08-05-2025

La collaboration soutiendra la planification d’essai pour la prochaine phase 1/2 de l’essai clinique de Trace Neuroscience sur la SLA

Unlearn®, un leader des solutions basées sur l’IA pour les essais cliniques, a annoncé une collaboration avec Trace Neuroscience, une société de biotechnologie axée sur le développement de thérapies génomiques pour les maladies neurodégénératives. Le partenariat soutiendra Trace Neuroscience à planifier son prochain essai clinique de phase 1/2 sur la sclérose latérale amyotrophique (SLA), en utilisant le Unlearn’s Digital Twin Generator  d’Unlearn (ALS DTG)  (ou Générateur de Jumeaux Numériques pour la SLA) et la plateforme Unlearn.

« Trace Neuroscience fait progresser son programme de développement ciblant la protéine UNC13A, une cible génétique directement liée à la progression de la SLA et, nous sommes fiers de soutenir leur mission en les aidant à jeter les bases d’essais plus efficaces et de voies plus rapides vers des traitements potentiels », a déclaré Steve Herne, PDG d’Unlearn.

Grâce au partenariat, Trace Neuroscience s’appuiera sur le DTG ALS d’Unlearn, un modèle d’apprentissage automatique exclusif formé à partir de plus de 13 000 dossiers cliniques longitudinaux provenant de sources telles que APST, PRO-ACT et NEALS. Les DTG prévoient de quelle manière les patients individuels sont susceptibles de progresser sous traitement standard ou dans le groupe placebo d’un essai clinique, créant ainsi un « jumeau numérique » pour chaque participant à l’essai, en fonction de ses données de base.

Le DTG ALS d’Unlearn est un outil puissant pour simuler la progression de la maladie, évaluer la relation entre l’état de la maladie au départ, les paramètres cliniques et les biomarqueurs au fil du temps, et permet aux entreprises partenaires de prendre des mesures concrètes pour optimiser leurs programmes cliniques. Trace Neuroscience utilisera le DTG ALS pour éclairer les décisions relatives au protocole, notamment les critères d’inclusion et d’exclusion spécifiques et les stratégies des paramètres, dans le but d’accroître la puissance et la fiabilité des essais dans la détection des signaux d’efficacité cliniques et basés sur les biomarqueurs. 

« Cette collaboration réunit deux approches puissantes – l’IA et la médecine génomique – pour repenser comment les essais sur la SLA sont conçus », a déclaré Eric Green, M.D., Ph.D., cofondateur et PDG de Trace Neuroscience. « Travailler avec Unlearn, pour exploiter leur vaste base de données bien organisée grâce à l’utilisation de l’ALS DTG, nous permettra d’explorer des conceptions plus intelligentes et de prendre des décisions éclairées et en toute confiance lors de la planification de notre essai de Phase 1/2. Finalement, ces informations nous permettront d’agir plus rapidement pour les personnes vivant avec la SLA qui attentent de nouvelles options thérapeutiques ».

Ce partenariat reflète l’engagement des deux sociétés à proposer des thérapies innovantes et scientifiquement rigoureuses  à la communauté SLA, avec plus de rapidité et de confiance. Unlearn et Trace Neuroscience prévoient également de co-écrire des publications scientifiques issues de ces travaux.

Traduction: Viviane
Source: Business Wire