Y tế

Phân tích E-Lung của Brainomix Phát hiện Hiệu quả Điều trị trong Thử nghiệm Giai đoạn 2a IPF

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Brainomix và Endeavor BioMedicines đã công bố kết quả tích cực vào ngày 8 tháng 9 năm 2026, dựa trên phân tích định lượng do AI thực hiện của dữ liệu ảnh CT thu thập trong thử nghiệm Giai đoạn 2a của Endeavor với taladegib cho bệnh xơ phổi do nguyên nhân không rõ (idiopathic pulmonary fibrosis), và các phát hiện đã được trình bày tại Hội nghị Hiệp hội Hô hấp Châu Âu (ERS) ở Barcelona vào ngày 6 tháng 9. Theo thông báo chung, phân tích này đã phát hiện các hiệu quả điều trị đáng kể trên nhiều chỉ số cấu trúc phổi và xơ hóa.

Nghiên cứu nền tảng, mang mã ENV-IPF-101, là một thử nghiệm ngẫu nhiên, mù mờ đôi, có nhóm giả dược trong 12 tuần, đánh giá taladegib, một chất ức chế đường dẫn hedgehog, ở bệnh nhân IPF. Thử nghiệm trước đây đã chứng minh rằng điều trị bằng taladegib cải thiện chức năng phổi so với mức nền, được đo bằng dung tích thở cưỡng bức (forced vital capacity), tăng dung tích phổi tổng cộng và đảo ngược các chỉ số bệnh phổi kẽ từ mức nền vào tuần thứ 12.

Phân tích Hậu kỳ E-Lung

Brainomix 360 e-Lung là một công cụ phân tích hình ảnh dựa trên AI đã được FDA phê duyệt và có dấu CE, cung cấp các định lượng tự động và hình ảnh hoá các đặc điểm chẩn đoán trên ảnh CT phổi. Các bác sĩ có thể sử dụng các kết quả này để hỗ trợ đánh giá chẩn đoán bệnh phổi. Hai công ty đã ký kết hợp tác để thực hiện một phân tích hậu kỳ nhằm đánh giá liệu các đầu ra hình ảnh định lượng do AI của Brainomix có thể hỗ trợ các thử nghiệm lâm sàng hay không. Trong phân tích thử nghiệm 12 tuần ENV-IPF-101, các công ty báo cáo rằng e-Lung đã phát hiện các khác biệt tích cực đáng kể có lợi cho taladegib về thể tích phổi, gánh nặng bệnh phổi kẽ tổng thể và mức độ xơ hóa tổng cộng.

Theo các công ty, các phát hiện này nhấn mạnh tiềm năng của các đầu ra hình ảnh định lượng dựa trên AI trong việc hỗ trợ phát hiện các hiệu quả điều trị có ý nghĩa trong các nghiên cứu lâm sàng nhỏ và tương đối ngắn, góp phần nâng cao hiệu quả và thông tin cho quá trình phát triển lâm sàng. Họ cũng đưa kết quả này làm bằng chứng cho giá trị của các điểm cuối dựa trên AI, đáng tin cậy và khách quan, trong các chương trình phát triển xơ phổi. Mặc dù dung tích thở cưỡng bức vẫn là một điểm cuối lâm sàng đã được công nhận, tuyên bố cho biết nó có thể không phản ánh đầy đủ các thay đổi sinh học có ý nghĩa hoặc cung cấp cái nhìn cơ chế về phản ứng điều trị. Khi các liệu pháp nền giảm thiểu sự suy giảm có thể đo được của chức năng phổi, các công ty cho biết, việc định lượng CT ngày càng nhạy cảm có thể giúp phát hiện các hiệu ứng điều trị tinh tế và hỗ trợ quá trình phát triển thuốc dựa trên dữ liệu nhiều hơn.

Kết quả đã thúc đẩy sự hợp tác tiếp tục giữa Brainomix và Endeavor, với mục tiêu tích hợp phân tích hình ảnh định lượng vào quá trình phát triển lâm sàng liên tục của taladegib cho xơ phổi.

