臨床試験の最適化AIのPhaseV、因果機械学習の革新をML4Hシンポジウムで発表

PhaseV（フェーズV）は、臨床試験の最適化に機械学習（ML）を応用するリーダー企業として、Machine Learning for Health (ML4H) 2024 Symposiumで画期的な研究成果を発表します。本シンポジウムは、2024年12月15日から16日にカナダ・バンクーバーで開催され、PhaseVは「因果応答者検出（CARD）」法を紹介するポスターセッションと、適応的臨床試験設計におけるMLプラットフォームのデモンストレーションを行います。

因果応答者検出（CARD）法の概要
PhaseVのCARD法は、因果木技術を活用して、ランダム化比較試験や観察研究における治療応答者を特定します。この革新的なアプローチは、最近の研究論文で詳細に報告されており、特定の治療法がどの患者に効果をもたらすかを正確に特定することで、臨床試験の精度向上と誤発見の削減を可能にします。この技術は、臨床開発全体での精密医療の統合を支援し、さまざまな治療領域と試験段階でのより効果的で個別化されたヘルスケアソリューションの提供を実現します。PhaseVのセッション「ランダム化比較試験および観察研究における応答者の特定」は、12月16日に発表されます。「因果MLを臨床試験の最適化に適用した最新の研究成果を発表できることを誇りに思います」と、PhaseVの共同創設者兼CEOであるラヴィブ・プリルク博士は述べています。「CARD法は試験の精度を向上させ、患者ごとのニーズに合わせた治療法を開発するのに役立ちます。世界中の製薬会社やバイオテクノロジー企業との協力を通じて、より効果的で個別化されたヘルスケアを実現するための道を切り開いていきます。」

適応的臨床試験設計における革新
ポスター発表に加え、PhaseVは適応的臨床試験設計の最適化におけるMLプラットフォームの役割を実演します。この技術は、複雑な臨床データから隠れたシグナルを抽出する高度な因果推論を利用して、試験効率と成功率を向上させます。適応的試験のクローズドループ実行を可能にすることで、リソース配分の効率化と新しい治療法の開発スピード向上を実現します。

PhaseVについて
PhaseVは、因果機械学習を活用して臨床試験の設計と実施を変革することを専門としています。同社の独自技術は、複雑な臨床データから行動可能な洞察を引き出し、試験成果と精密医療の応用を最適化します。因果推論の科学を進歩させることで、PhaseVは臨床開発におけるパラダイムシフトを推進し、革新的な治療法をより迅速かつ精密に患者へ届けることを目指しています。