Unlearn.AI cierra con $ 12 millones para mejorar ensayos clínicos

A menudo es difícil encontrar suficientes pacientes para ensayos clínicos.   Por lo tanto, con sede en San Francisco Unlearn desarrolló DiGenesis, una plataforma de

A menudo es difícil encontrar suficientes pacientes para ensayos clínicos.

 

Por lo tanto, con sede en San Francisco Unlearn desarrolló DiGenesis, una plataforma de aprendizaje automático que genera datos de control de pacientes para estudios clínicos. Ahora la compañía ha asegurado un financiamiento Serie A de $ 12 millones.

 

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La plataforma Unlearn procesa conjuntos de datos históricos de ensayos clínicos de miles de pacientes para construir los modelos de aprendizaje automático específicos de la enfermedad utilizados para crear lo que se llama “Gemelos digitales” y sus registros médicos virtuales correspondientes.

 

Los gemelos digitales son registros que incluyen información demográfica, pruebas de laboratorio y biomarcadores que se ven idénticos a los registros reales de pacientes en un ensayo clínico. Al generar este tipo de datos, Unlearn tiene como objetivo reducir el número de pacientes necesarios para ejecutar un ensayo mientras mantiene estándares rigurosos de evidencia y estudio de aleatorización y cegamiento, dijo Charles Fisher, Ph.D., fundador y CEO de Unlearn.AI.

 

“Los pacientes son limitados, lo que limita el número de ensayos que podemos realizar”, dijo. “Si hay una base de datos de 1,000 pacientes, pero necesita 1,000 pacientes para una prueba, solo puede ejecutar una prueba. Al reducir el número de pacientes necesarios para un ensayo, puede ejecutar más de un ensayo con la misma población de pacientes “.

 

Actualmente, Unlearn trabaja con ensayos clínicos relacionados con el Alzheimer y la esclerosis múltiple. Fisher dijo que los estudios clínicos de Alzheimer pueden tomar un promedio de ocho años, con los coordinadores del ensayo pasando un año siguiendo al paciente y siete años buscando pacientes para el estudio.

 

“Si pudiéramos reducir ese número, podríamos hacer pruebas más rápido”, agregó.

 

Planes de crecimiento

 

El financiamiento de la Serie A de $ 12 millones fue liderado por un nuevo inversionista 8VC con la participación de todos los inversionistas existentes de la compañía, incluidos DCVC , DCVC Bio y Mubadala Capital Ventures .

 

Además, el director de 8VC, Francisco Giménez, Ph.D., se ha unido a la junta directiva de Unlearn.

 

Hasta la fecha, Unlearn ha recaudado $ 17 millones, y la última recaudación de fondos de la compañía fue hace aproximadamente un año, dijo Fisher.

 

Unlearn planea usar los nuevos fondos para aumentar su plantilla de aproximadamente 15 actualmente para duplicar eso durante el próximo año, dijo. La compañía también planea expandir su negocio para determinar otras áreas apropiadas para Digital Twins en futuros estudios clínicos.

 

Los ingresos no son un indicador clave de rendimiento clave para Unlearn, pero sí que hacen que los ensayos clínicos sean más rápidos y que necesitan menos pacientes.

 

“Si usted es una compañía farmacéutica que desarrolla un medicamento que va a vender $ 10 mil millones por año, y puede obtener el medicamento dos o tres años más rápido, entonces puede ganar decenas de miles de millones de dólares en ingresos”, Fisher dijo. “Eso requiere que logremos un cierto historial y validación. No se trata de ingresos para nosotros, sino de construir ese historial “.

 

Ilustración: Dom Guzman

 


Tatiana Vazquez. Tatiana Vázquez es escritora de Noyola Magazine especializada en inversiones y startups emergentes.

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