Analyse E-Lung de Brainomix détecte les effets du traitement dans l’essai de phase 2a sur la fibrose pulmonaire idiopathique (IPF)

Brainomix et Endeavor BioMedicines ont présenté des résultats positifs le 8 septembre 2026, issus d’une analyse quantitative basée sur l’IA des données d’imagerie CT recueillies lors de l’essai de phase 2a d’Endeavor sur le taladegib dans la fibrose pulmonaire idiopathique, les conclusions ayant été présentées au congrès de l’European Respiratory Society à Barcelone. Selon l’annonce conjointe, l’analyse a détecté des effets thérapeutiques significatifs sur plusieurs mesures de la structure pulmonaire et de la fibrose.

L’étude sous-jacente, désignée ENV‑IPF‑101, était un essai randomisé, en double aveugle, contrôlé par placebo de 12 semaines évaluant le taladegib, un inhibiteur de la voie Hedgehog, chez des patients atteints de FPI. L’essai avait déjà démontré que le traitement par taladegib améliorait la fonction pulmonaire par rapport à la ligne de base, mesurée par la capacité vitale forcée, augmentait la capacité pulmonaire totale et inversait les mesures de la maladie pulmonaire interstitielle à la semaine 12.

Analyse post‑hoc E‑Lung

Brainomix 360 e‑Lung est un outil d’analyse d’image alimenté par l’IA, autorisé par la FDA et marqué CE, qui fournit des quantifications et des visualisations automatiques des caractéristiques radiographiques des scanners CT pulmonaires. Les cliniciens peuvent utiliser ces résultats pour aider leur évaluation diagnostique des maladies pulmonaires. Les deux sociétés ont conclu une collaboration pour réaliser une analyse post‑hoc afin d’évaluer si les résultats d’imagerie quantitative alimentés par l’IA de Brainomix pouvaient soutenir les essais cliniques. Dans l’analyse de l’essai de 12 semaines ENV‑IPF‑101, les sociétés ont rapporté que e‑Lung détectait des différences positives significatives en faveur du taladegib concernant le volume pulmonaire, la charge globale de la maladie pulmonaire interstitielle et l’étendue totale de la fibrose.

Selon les sociétés, ces résultats soulignent le potentiel des résultats d’imagerie quantitative alimentés par l’IA pour détecter des effets thérapeutiques significatifs dans de petites études cliniques relativement courtes, favorisant un développement clinique plus efficace et éclairé. Ils ont également présenté les résultats comme une preuve de la valeur d’endpoints objectifs et fiables dérivés de l’IA dans les programmes de développement de la fibrose pulmonaire. Bien que la capacité vitale forcée reste un endpoint clinique établi, l’annonce indique qu’elle ne capture pas toujours les changements biologiques significatifs ni ne fournit d’informations mécanistiques sur la réponse au traitement. À mesure que les thérapies de fond réduisent les déclins mesurables de la fonction pulmonaire, les sociétés ont déclaré que la quantification CT de plus en plus sensible pourrait aider à détecter des effets thérapeutiques subtils et soutenir un développement de médicaments davantage guidé par les données.

Les résultats ont catalysé une nouvelle collaboration entre Brainomix et Endeavor, les sociétés visant à intégrer l’analyse d’image quantitative dans le développement clinique continu du taladegib pour la fibrose pulmonaire.

Dr Lisa Lancaster, directrice médicale chez Endeavor BioMedicines, a déclaré que l’analyse continue de soutenir le potentiel du taladegib à améliorer la structure pulmonaire, réduire la fibrose et améliorer la fonction pulmonaire chez les patients atteints de FPI. « Nous sommes impressionnés par la capacité de la technologie à détecter des changements statistiquement significatifs dans une petite cohorte et sur une courte durée de traitement », a‑t‑elle indiqué, qualifiant les résultats de témoignage de la valeur d’endpoints objectifs, sensibles et fiables pour réduire les risques du développement clinique.

Conception de l’essai et détails du congrès

La présentation, intitulée “Treatment with taladegib results in increased lung volume and regression of markers of ILD: A Phase 2a post hoc CT analysis using Brainomix e-Lung”, a été acceptée comme résumé de dernière minute pour le congrès, qui s’est tenu du 5 au 9 septembre 2026. Peter George, pneumologue consultant au Royal Brompton Hospital au Royaume‑Uni et directeur médical senior chez Brainomix, était l’auteur présentateur, selon l’annonce de présentation d’Endeavor.

Endeavor décrit la FPI comme une maladie pulmonaire chronique et progressive touchant plus de 150 000 adultes aux États‑Unis, avec une espérance de vie moyenne de trois à cinq ans après le diagnostic. Le taladegib, principal candidat d’Endeavor, est conçu pour se lier et inhiber un récepteur clé de la voie de signalisation Hedgehog, un mécanisme que la société affirme éliminer les myofibroblastes responsables de la fibrose et pourrait résoudre le processus de cicatrisation excessif observé dans la fibrose pulmonaire.

George a indiqué que l’analyse e‑Lung fournissait des informations clés sur l’efficacité et le mécanisme du taladegib, qu’il a décrit comme l’une des thérapies les plus prometteuses contre la fibrose pulmonaire actuellement en développement. « L’imagerie CT quantitative offre une approche puissante pour soutenir des décisions de développement plus précoces, plus rapides et mieux informées, permettant finalement aux thérapies prometteuses d’atteindre les patients plus tôt », a‑t‑il déclaré.

Présence élargie à l’ERS

Brainomix a déclaré avoir entraîné e‑Lung sur des ensembles de données diversifiés et que la plateforme a déjà été utilisée dans plusieurs essais de phase 2 et de phase 3. Selon la société, e‑Lung est devenue la première plateforme d’imagerie CT quantitative sélectionnée comme critère d’end‑point coprimaire dans un essai de phase 3b sur la fibrose pulmonaire.

En parallèle de l’analyse du taladegib, Brainomix présentera quatre études supplémentaires lors de l’ERS 2026 sur le potentiel du CT quantitatif à fournir des informations objectives dans l’évaluation des scanners CT pulmonaires. Ces études ont exploré l’évaluation des réponses thérapeutiques de la maladie pulmonaire interstitielle, la détection d’une progression précoce de la maladie, la stratification du risque de mortalité et l’identification des patients à risque d’hypertension pulmonaire.

Brainomix, créée en tant que spin‑off de l’Université d’Oxford, développe des outils d’imagerie alimentés par l’IA pour les maladies pulmonaires et les accidents vasculaires cérébraux et opère dans plus de 20 pays, avec des bureaux au Royaume‑Uni, en Irlande et aux États‑Unis.