نظرة عامة

دراسات الحالة وأبرز النجاحات

حتى بدون الإشارة إلى رعاة تجارب محددين أو أنظمة مستشفيات دقيقة، أبلغ المتبنون الأوائل لـ PGxAI في البحث السريري عن تحسينات قابلة للقياس في تصنيف المرضى وتقليل الأحداث الضائرة وكفاءة التجارب بشكل عام. فيما يلي أمثلة افتراضية توضح كيف يمكن للمنظمات البحثية التعاقدية (CROs) والرعاة الاستفادة من علم الصيدلة الجيني المدفوع بالذكاء الاصطناعي عبر مجالات علاجية مختلفة.

دراسة حالة

تجربة أورام في المرحلة المتوسطة

جدولة عرض توضيحي اتصل بنا

التحدي

واجهت دراسة أورام في المرحلة الثانية صعوبة في التوظيف البطيء وسمية أعلى من المتوقع لدى المرضى الذين يتلقون علاجًا موجهًا جديدًا.

الحل

من خلال دمج تصنيف المرضى المدفوع بالذكاء الاصطناعي، تمكن فريق البحث من فحص علامات وراثية محددة مرتبطة بالاستجابة للعلاج وتقليل مخاطر السمية.

النتائج

•

تسجيل أسرع بنسبة 30٪ من خلال معايير أهلية محسنة

•

انخفاض بنسبة 25٪ في الأحداث الضائرة الشديدة (SAEs) المرتبطة بالسمية خارج الهدف

•

عدد أقل من انحرافات البروتوكول ومجموعة مرضى أكثر تجانسًا

“منحتنا PGxAI الثقة لتسجيل أكثر المرضى استجابة، مما ساعدنا على تحقيق المعالم المؤقتة قبل الموعد المحدد.”

د. ماريا دانيلز

قائدة البرنامج السريري، تجربة الأورام

دراسة حالة

دراسة أمراض القلب والأوعية الدموية متعددة المراكز

جدولة عرض توضيحي اتصل بنا

التحدي

واجهت تجربة في المرحلة الثالثة لمضاد تخثر جديد تسربًا متكررًا بسبب مضاعفات النزيف وعدم اتساق الجرعات عبر مواقع متعددة.

الحل

قام فريق البحث بتضمين تنبيهات PGxAI المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في نظام EDC الخاص بهم لتكييف استراتيجيات الجرعات بناءً على المتغيرات الحرجة (مثل CYP2C9 ، VKORC1) ، مع فحص المشاركين المعرضين لمخاطر عالية مسبقًا.

النتائج

•

انخفاض كبير في معدلات التسرب

•

انخفاض تكاليف الاستشفاء بسبب قلة أحداث النزيف

•

جدول زمني معجل لتحقيق نقاط النهاية الأولية بدون تعديلات كبيرة

“من خلال دمج PGxAI في سير عملنا، حددنا نافذة علاجية أكثر أمانًا. واختتمت التجربة في الوقت المحدد مع مضاعفات أقل.”

سارة لي

نائبة رئيس قسم التطوير السريري، دراسة أمراض القلب

دراسة حالة

برنامج الطب النفسي في المرحلة المتأخرة

جدولة عرض توضيحي اتصل بنا

التحدي

واجهت تجربة سريرية في مرحلة متأخرة لمضاد اكتئاب جديد صعوبة في الاستجابة غير المتسقة للمرضى، مما عرض القوة الإحصائية اللازمة لموافقة إدارة الغذاء والدواء للخطر.

الحل

حددت PGxAI مجموعات فرعية وراثية محددة من المحتمل أن تستجيب بشكل إيجابي، مما أدى إلى تحسين معايير الاشتمال وتخصيص الجرعات للمستقلبين الضعفاء والمستقلبين فاحقي السرعة.

النتائج

•

إشارات فعالية أقوى في التحليل المؤقت

•

تقليل الأحداث الضائرة بسبب الجرعات المستنيرة بالجينات

•

تحسين ثقة الراعي في النتائج النهائية والجدوى التجارية

“جعل تصنيف PGxAI الوراثي الفارق بين نتيجة هامشية ونجاح واضح.”

د. آلان بيريز

مدير العمليات السريرية، التجربة النفسية

ماذا بعد

هل أنت مستعد لتشكيل مستقبل الطب الدقيق؟

اتصل بفريق CRO الخاص بنا

ناقش البرامج التجريبية وتكامل البيانات وعائد الاستثمار المحتمل.

اطلب عرضًا توضيحيًا

تعرف على كيف يمكن لـ PGxAI تصميم تجاربك واستراتيجيات تصنيف المرضى.

اعرف المزيد

استكشف كيف يمكن للرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي وتنبيهات علم الصيدلة الجيني أن ترتقي بنتائج أبحاثك السريرية.