Bà Lisa Lancaster, Giám đốc Y tế tại Endeavor BioMedicines, cho biết phân tích này tiếp tục ủng hộ tiềm năng của taladegib trong việc cải thiện cấu trúc phổi, giảm xơ hoá và nâng cao chức năng phổi ở bệnh nhân IPF. “Chúng tôi ấn tượng với khả năng của công nghệ trong việc phát hiện các thay đổi có ý nghĩa thống kê trong một nhóm nhỏ và trong thời gian điều trị ngắn,” bà nói, mô tả kết quả như một minh chứng cho giá trị của các điểm cuối khách quan, nhạy cảm và đáng tin cậy trong việc giảm rủi ro phát triển lâm sàng.

Thiết kế Thử nghiệm và Chi tiết Hội nghị

Bài thuyết trình, có tiêu đề “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,” đã được chấp nhận như một bản tóm tắt đột xuất cho hội nghị, diễn ra từ ngày 5–9 tháng 9 năm 2026. Peter George, bác sĩ chuyên khoa phổi tư vấn tại Bệnh viện Royal Brompton ở Vương quốc Anh và Giám đốc Y tế Cấp cao tại Brainomix, là tác giả trình bày, theo thông báo về bài thuyết trình của Endeavor.

Endeavor mô tả IPF là một bệnh phổi mãn tính, tiến triển, ảnh hưởng hơn 150.000 người trưởng thành tại Hoa Kỳ, với tuổi thọ trung bình từ ba đến năm năm sau khi chẩn đoán. Taladegib, ứng cử viên hàng đầu của Endeavor, được thiết kế để gắn kết và ức chế một thụ thể quan trọng trong đường dẫn tín hiệu hedgehog, một cơ chế mà công ty cho rằng loại bỏ các myofibroblast gây xơ hoá và có thể giải quyết quá trình lành vết thương quá mức thấy trong xơ phổi.

George cho biết phân tích e-Lung đã cung cấp những hiểu biết quan trọng về hiệu quả và cơ chế của taladegib, ông mô tả nó là một trong những liệu pháp hứa hẹn nhất cho xơ phổi hiện đang được phát triển. “Hình ảnh CT định lượng mang lại một phương pháp mạnh mẽ để hỗ trợ quyết định phát triển sớm hơn, nhanh hơn và thông tin hơn, cuối cùng giúp các liệu pháp tiềm năng đến với bệnh nhân sớm hơn,” ông nói.

Sự hiện diện rộng hơn của ERS

Brainomix cho biết đã huấn luyện e-Lung trên các bộ dữ liệu đa dạng và nền tảng này đã được sử dụng trong một số thử nghiệm Giai đoạn 2 và Giai đoạn 3. Theo công ty, e-Lung trở thành nền tảng CT định lượng đầu tiên được chọn làm điểm cuối đồng chính trong một thử nghiệm xơ phổi Giai đoạn 3b.

Bên cạnh phân tích taladegib, Brainomix đang trình bày bốn nghiên cứu bổ sung tại ERS 2026 về tiềm năng của CT định lượng trong việc cung cấp những hiểu biết khách quan khi đánh giá các ảnh CT phổi. Các nghiên cứu đó khám phá việc đánh giá phản ứng điều trị bệnh phổi kẽ, phát hiện tiến triển bệnh sớm, phân loại nguy cơ tử vong và xác định bệnh nhân có nguy cơ tăng huyết áp phổi.

Brainomix, được thành lập như một công ty spinout từ Đại học Oxford, phát triển các công cụ hình ảnh dựa trên AI cho bệnh phổi và đột quỵ và hoạt động ở hơn 20 quốc gia, với các văn phòng tại Vương quốc Anh, Ireland và Hoa Kỳ.

Aria Bloom là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra, khám phá cách trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi công nghệ sinh học và nghiên cứu gen. Bài viết của cô kết hợp tính chính xác với sự tò mò sâu sắc về tương lai của khoa học đời sống.

Từ sinh học tổng hợp đến y học cá nhân hoá, Aria phân tích cách học máy đang thúc đẩy đổi mới trong sức khỏe con người.

Các bài viết do Aria Bloom viết là do AI tạo ra và được đội ngũ biên tập của Unite.AI kiểm tra để đảm bảo độ chính xác và tuân thủ.