药物开发 药物开发
Angela Tam1, César Laurent1, Adrián Noriega de la Colina1
1Perceiv AI, Montreal, QC, Canada.
使用人工智能优化阿尔茨海默氏症 (AD) 试验患者选择,将样本大小减少22%,成本为9100万美元. 这种由人工智能驱动的方法加速了治疗开发,以实现更具成本效益的临床试验.
科学领域:
- 临床试验 临床试验
- 人工智能的人工智能
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 临床试验由于患者异质性,需要大样本.
- 患者的变化使试验设计复杂化,增加了成本.
- 优化患者选择对于有效的AD试验开发至关重要.
研究的目的:
- 利用AD-PxTM核心,一个预测模型,优化AD试验中的患者选择.
- 为了证明样本大小的减少,而不牺牲统计能力或选时间.
- 为了实现更具成本效益的阿尔茨海默病临床试验.
主要方法:
- 使用CDR-SB测量结果的18个月的模拟试验,使用超过5,300名患者的数据.
- 应用了关键早期AD试验的纳入标准来选择参与者.
- 利用AD-PxTM核心排除不太可能进展的患者,优化随机化前的选择.
主要成果:
- 与经典设计相比,优化试验显示出优越的统计能力.
- 在保持90%功率的同时,样本大小减少了22%.
- 优化设计导致大幅节省9100万美元的成本.
结论:
- 人工智能驱动的患者选择显著减少了试验样本大小和成本 (至少20%).
- 保持统计能力可以确保试验的有效性.
- 通过更具成本效益和效率的临床试验,加速治疗开发.
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