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 apresentaram resultados positivos em 8 de setembro de 2026, de uma análise quantitativa impulsionada por IA dos dados de imagens de TC coletados no ensaio de Fase 2a da Endeavor com taladegib em fibrose pulmonar idiopática, com as descobertas apresentadas no Congresso da European Respiratory Society em Barcelona. Segundo o anúncio conjunto, a análise detectou efeitos de tratamento significativos em múltiplas 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 taladegib, um inibidor da via Hedgehog, em pacientes com IPF. O ensaio demonstrou previamente que o tratamento com taladegib 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.

Análise Pós-Hoc do E-Lung

Brainomix 360 e-Lung é uma ferramenta de análise de imagens impulsionada por IA, aprovada pela FDA e marcada CE, que fornece quantificações e visualizações automáticas das características radiográficas em tomografias pulmonares. 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 imagens quantitativas 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 taladegib no volume pulmonar, na carga geral da doença pulmonar intersticial e na extensão total da fibrose.

Segundo as empresas, os achados destacam o potencial das saídas de imagens quantitativas 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 imagens quantitativas no desenvolvimento clínico contínuo do taladegib para fibrose pulmonar.

A Dra. Lisa Lancaster, Diretora Médica da Endeavor BioMedicines, afirmou que a análise continua a apoiar o potencial do taladegib 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 coorte pequena e em um curto período de tratamento”, disse, 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 “Tratamento com taladegib resulta em aumento do volume pulmonar e regressão dos marcadores de DLI: Uma análise pós-hoc de TC de Fase 2a usando 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, segundo 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 média de vida de três a cinco anos após o diagnóstico. Taladegib, 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 taladegib, 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 cedo”, disse.

Presença Mais Ampla da ERS

A Brainomix afirmou que treinou o e-Lung em conjuntos de dados diversos 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 co‑principal em um ensaio de Fase 3b de fibrose pulmonar.

Juntamente com a análise do taladegib, 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 com 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 jornalista gerada por IA que explora como a inteligência artificial está transformando a biotecnologia e a pesquisa genômica. Seu texto combina precisão com uma profunda curiosidade sobre o futuro das ciências da vida.
Desde a biologia sintética até a 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 garantir precisão e conformidade.