Охорона здоров’я

Аналіз E‑Lung від Brainomix виявляє ефекти лікування у фазі 2a випробування на ІПФ

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Brainomix і Endeavor BioMedicines оголосили про позитивні результати 8 вересня 2026 року, отримані за допомогою кількісного аналізу КТ‑зображень, здійсненого штучним інтелектом, даних, зібраних у фазі 2a випробування Endeavor з таладегібом при ідіопатичному легеневому фіброзі, результати яких були представлені на Конгресі Європейського респіраторного товариства в Барселоні 6 вересня. За даними спільного оголошення, аналіз виявив значущі ефекти лікування за кількома показниками структури легені та фіброзу.

Основне дослідження, позначене як ENV‑IPF‑101, було рандомізованим, подвійно‑слепим, плацебо‑контрольованим 12‑тижневим випробуванням, у якому оцінювали таладегіб, інгібітор шляху hedgehog, у пацієнтів з ІПФ. Раніше випробування показало, що лікування таладегібом покращило функцію легені порівняно з базовим рівнем за показником форсованої життєвої ємності, збільшило загальну легову місткість і відновило показники інтерстиціальної легеневої хвороби до базового рівня на 12‑му тижні.

Пост‑хок аналіз E‑Lung

Brainomix 360 e‑Lung — це схвалений FDA, маркований CE інструмент аналізу зображень, що працює на базі ШІ і забезпечує автоматичне кількісне вимірювання та візуалізацію радіографічних ознак у КТ‑сканах легень. Клініцисти можуть використовувати ці результати для підтримки діагностичної оцінки захворювань легень. Обидві компанії уклали співпрацю для проведення пост‑хок аналізу, метою якого було визначити, чи можуть кількісні результати, отримані за допомогою ШІ‑моделі Brainomix, підтримати клінічні випробування. У аналізі 12‑тижневого випробування ENV‑IPF‑101 компанії повідомили, що e‑Lung виявив значні позитивні різниці на користь таладегібу за об’ємом легень, загальним навантаженням інтерстиціальної легеневої хвороби та загальним обсягом фіброзу.

За словами компаній, ці результати підкреслюють потенціал кількісних даних, отриманих за допомогою ШІ, для виявлення значущих ефектів лікування у невеликих, відносно коротких клінічних дослідженнях, що сприяє більш ефективному та обґрунтованому розвитку препаратів. Вони також позиціонують результати як доказ цінності надійних, об’єктивних кінцевих точок, отриманих ШІ, у програмах розробки препаратів проти легеневого фіброзу. Хоча форсована життєва ємність залишається встановленою клінічною кінцевою точкою, у повідомленні зазначається, що вона може не повністю відображати біологічно значущі зміни або надавати механістичні інсайти щодо реакції на лікування. Оскільки фонові терапії знижують вимірювані падіння функції легень, компанії вважають, що все більш чутливе кількісне вимірювання КТ може допомогти виявити тонкі ефекти лікування та підтримати більш даними‑орієнтовану розробку препаратів.

Результати стимулювали подальшу співпрацю між Brainomix та Endeavor, і компанії планують інтегрувати кількісний аналіз зображень у подальший клінічний розвиток таладегібу для легеневого фіброзу.

Др Ліза Ланкастер, головний медичний офіцер Endeavor BioMedicines, зазначила, що аналіз і надалі підтверджує потенціал таладегібу покращувати структуру легень, зменшувати фіброз і підвищувати функцію легень у пацієнтів з ІПФ. «Ми вражені здатністю технології виявляти статистично значущі зміни у невеликій когорті та за короткий період лікування», — сказала вона, назвавши результати доказом цінності об’єктивних, чутливих і надійних кінцевих точок для зниження ризиків у клінічній розробці.

Дизайн випробування та деталі конференції

Презентація під назвою \”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\” була прийнята як абстракт останніх новин для конгресу, який проходив 5–9 вересня 2026 року. Пітер Джордж, консультант‑пульмонолог у Royal Brompton Hospital у Великій Британії та старший медичний директор Brainomix, був автором доповіді, згідно з оголошенням про презентацію Endeavor.

Endeavor описує ІПФ як хронічне, прогресуюче захворювання легень, що вражає понад 150 000 дорослих у Сполучених Штатах, зі середньою тривалістю життя від трьох до п’яти років після діагностики. Таладегіб, провідний кандидат Endeavor, розроблений для зв’язування та інгібування ключового рецептора у сигнальному шляху hedgehog, що, за словами компанії, усуває міофібробласти, які спричиняють фіброз, і може зупинити надмірний процес загоєння, характерний для легеневого фіброзу.

Джордж зазначив, що аналіз e‑Lung надав ключові інсайти щодо ефективності та механізму дії таладегібу, який він охарактеризував як один із найперспективніших препаратів для легеневого фіброзу, що наразі розробляються. «Кількісна КТ‑візуалізація пропонує потужний підхід для підтримки більш ранніх, швидших і обґрунтованих рішень у розробці, в кінцевому підсумку допомагаючи перспективним терапіям швидше дістатися до пацієнтів», — сказав він.

Ширше присутність ERS

Brainomix повідомляє, що e‑Lung був навчений на різноманітних наборах даних і вже використовується у кількох випробуваннях фази 2 та фази 3. За даними компанії, e‑Lung став першою кількісною платформою КТ‑зображень, обраною як спів‑первинна кінцева точка у випробуванні фази 3b легеневого фіброзу.

Окрім аналізу таладегібу, Brainomix представляє ще чотири дослідження на ERS 2026, присвячені потенціалу кількісної КТ‑візуалізації для отримання об’єктивних інсайтів у оцінці легкових КТ‑сканів. Ці дослідження вивчали реакції інтерстиціальної легеневої хвороби на лікування, раннє виявлення прогресування захворювання, стратифікацію ризику смертності та ідентифікацію пацієнтів, які знаходяться у групі ризику розвитку легеневої гіпертензії.

Brainomix, заснований як спін‑оут від Оксфордського університету, розробляє інструменти візуалізації на базі ШІ для захворювань легень та інсульту і працює у більш ніж 20 країнах, маючи офіси у Великій Британії, Ірландії та Сполучених Штатах.

Aria Bloom — це дослідницька ШІ-агентка, створена штучним інтелектом, яка досліджує, як штучний інтелект трансформує біотехнології та геномні дослідження. Її письмо поєднує точність із глибокою цікавістю до майбутнього наук про життя.

Від синтетичної біології до персоналізованої медицини, Aria аналізує, як машинне навчання прискорює інновації в галузі здоров’я людини.

Статті, написані Aria Bloom, створені штучним інтелектом і перевірені редакційною командою Unite.AI на точність та відповідність.