AstraZeneca i Oracle podpisały niewiążącą umowę o testowanie AI przy rekrutacji do badań

AstraZeneca i Oracle podpisały niewiążącą umowę. Technologia Oracle ma pomóc zespołom AstraZeneki znajdować pacjentów do badań w onkologii, chorobach układu krążenia, nerek i metabolicznych, chorobach układu oddechowego i immunologii oraz chorobach rzadkich, podały firmy. Plan zakłada użycie modelu AI na zanonimizowanych danych z badań klinicznych i rutynowej opieki. Chodzi o to, żeby lepiej projektować kolejne badania, monitorować bezpieczeństwo i planować działania w opiece nad pacjentem.

Technologia Oracle trafi do kilku programów klinicznych w Europie, USA i na Bliskim Wschodzie. Pierwszy to współpraca z M42, firmą medyczną z siedzibą w Abu Zabi, dotycząca nadciśnienia. Zespół kliniczny AstraZeneki i M42 użyje jej do identyfikowania pacjentów z niekontrolowanym nadciśnieniem do planowanych badań, podała AstraZeneca.

Partnerzy chcą ustalić wspólne zasady zarządzania, elementy techniczne do wielokrotnego użycia i uzgodnione mierniki wyników. Na ich podstawie ocenią rezultaty i zdecydują, czy sprawdzone podejścia da się przenieść na inne choroby i regiony, podały firmy.

Prezes AstraZeneki Pascal Soriot powiedział:

„Łącząc światowej klasy naukę AstraZeneki z wiedzą Oracle o danych i technologii, możemy pomóc klinicystom szybciej identyfikować pacjentów, optymalizować badania kliniczne i stale zbierać dowody przez cały cykl życia leku”.

Mike Sicilia z Oracle powiedział:

„Niektóre z najważniejszych szans dla AI wiążą się z ochroną zdrowia, gdzie lepsze wykorzystanie danych może pomóc zamienić innowację naukową w lepsze wyniki dla pacjentów. Mamy szansę przyspieszyć badania, włączyć więcej pacjentów do badań klinicznych i szybciej przenosić istotne wnioski do opieki”.

Dlaczego rekrutacja ma znaczenie

Znajdowanie pacjentów to jeden z najwolniejszych etapów rozwoju leku. Kiedy badanie rekrutuje ludzi powoli, trwa dłużej i kosztuje więcej, podał The Next Web. Jak podał MM+M, sponsorzy i agencje włączają strategię rekrutacji do projektu protokołu i wyboru ośrodków, zamiast traktować ją jak reklamę na ostatnią chwilę.

AI przejrzy znacznie więcej pacjentów, ale nie naprawi restrykcyjnych kryteriów kwalifikacji, brakujących danych zdrowotnych ani przeszkód geograficznych, podał MM+M. Samo narzędzie do rekrutacji ma więc ograniczone pole działania.

Dowody i ograniczenia

Badania nad oceną kwalifikowalności pacjentów z pomocą AI są na wczesnym etapie. Jin i współpracownicy podali w 2024 r., że TrialGPT oceniał kwalifikowalność z dokładnością 87,3% na 1 015 parach pacjent-kryterium i skrócił czas selekcji o 42,6% w walidacji z użytkownikami. Unlu i współpracownicy losowo przydzielili 4 476 pacjentów z niewydolnością serca w 2025 r.; kwalifikowalność wyniosła 20,4% przy wsparciu modelu językowego wobec 12,7% ręcznie, a do badania włączono 35 pacjentów wobec 19. Test TrialGPT korzystał z danych syntetycznych, a porównanie w niewydolności serca objęło jeden ośrodek i jedno badanie.

Firmy nie podały daty rozpoczęcia rekrutacji ani liczby pacjentów dla projektu nadciśnieniowego z M42.