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Unlearn开发了TwinRCTs™平台，该平台结合了人工智能、数字孪生和新型统计方法，为试验中的每位患者创建一个数字孪生。通过用数字孪生填充控制臂，临床试验需要的患者更少，从而缓解了对这些研究的时间和成本造成重大影响的注册瓶颈。 “通过减小控制臂的大小，TwinRCT中的更多患者可以获得潜在有益的实验性治疗，而不是安慰剂。可以使用相同的资源更快地进行试验，以便患者可以更快地获得更有效的治疗，”Insight Partners董事总经理Dylan Morris在一份声明中说。作为交易的一部分，Morris将加入Unlearn的董事会。 Unlearn创始人兼首席执行官Charles Fisher(前辉瑞首席科学家)表示：“随着我们扩大与全球生物制药公司的合作，并推进与致力于支持临床试验创新的全球监管机构的富有成效的对话，Unlearn继续取得快速进展，这项新融资证明了我们在临床试验中不断扩大的足迹。” 根据欧洲药品管理局的意见草案，数字孪生可用于I期和II期药物研究的初步分析。 今年2月，该公司与德国默克签署了一项多年合作伙伴关系(见在临床试验中引入数字孪生，Unlearn与默克签署多年合作协议)，该公司正在利用 TwinRCT将来自数字孪生的预测信息整合到其随机对照试验中。 https:///2022/04/ai-startup-unlearn-adds-50m-for-better-faster-smaller-cheaper-clinical-trials/ https:///96269-unlearn-ai-a-startup-developing-a-digital-twin-service-for-clinical-trials-raises-50m.html |
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