验的规划提供了更智能的试验设计和更明智的决策。

Unlearn 的优势特点

与 Unlearn 合作在药物开发中提供了独特的竞争优势。主要优势包括：

• 提高效率：在不牺牲统计效力的情况下，进行规模更小、速度更快的试验。
• 降低风险：在开发过程的早期做出更明智的决策，降低后期失败的风险。
• 节约成本：通过减少所需的样本量，降低患者招募和试验运营成本。
• 科学和监管的严谨性：该平台基于前沿的机器学习研究，并得到EMA和FDA等主要监管机构的认可。
• 深厚的专业知识：Unlearn 的团队由机器学习、临床研究和数据科学领域的专家组成，提供强有力的支持和见解。

定价和计划

Unlearn 采用企业B2B模式运营，提供根据制药和生物技术公司的具体需求量身定制的解决方案。定价不公开，根据项目范围、治疗领域和所选的合作模式确定。有兴趣的各方若想获得定制报价和平台的详细演示，建议直接联系 Unlearn 预约演示。