Para pacientes com câncer, os medicamentos administrados em os ensaios clínicos podem ajudar a salvar ou prolongar vidas.
Mas apesar milhares de testes nos Estados Unidos a cada ano, apenas 3% a 5% dos pacientes elegíveis inscrevem-se em investigações de novos tratamentos.
Triômicauma startup generativa de IA, afirma que pode reduzir significativamente o tempo que os médicos levam para combinar os pacientes com os ensaios.
As recomendações dos médicos costumam ser fundamentais para conseguir a inscrição dos pacientes. No entanto, oncologistas e enfermeiros ocupados muitas vezes não têm tempo para aprender sobre todos os ensaios clínicos que podem ser adequados para os seus pacientes.
Não sou médico, por isso não conheço os desafios do dia a dia da equipe médica oncológica. Mas infelizmente sei por experiência própria como é difícil encontrar ensaios clínicos para pacientes com cancro. Quando meu pai estava doente, passei inúmeras horas debruçado sobre o Clinicaltrials.gov, um site e banco de dados que lista milhares de ensaios em andamento. E ainda em março, passei meio sábado tentando encontrar um ensaio clínico para um amigo que tem câncer em estágio IV. O médico dela ofereceu apenas um teste, então ela me perguntou se havia outras opções.
Como a maioria dos ensaios clínicos tem critérios complexos, muitas vezes há dezenas de fatores como estágio do câncer, mutações e tratamentos anteriores para elegibilidade. A equipe médica muitas vezes precisa de horas para revisar manualmente o prontuário médico de um paciente para encontrar um ensaio clínico adequado. Mas devido à escassez de profissionais de oncologia, muitos pacientes com câncer não são convidados a participar ou perdem a janela de elegibilidade.
A Triomics foi fundada pelo ex-pesquisador de biotecnologia do MIT, Sarim Khan, e pelo cientista de IA da Adobe Hrituraj Singh. A dupla, que é amiga desde a faculdade, decidiu construir o Triomics em 2021 depois de perceber que os avanços na IA generativa e nos LLMs poderiam ajudar a extrair dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) para ajudar a encontrar ensaios clínicos apropriados para pacientes com câncer em minutos, em vez de horas. .
Khan e Singh ingressaram no Y Combinator no inverno de 2021 e começaram a trabalhar em um LLM construído especificamente para centros de câncer e departamentos de oncologia em sistemas hospitalares.
Três anos depois, a Triomics afirma que seis centros de cancro e hospitais estão a utilizar ativamente ou a testar o seu LLM e planeia duplicar esse número até ao final do ano. E agora a empresa arrecadou US$ 15 milhões da Série A da Lightspeed, Nexus Venture Partners, General Catalyst e Y Combinator para ajudá-la a continuar a desenvolver sua plataforma e implementá-la para novos clientes.
Embora reduzir o tempo que leva para os pacientes serem encaminhados para os ensaios clínicos possa parecer a aplicação mais imediatamente valiosa do software Triomics, Khan diz que a Triomics é muito mais do que uma empresa de ensaios clínicos. “Os médicos o usam para vários casos de uso diferentes sobre os quais eu poderia continuar falando”, disse ele.
Depois que o LLM da Triomics, que a empresa chama de OncoLLM, “lê” o prontuário médico do paciente, os dados poderiam ser usados para ajudar a preparar médicos e outras equipes médicas para consultas de pacientes ou para ajudar a enviar dados de câncer com detalhes dos órgãos afetados e estágio do câncer. progressões para agências reguladoras estaduais.
É claro que a Triomics não está sozinha na abordagem desta área. Outras startups que realizam correspondência de ensaios clínicos de IA incluem Deep 6 AI, QuantHealth, Trajectory, entre outras.
Mas Khan acredita que a Triomics é uma das poucas startups que processa grandes quantidades de conjuntos de dados especificamente para centros de câncer.
