Opyl Limited ha anunciado que su solución de software de predicción de ensayos clínicos y diseño de protocolos, TrialKey, ha logrado con éxito un hito clave en su desarrollo, al reducir el sesgo para mejorar la precisión predictiva del modelo, al rastrear con exactitud un subconjunto aleatorio de ensayos clínicos notificados a los registros mundiales hasta sus resultados, con una precisión del 92%. Esto es significativo, ya que sólo alrededor del 13% de los cerca de 431.000 ensayos clínicos1 registrados en el sitio web gubernamental de EE.UU.
, ClinicalTrials.gov, han publicado sus resultados en el sitio y ningún ensayo está vinculado en el tiempo a medida que avanza entre las fases clínicas. El enorme vacío de información es un problema importante para el sector de la investigación médica, ya que nadie se beneficia de los aprendizajes del pasado y a menudo se repiten los errores de diseño de los protocolos (planes de ensayo) cometidos en ensayos anteriores. Esta asimetría de la información contribuye a las altas tasas de fracaso de los ensayos y a la pérdida innecesaria de tiempo y dinero en investigaciones destinadas al fracaso. La solución escalable de software como servicio (SaaS) TrialKey supera este problema utilizando el aprendizaje automático/la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para vincular los ensayos a través de múltiples bases de datos y fuentes globales, reduciendo el sesgo de los fracasos y mejorando así la precisión de la predicción y el diseño de los protocolos y el valor del software. La realización del primer gran hito de desarrollo se financió con la subvención Innovation Connections del gobierno federal y se hizo en colaboración con la Escuela de Ciencias Computacionales de la Universidad RMIT. La vinculación de los resultados de los ensayos clínicos a través de las fases que conducen a una solución de diseño de ensayos de software precisa demostrará ser una herramienta inestimable para los investigadores de todo el mundo, desde las grandes farmacéuticas hasta la biotecnología y la tecnología médica emergentes. Con el aumento de los costes de la investigación médica y de los ensayos clínicos, que se traduce en un mayor coste de los nuevos fármacos y dispositivos, TrialKey pretende reducir las tasas de fracaso y, por tanto, el desperdicio de valiosos recursos financieros y clínicos, lo que se espera que proporcione una asistencia sanitaria más asequible. Utilizando un subconjunto de 17.661 ensayos de fase 1, 2 y 3 procedentes de un registro público, el equipo de Opyl, en colaboración con el Dr. Antonio Jimeno Yepes y la profesora Karin Vespoor de la Universidad RMIT, fue capaz de estimar los vínculos con las fases futuras del mismo ensayo en el 45% de las ocasiones. Por ejemplo, muestra que de los 6.847 ensayos de fase 2 realizados, Opyl fue capaz de encontrar 3.800 ensayos de fase 3 que enlazan con un estudio de fase 2 (55%).