"להאיץ פיתוח תרופות": הסטארט-אפ הישראלי שרוצה לזרז ניסויים קליניים עם בינה מלאכותית

Viz.ai הודיע על הרחבת הפלטפורמה - וכעת ישתתף בתהליכי התייעלות של ניסויים קליניים ■ המערכת של החברה תוכל להתמודד עם בעיית איתור המועמדים לניסויים, תוך הצלבת נתונים ממכשירי דימות ■ כך, תהליך פיתוח התרופות יואץ והעלויות יירדו

שגיא כהן
שגיא כהן
סריקת גוף האדם בסמארטפון
סריקת גוף האדם בסמארטפוןצילום: NatalyaBurova / Getty Images/iSt

הסטארט-אפ הישראלי Viz.ai הכריז על טכנולוגיה חדשה שתאפשר לייעל ולקצר את תהליך הניסויים הקליניים - הנחשב לשלב חיוני וממושך בתהליכי פיתוח תרופות - באמצעות בינה מלאכותית.

Viz.ai, שגייס עד היום כ-80 מיליון דולר, פיתח מערכת עבור בתי חולים שנועדה לייעל את תהליך הטיפול במקרי שבץ מוחי. המערכת מתחברת למכונות ה-CT, ובאמצעות ראייה ממוחשבת מפענחת את בדיקות הדימות המוחי של המטופלים עם חשד לשבץ מוחי. אם אכן אותר שבץ, היא מתריעה בפני הצוות הרפואי. באמצעות אפליקציה ומערכת צ'אט ותקשורת פנימית היא מסייעת להעביר את המידע במהירות בין הגורמים הרלוונטיים השונים (כמו המצנטרים הנוירולוגים). המערכת מותקנת בארץ בבתי החולים עפולה ורמב"ם, וכן ב-400 בתי חולים בחו"ל.

כעת החברה מודיעה על הרחבת הפלטפורמה שלה עבור ניסויים קליניים. "תהליך זה נחשב כיום ארוך ומייגע", מסביר דוד גולן, מייסד-שותף וסמנכ"ל הטכנולוגיות של Viz.ai. במסגרת ניסויים קליניים, חברה בודקת טיפול רפואי חדש – כמו תרופה או מכשיר - על קבוצה של מטופלים כדי לבדוק את יעילותו. "ניסויים יכולים להימשך שנה עד שלוש שנים. וחלק קשה בתהליך הוא איתור חולים שמתאימים לניסוי".

ד"ר דוד גולן
דוד גולן, מייסד-שותף וסמנכ"ל הטכנולוגיות של Viz.aiצילום: גיא פלג

לדבריו, כיום מוטל בדרך כלל על הרופאים לאתר חולים עם קריטריונים שמתאימים לניסוי מסוים שמתקיים באותו זמן בבית החולים. למשל, אם מתקיים ניסוי קליני לטיפול בבעיה רפואית מסוימת, הרופאים ירצו לאתר אנשים עם התסמינים הרלוונטיים, שגם מתאימים מבחינת קריטריונים נוספים, כמו גיל לדוגמה.

"הרופאים לא תמיד חושבים על זה, הם עסוקים בדברים אחרים, ולפעמים מתקיימים בבית חולים 20 ניסויים במקביל", מסביר גולן.

המערכת של Viz.ai גם כך מחוברת למכשירי דימות של בית החולים, ויכולה לקבל מידע מה-CT ומה-MRI, ולנתח בדיקות דימות באופן אוטומטי. כך היא יכולה, "על הדרך", לזהות מטופלים שמתאימים לניסויים קליניים. ברגע שהמערכת של החברה, שנקראת RECRUIT, זיהתה מועמד לניסוי קליני מסוים, היא מעדכנת את הגורם המתאים בבית החולים. "זה מאפשר להאיץ משמעותית את קצב הפיתוח של תרופות וטיפולים, ולהוזיל אותם", אומר גולן. בשלב הנוכחי המערכת נמצאת בשימוש של ניסוי קליני אחד בבית חולים בחו"ל והשאיפה היא להביא אותה בקרוב לשניים נוספים.

סריקות מוח
סריקות מוחצילום: Evan Vucci/אי־פי

יש לציין ש-Viz.ai אינה לבד: בארץ ובחו"ל יש שורה של חברות וחוקרים שפיתחו טכנולוגיות להאצת וייעול ניסויים קליניים באמצעות שיטות של בינה מלאכותית. בין החברות הללו אפשר למצוא ענקיות כמו יבמ וכן סטארט-אפים כמו Trials.ai האמריקאית או Trialjectory הישראלית.

לצד הפיתוח החדש, Viz.ai הציגה אלגוריתם חדש שמאפשר לבצע זיהוי מוקדם של מפרצות במוח. "מפרצת היא פצצה מתקתקת: יום אחד זה מתפרץ והתמותה היא בשיעור של 40% תוך 24 שעות. אך כשיודעים על חשש למפרצת, אין סיבה שאדם ימות – אפשר לנתח ולטפל. הבעיה היא שאין מידע. אנו רואים עשרות אלפי סריקות - והפוטנציאל הוא לזהות אוטומטית היווצרות מפרצות מסריקות של מאות ואלפי אנשים עם פצצות זמן בראש. בעתיד אפשר גם לזהות בדרך הזו גידולים בראש".

תגובות

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר TheMarker