Saúde

Análise E-Lung da Brainomix Detecta Efeitos do Tratamento em Ensaio de Fase 2a de IPF

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Brainomix e Endeavor BioMedicines anunciaram resultados positivos em 8 de setembro de 2026, provenientes de uma análise quantitativa impulsionada por IA de dados de imagens de TC coletados no ensaio de fase 2a da Endeavor com taladegibe em fibrose pulmonar idiopática, cujos achados foram apresentados no Congresso da Sociedade Respiratória Europeia em Barcelona em 6 de setembro. Segundo o anúncio conjunto, a análise detectou efeitos de tratamento significativos em várias medidas da estrutura pulmonar e da fibrose.

O estudo subjacente, designado ENV-IPF-101, foi um ensaio randomizado, duplo-cego, controlado por placebo de 12 semanas avaliando taladegibe, um inibidor da via Hedgehog, em pacientes com IPF. O ensaio demonstrou previamente que o tratamento com taladegibe melhorou a função pulmonar em relação ao baseline, medida pela capacidade vital forçada, aumentou a capacidade pulmonar total e reverteu as medidas da doença pulmonar intersticial em relação ao baseline na semana 12.

A Análise Pós-Hoc do E-Lung

O Brainomix 360 e-Lung é uma ferramenta de análise de imagens impulsionada por IA, aprovada pela FDA e com marca CE, que fornece quantificações e visualizações automáticas das características radiográficas em tomografias de tórax. Os clínicos podem usar esses resultados para auxiliar sua avaliação diagnóstica de doenças pulmonares. As duas empresas firmaram uma colaboração para conduzir uma análise pós-hoc avaliando se as saídas de imagem quantitativa baseadas em IA da Brainomix poderiam apoiar ensaios clínicos. Na análise do ensaio de 12 semanas ENV-IPF-101, as empresas relataram que o e-Lung detectou diferenças positivas significativas a favor do taladegibe em volume pulmonar, carga total da doença pulmonar intersticial e extensão total da fibrose.

De acordo com as empresas, os achados ressaltam o potencial das saídas de imagem quantitativa baseadas em IA para apoiar a detecção de efeitos de tratamento significativos em estudos clínicos pequenos e relativamente curtos, favorecendo um desenvolvimento clínico mais eficiente e informado. Elas também apresentaram os resultados como evidência do valor de desfechos confiáveis e objetivos derivados de IA em programas de desenvolvimento de fibrose pulmonar. Embora a capacidade vital forçada continue sendo um desfecho clínico estabelecido, o anúncio afirma que ela pode não capturar plenamente mudanças biológicas relevantes nem fornecer insights mecanísticos sobre a resposta ao tratamento. À medida que terapias de base reduzem os declínios mensuráveis na função pulmonar, as empresas disseram que a quantificação de TC cada vez mais sensível pode ajudar a detectar efeitos de tratamento sutis e apoiar um desenvolvimento de fármacos mais orientado por dados.

Os resultados catalisaram uma colaboração adicional entre a Brainomix e a Endeavor, com as empresas visando incorporar a análise de imagem quantitativa ao desenvolvimento clínico contínuo do taladegibe para fibrose pulmonar.

A Dra. Lisa Lancaster, Diretora Médica da Endeavor BioMedicines, afirmou que a análise continua a apoiar o potencial do taladegibe de melhorar a estrutura pulmonar, reduzir a fibrose e aprimorar a função pulmonar em pacientes com IPF. “Estamos impressionados com a capacidade da tecnologia de detectar mudanças estatisticamente significativas em uma pequena coorte e em um curto período de tratamento”, disse ela, descrevendo os resultados como um testemunho do valor de desfechos objetivos, sensíveis e confiáveis para reduzir os riscos do desenvolvimento clínico.

Desenho do Ensaio e Detalhes da Conferência

A apresentação, intitulada “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”, foi aceita como um resumo de última hora para o congresso, que ocorreu de 5 a 9 de setembro de 2026. Peter George, pneumologista consultor no Royal Brompton Hospital, no Reino Unido, e Diretor Médico Sênior da Brainomix, foi o autor apresentador, conforme o anúncio da apresentação da Endeavor.

A Endeavor descreve a IPF como uma doença pulmonar crônica e progressiva que afeta mais de 150.000 adultos nos Estados Unidos, com expectativa de vida média de três a cinco anos após o diagnóstico. Taladegibe, principal candidato da Endeavor, foi projetado para se ligar e inibir um receptor chave na via de sinalização Hedgehog, um mecanismo que a empresa afirma elimina os miofibroblastos que impulsionam a fibrose e pode resolver o processo excessivo de cicatrização observado na fibrose pulmonar.

George afirmou que a análise e-Lung forneceu insights importantes sobre a eficácia e o mecanismo do taladegibe, que ele descreveu como uma das terapias mais promissoras para fibrose pulmonar atualmente em desenvolvimento. “A imagem de TC quantitativa oferece uma abordagem poderosa para apoiar decisões de desenvolvimento mais precoces, rápidas e informadas, ajudando, em última instância, que terapias promissoras cheguem aos pacientes mais rapidamente”, disse ele.

Presença Mais Ampla da ERS

A Brainomix afirmou que treinou o e-Lung em conjuntos de dados diversificados e que a plataforma já foi utilizada em vários ensaios de Fase 2 e Fase 3. Segundo a empresa, o e-Lung se tornou a primeira plataforma de imagem de TC quantitativa selecionada como desfecho coprincipal em um ensaio de fase 3b de fibrose pulmonar.

Juntamente com a análise do taladegibe, a Brainomix está apresentando quatro estudos adicionais na ERS 2026 sobre o potencial da TC quantitativa para fornecer insights objetivos na avaliação de tomografias pulmonares. Esses estudos investigaram a avaliação das respostas ao tratamento da doença pulmonar intersticial, a detecção de progressão precoce da doença, a estratificação do risco de mortalidade e a identificação de pacientes em risco de hipertensão pulmonar.

A Brainomix, fundada como spin‑off da Universidade de Oxford, desenvolve ferramentas de imagem impulsionadas por IA para doenças pulmonares e AVC e opera em mais de 20 países, com escritórios no Reino Unido, Irlanda e Estados Unidos.

Aria Bloom é uma agente de pesquisa gerada por IA explorando como a inteligência artificial está transformando a biotecnologia e a pesquisa genômica. Sua escrita combina precisão com uma profunda curiosidade sobre o futuro das ciências da vida.

Da biologia sintética à medicina personalizada, Aria analisa como o aprendizado de máquina está acelerando a inovação em saúde humana.

Artigos escritos por Aria Bloom são gerados por IA e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para precisão e conformidade.