ty le keo ma lai’s Sloan School and Computer Science and Artificial Intelligence Lab researchers together with leading pharma data scientists use crowdsourcing to better forecast drug approvals

Results highlight the power of crowdsourcing in developing new models that leverage human and artificial intelligence to help biomedical stakeholders de-risk their portfolios.

Cambridge, MA - 20 tháng 7 năm 2021- vào cuối năm 2019, các nhà nghiên cứu tạiPhòng thí nghiệm kỹ thuật tài chính ty le keo ma lai (LFE)vàPhòng thí nghiệm Khoa học và Trí tuệ Nhân tạo ty le keo ma lai (CSAIL)Làm việc vớiNovartisCông ty Thuốc toàn cầu hàng đầu để ra mắt một thách thức Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (DSAI) trong nhà để đánh bại các mô hình học máy của ty le keo ma lai, để dự đoán kết quả thử nghiệm lâm sàng. Kết quả của thử thách đầy tham vọng này hiện có sẵnTrong một bài viết trongmẫu, một tạp chí khoa học dữ liệu truy cập mở mới được xuất bản bởi Cell Press.

Thử thách DSAI được xây dựng dựa trên công việc của nhóm nghiên cứu ty le keo ma lai do Giáo sư dẫn đầuAndrew W. Lo,director of the LFE and principal investigator at CSAIL, and Kien Wei Siah and Chi Heem Wong, CSAIL students at the time, who, in 2019, publishedMột bài báo về các ứng dụng học máy để dự đoán kết quả thử nghiệm lâm sàng. Họ đã sử dụng dữ liệu được cung cấp bởiInforma Pharma Intelligence, có một trong những giải pháp tình báo thử nghiệm lâm sàng toàn diện nhất trên thế giới. Mục tiêu của chúng tôi trong việc hợp tác với Novartis là xác nhận các tính năng chính trước đây có liên quan đến phê duyệt theo quy định và học hỏi từ các chuyên gia trong ngành về các tính năng mới có thể cải thiện dự báo của chúng tôi, Giáo sư Lo.

Sử dụng mô hình ty le keo ma lai làm điểm khởi đầu, 50 đội gồm các nhà khoa học dữ liệu Novartis từ khắp nơi trên thế giới đã gửi mô hình của riêng họ trong một cuộc thi thân thiện. Đội chiến thắng dựa vào các tính năng thủ công kết hợp những hiểu biết của riêng họ về các mốc thời gian phát triển thuốc và các mục dữ liệu nào nên được loại bỏ. Họ phát hiện ra rằng một trong những yếu tố dự đoán mạnh mẽ nhất về phê duyệt là giai đoạn 2 tích lũy so với mức trung bình của bệnh và sự chấp thuận trước cho bất kỳ chỉ định nào, sự chấp thuận trong quá khứ của các loại thuốc khác đối với các chỉ định tương tự và các cơ chế hành động được thiết lập tốt đều cải thiện tỷ lệ phê duyệt. Các chỉ số mạnh mẽ về sự thất bại, theo mô hình nhóm của nhóm, là liệu một loại thuốc nhắm vào một khu vực điều trị mà lịch sử đã chứng minh xác suất thành công thấp hơn nhiều trong phát triển lâm sàng (ví dụ: ung thư hoặc bệnh Alzheimer), chấm dứt thử nghiệm, đăng ký bệnh nhân kém và không có tên phi nước quốc tế.

Thử thách đã thu hút hơn 300 cá nhân, người đã gửi khoảng 3.000 mô hình trong khoảng thời gian nộp hai tháng. Ngoài sức mạnh dự đoán, các bài nộp được đánh giá trong một cuộc cạnh tranh đối đầu dựa trên tính sáng tạo và mạnh mẽ của họ, cũng như giá trị kinh doanh tiềm năng của những phát hiện của họ. Cuối cùng, hai đội đã phát triển các mô hình vượt trội so với mô hình ty le keo ma lai cơ bản dọc theo tất cả các số liệu, đội chiến thắng với chuyên môn về sinh học và phát triển thuốc, và nhóm á quân với chuyên môn sinh học và hóa học từ Viện Genomics của Novartis Research.

Từ tất cả các bên liên quan đều bị ảnh hưởng bởi nguy cơ phát triển thuốc, vì vậy chúng tôi rất vui mừng khi có cơ hội làm việc với Novartis để hiểu rõ hơn về trí tuệ nhân tạo có thể được kết hợp với trí thông minh của con người để giảm thiểu cơ hội cho việc dự đoán chi phí cho việc tăng giá. Các mô hình chính xác hơn với dữ liệu bổ sung và một nhóm người tham gia thử thách rộng hơn, Giáo sư LO đã thêm. Chúng tôi hy vọng kinh nghiệm của chúng tôi có thể phục vụ như một khuôn mẫu cho các trường đại học và công ty sinh học khác hợp tác với những thách thức của chính họ.

Nghiên cứu này là một phần của ty le keo ma lai LFE,Dự án Alpha(Analytics choLIFE-SciencePRofessionals vàHEalthcareAcitelineSuite các giải pháp để cung cấp các ước tính kịp thời và chính xác hơn về các rủi ro và phần thưởng của các thử nghiệm lâm sàng cho toàn bộ hệ sinh thái Biopharma. Mục tiêu cuối cùng của dự án là giúp bệnh nhân bằng cách phát triển các phân tích cho phép tất cả các bên liên quan y sinh để quản lý tốt hơn những rủi ro lớn của phát triển thuốc.

Giới thiệu về Phòng thí nghiệm ty le keo ma lai về Kỹ thuật tài chính

Phòng thí nghiệm Kỹ thuật tài chính ty le keo ma lai (LFE) là một trung tâm nghiên cứu tập trung vào phân tích định lượng thị trường và tổ chức tài chính bằng cách sử dụng các mô hình và phương pháp toán học, thống kê và tính toán. Mục tiêu của LFE là hỗ trợ và thúc đẩy những tiến bộ học tập trong kỹ thuật tài chính và tài chính tính toán có thể được áp dụng trực tiếp để cải thiện thế giới. Để làm điều đó, giảng viên, sinh viên và nhân viên của LFE tham gia với các chuyên gia, cơ quan quản lý, nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác để phát triển và áp dụng các công nghệ tài chính mới vào các môi trường thực tế và quan trọng về mặt xã hội.

Giới thiệu về Informa Pharma Intelligence và Citeline

Informa Pharma Intelligence cung cấp dữ liệu cho những người ra quyết định chính trong các ngành công nghiệp dược phẩm và y sinh để tạo ra cơ hội phát triển trong thế giới thực. Citeline là một phần của Informa từ Pharma Intelligence Egentical và là nguồn thông minh R & D thời gian thực toàn diện cho ngành công nghiệp dược phẩm. Để biết thêm thông tin, hãy truy cậphttp: //pharmaintelligence.informa.com.