『』获 1200 万美元 A 轮融资，「Unlearn.AI」为临床研究设计软件工具
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「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 。
【『』获 1200 万美元 A 轮融资，「Unlearn.AI」为临床研究设计软件工具】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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