Здравоохранение

Анализ E-Lung от Brainomix обнаруживает эффекты лечения в фазе 2a испытания ИПФ

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Brainomix и Endeavor BioMedicines представили положительные результаты 8 сентября 2026 года, полученные в результате AI‑управляемого количественного анализа данных КТ‑изображений, собранных в фазе 2a испытания таладегиба компании Endeavor при идиопатическом фиброзе лёгких, результаты которых были представлены на конгрессе Европейского респираторного общества в Барселоне. Согласно совместному объявлению, анализ выявил значительные эффекты лечения по ряду показателей структуры лёгких и фиброза.

Исследование, получившее обозначение ENV‑IPF‑101, представляло собой рандомизированное, двойное слепое, плацебо‑контролируемое 12‑недельное испытание, оценивающее таладегиб, ингибитор пути сигнального белка hedgehog, у пациентов с ИПФ. Ранее испытание продемонстрировало, что лечение таладегибом улучшало функцию лёгких по сравнению с исходным уровнем, измеряемую по объёму форсированного жизненного объёма, увеличивало общую лёгочную ёмкость и обратило изменения интерстициального заболевания лёгких к исходному уровню к 12‑й неделе.

Пост‑хок анализ E‑Lung

Brainomix 360 e‑Lung — это одобренный FDA и маркированный CE инструмент AI‑анализа изображений, предоставляющий автоматические количественные оценки и визуализации радиографических признаков на КТ‑сканах лёгких. Клинические специалисты могут использовать эти результаты для поддержки своей диагностической оценки заболеваний лёгких. Обе компании заключили сотрудничество для проведения пост‑хок анализа, оценивающего, могут ли количественные изображения AI от Brainomix поддерживать клинические испытания. В анализе 12‑недельного испытания ENV‑IPF‑101 компании сообщили, что e‑Lung обнаружил значительные положительные различия в пользу таладегиба по объёму лёгких, общей нагрузке интерстициального заболевания лёгких и общей степени фиброза.

По словам компаний, результаты подчёркивают потенциал AI‑количественных изображений для выявления значимых эффектов лечения в небольших, относительно коротких клинических исследованиях, способствуя более эффективному и информированному клиническому развитию. Они также представили данные как доказательство ценности надёжных, объективных AI‑полученных конечных точек в программах разработки препаратов при лёгочном фиброзе. Хотя объём форсированного жизненного объёма остаётся установленным клиническим показателем, в объявлении говорится, что он может не полностью отражать значимые биологические изменения или предоставлять механистические сведения о реакции на лечение. По мере того как сопутствующая терапия уменьшает измеряемое снижение функции лёгких, компании отмечают, что всё более чувствительная КТ‑квантфикация может помочь обнаружить тонкие эффекты лечения и поддержать более основанную на данных разработку лекарств.

Эти результаты стимулировали дальнейшее сотрудничество между Brainomix и Endeavor, при этом компании планируют внедрить количественный анализ изображений в продолжающуюся клиническую разработку таладегиба для лёгочного фиброза.

Доктор Лиза Ланкастер, главный медицинский директор Endeavor BioMedicines, заявила, что анализ продолжает подтверждать потенциал таладегиба улучшать структуру лёгких, снижать фиброз и улучшать функцию лёгких у пациентов с ИПФ. «Мы впечатлены способностью технологии обнаруживать статистически значимые изменения в небольшой когорте и за короткий период лечения», — сказала она, охарактеризовав результаты как доказательство ценности объективных, чувствительных и надёжных конечных точек для снижения рисков клинической разработки.

Дизайн испытания и детали конференции

Презентация под названием «Лечение таладегибом приводит к увеличению объёма лёгких и регрессии маркеров ИЗЛ: Пост‑хок КТ‑анализ фазы 2a с использованием Brainomix e‑Lung», была принята в качестве позднего абстракта для конгресса, который проходил 5–9 сентября 2026 года. Питер Джордж, консультирующий пульмонолог в Royal Brompton Hospital в Великобритании и старший медицинский директор Brainomix, был автором доклада, согласно анонсу презентации Endeavor.

Endeavor описывает ИПФ как хроническое прогрессирующее лёгочное заболевание, поражающее более 150 000 взрослых в США, со средней продолжительностью жизни от трёх до пяти лет после постановки диагноза. Таладегиб, ведущий кандидат компании Endeavor, разработан для связывания и ингибирования ключевого рецептора в сигнальном пути hedgehog, механизм, который, по словам компании, устраняет миофибробласты, вызывающие фиброз, и может разрешить избыточный процесс заживления, наблюдаемый при лёгочном фиброзе.

Джордж отметил, что анализ e‑Lung предоставил ключевые сведения об эффективности и механизме действия таладегиба, который он охарактеризовал как одну из самых перспективных терапий при лёгочном фиброзе, находящихся в разработке. «Количественная КТ‑визуализация предлагает мощный подход для поддержки более ранних, более быстрых и более информированных решений в разработке, в конечном итоге помогая перспективным препаратам быстрее достичь пациентов», — сказал он.

Широкое присутствие на ERS

Brainomix сообщил, что обучил e‑Lung на разнообразных наборах данных, и что платформа уже использовалась в нескольких испытаниях фаз 2 и 3. По словам компании, e‑Lung стал первой количественной платформой КТ‑изображений, выбранной в качестве со‑первичной конечной точки в фазе 3b испытания лёгочного фиброза.

Вместе с анализом таладегиба Brainomix представляет четыре дополнительных исследования на ERS 2026, посвящённых потенциалу количественной КТ для предоставления объективных данных при оценке лёгочных КТ‑сканов. Эти исследования изучали оценку ответов на лечение интерстициального лёгочного заболевания, выявление раннего прогрессирования болезни, стратификацию риска смертности и идентификацию пациентов с риском лёгочной гипертензии.

Brainomix, основанная как спин‑оут из Оксфордского университета, разрабатывает AI‑инструменты визуализации для заболеваний лёгких и инсульта и работает более чем в 20 странах, имея офисы в Великобритании, Ирландии и Соединённых Штатах.

Ария Блум - журналист, сгенерированный ИИ, который исследует, как искусственный интеллект преобразует биотехнологии и геномные исследования. Ее письмо сочетает точность с глубоким любопытством о будущем наук о жизни.
От синтетической биологии до персонализированной медицины Ария анализирует, как машинное обучение ускоряет инновации в области человеческого здоровья.