BrainomixのE-Lung解析がフェーズ2a IPF試験で治療効果を検出

Brainomix と Endeavor BioMedicines は、2026年9月8日に、特発性肺線維症に対する taladegib の Endeavor 社のフェーズ2a 試験で収集された CT 画像データの AI 主導の定量解析から得られた好結果を、バルセロナで開催された欧州呼吸器学会（ERS）で発表しました。共同発表によると、解析は肺構造と線維化の複数指標にわたる有意な治療効果を検出したとされています。

基礎となる研究は ENV‑IPF‑101 と名付けられ、IPF 患者を対象としたランダム化・二重盲検・プラセボ対照の 12 週間試験で、ヘッジホッグ経路阻害剤である taladegib を評価しました。この試験では、taladegib 投与により、努力肺活量（FVC）で測定されたベースラインからの肺機能が改善し、全肺容量が増加し、12 週時点で間質性肺疾患の指標がベースラインから逆転したことが以前に示されています。

E-Lung 事後解析

Brainomix 360 e-Lung は、FDA 認可・CE マーク取得済みの AI 搭載画像解析ツールで、肺 CT スキャンの放射線画像特徴を自動的に定量化・可視化します。臨床医はこれらの出力を肺疾患の診断評価に活用できます。両社は、Brainomix の AI 搭載定量画像出力が臨床試験を支援できるかどうかを評価する事後解析を実施するために協業しました。12 週間の ENV‑IPF‑101 試験の解析において、e‑Lung は taladegib に有利な肺容積、全体的な間質性肺疾患負荷、総線維化範囲において有意なプラスの差異を検出したと報告しています。

両社によれば、今回の知見は、AI 搭載の定量画像出力が小規模かつ比較的短期間の臨床研究において有意義な治療効果の検出を支援し、より効率的で情報に基づく臨床開発を促進する可能性を示しています。また、これらの結果は、肺線維症開発プログラムにおいて信頼性の高い客観的な AI 派生エンドポイントの価値を裏付ける証拠と位置付けられました。努力肺活量（FVC）は確立された臨床エンドポイントであるものの、今回の発表では、FVC だけでは有意な生物学的変化を完全に捉えられない、また治療反応の機序的洞察を提供できない可能性があると述べられました。背景療法により肺機能の測定可能な低下が抑制される中、CT の定量化感度が高まることで、微細な治療効果を検出し、データに基づく薬剤開発を支援できると両社は指摘しています。

この結果を受けて、Brainomix と Endeavor はさらなる協業を加速させ、taladegib の肺線維症に対する継続的な臨床開発に定量画像解析を組み込むことを目指しています。

Endeavor BioMedicines の最高医療責任者（CMO）である Lisa Lancaster 博士は、今回の解析が taladegib の肺構造改善、線維化低減、IPF 患者の肺機能向上の可能性を引き続き裏付けていると述べました。「小規模なコホートで、短期間の治療でも統計的に有意な変化を検出できる技術に感銘を受けました」と語り、今回の結果は臨床開発のリスク低減に寄与する客観的で感度が高く信頼できるエンドポイントの価値を示す証拠であると説明しました。

試験デザインと学会詳細

「taladegib 治療は肺容積の増加と ILD マーカーの退縮をもたらす: Brainomix e-Lung を用いたフェーズ2a 事後 CT 解析」というタイトルのプレゼンテーションは、2026年9月5日から9日まで開催された学会のラテブレイクアブストラクトとして採択されました。英国ロイヤル・ブロムトン病院のコンサルタント呼吸器専門医であり、Brainomix のシニア・メディカル・ディレクターである Peter George が発表者です。Endeavor のプレゼンテーション発表によります。

Endeavor は、IPF を米国で 15 万人以上の成人が罹患している慢性・進行性の肺疾患と説明しており、診断後の平均余命は 3〜5 年としています。Endeavor の主要候補薬である taladegib は、ヘッジホッグシグナル経路の重要受容体に結合して阻害するよう設計されており、同社によれば、線維化を促進する筋線維芽細胞を除去し、肺線維症で見られる過剰な創傷治癒プロセスを解消する可能性があるとのことです。

George 氏は、e‑Lung 解析が taladegib の有効性と作用機序に関する重要な洞察を提供したと述べ、同薬は現在開発中の肺線維症治療薬の中で最も有望なものの一つであると評価しました。「定量的 CT 画像は、より早期かつ迅速で情報に基づく開発判断を支援する強力な手法であり、最終的には有望な治療薬を患者に早く届けることに寄与します」と語りました。

ERS における広範なプレゼンス

Brainomix は、e‑Lung を多様なデータセットでトレーニングし、同プラットフォームはすでに複数のフェーズ2およびフェーズ3試験で使用されていると述べました。同社によれば、e‑Lung はフェーズ3b の肺線維症試験で共同主要エンドポイントとして選択された初の定量 CT 画像プラットフォームとなっています。

taladegib 解析に加えて、Brainomix は ERS 2026 で、定量 CT が肺 CT スキャンの評価に客観的な洞察を提供する可能性に関する 4 つの追加研究を発表します。これらの研究は、間質性肺疾患の治療反応評価、早期疾患進行の検出、死亡リスクの層別化、肺高血圧リスク患者の特定を検討しました。

Brainomix はオックスフォード大学からスピンアウトした企業で、肺疾患と脳卒中向けの AI 搭載画像ツールを開発しており、英国、アイルランド、米国に拠点を持ち、20 カ国以上で事業を展開しています。