>バイオテック、製薬、ライフサイエンス企業は全て、AIが薬物開発を効率化し、より効果的にすることを望んでおり、その38%はすでにその技術を採用している、デロイトによると。デロイトの調査結果によると、QuantHealthは臨床試験のリスクとアウトカムを予測するモデル参加を目指しています。
同社のAI駆動の薬物発見プラットフォームは、潜在的なリスクを削減し、臨床試験を最適化し、臨床試験の参加患者が治療にどのように反応するかを特定するのに役立つと主張しています。このテルアビブ拠点のスタートアップは、水曜日に1500万ドルのシリーズAラウンドを調達したと発表し、これにより総調達額は2000万ドルになりました。
QuantHealthの共同創設者でありCEOのOrr Inbarは、テッククランチに対して「ライフサイエンスと薬物開発の30年以上の経験から、臨床試験の成功率が低下し続けており、業界にとっては持ちこたえられない状況となっていることは明らかでした。」と話しました。また、デロイトの調査結果を引用して、投資対効果も歴史的な低水準にまで低下していると述べました。
QuantHealthのプラットフォームの特徴は、最も包括的な統合データセットの1つであり、Inbar氏はこれを3.5億人以上の患者と70万人以上のバイオメディカルグラフと臨床試験にカバーしていると説明しました。同社は結果として、二値終点指標における86％の正確度で臨床試験の結果を予測できるモデルを提供しています。つまり、同社は試験の主要な終点（またはその他の終点）の成功または失敗を86％の確率で予測することができるということです。
Inbar氏によれば、従来の計画された臨床試験の90％以上は、有効性と安全性の欠如のため市場に到達できないとのことです。
Inbar氏は「ある種の薬物は単に臨床試験に適していないし、適しているものの多くは試験の設計が悪く、それによって試験の時間がかかり、コストが増え、成功率も低下します。」と述べました。
最近のケーススタディでは、QuantHealthは一つのクライアントが急性呼吸窮迫症候群の第2相試験を設計するのを支援しました。Inbar氏は「数千のプロトコルの変化をシミュレーションすることで、プロトコルにささやかな修正を加えることができました。これにより、ターゲット人口を4.5倍増やし、研究期間を11ヶ月短縮し、必要な参加者数を251人減らすことができ、主要な終点の成功率も16.5%向上させることができました。」と述べました。
2020年に設立され、過去2年間は商業的に活動しているQuantHealthは、製薬会社、バイオテック企業、臨床研究機関と協力し、彼らのプログラムを継続的にサポートしています。また、アメリカとヨーロッパの規制当局とも協力しています。
6月、QuantHealthはアメリカでの展開を発表し、デビッド・ドーンシュトライヒ氏を最高商業責任者、共同創設者のアルノン・ホレブ氏を最高戦略運営責任者として起用しました。同社のCEOは、イスラエルとアメリカに合わせて現在25人の従業員を擁し、来年には40人に増やすことを目指していると述べました。
ベルテルスマン投資とPitango HealthTechがシリーズAで共同リードし、既存の投資家であるShoni Top Ventures、Nina Capital、Nova Capitalも最新のラウンドに参加しました。
新たな資金調達により、QuantHealthはフラグシップの試験設計ソリューションを活用した臨床開発チームの支援や、前臨床研究および薬物発見機能向けのプラットフォームの拡大、さらには営業チームと運用の拡充を行うことができるでしょう。
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