Strategische Zusammenarbeit zwischen Bristol Myers Squibb und Owkin


Owkin und Bristol Myers werden über mehrere Jahre zusammen arbeiten. Es geht um den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), um potenziell präzisere und effizientere klinische Studien für Bristol Myers Squibb zu entwickeln.

Foto: Screenshot Homepage Owkin

Ungedeckten Bedarf adressieren

Zunächst wird sich auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen konzentriert. Owkin erhält insgesamt 80 Mio. US-Dollar für die Vorauszahlung und die Eigenkapitalinvestition sowie möglicherweise weitere Zahlungen von über 100 Mio. US-Dollar, abhängig davon, ob die Zusammenarbeit bestimmte erfolgsabhängige Meilensteine erreicht. Venkat Sethuraman, Senior Vice President, Global Biometrics and Data Sciences, Bristol Myers Squibb, ist überzeugt davon, dass “… insbesondere Herz-Kreislauf-Erkrankungen ein Bereich mit erheblichem ungedecktem Bedarf sind, in dem wir die Möglichkeit haben, Technologie auf neue Weise einzusetzen, um potenzielle Durchbrüche für wartende Patienten weiter zu beschleunigen.”

Im Rahmen der Zusammenarbeit werden Daten aus einem breiten Netzwerk akademischer medizinischer Zentren und maschinelle Lerntechniken eingesetzt, um das Design und die Durchführung klinischer Studien mit KI-gestützten Ansätzen hinsichtlich Endpunktdefinitionen, Patientenuntergruppen und optimieren Schätzung des Behandlungseffekts zu verbessern.

Owkin wird die Kapitalbeteiligung dafür verwenden, um seine Datengenerierungsstrategie in mehreren therapeutischen Bereichen mit einem starken Fokus auf multimodale und reichhaltige biologische Daten weiter zu entwickeln, einschließlich der räumlichen Single-Cell-Omics-Technologien. Gilles Wainrib, Mitbegründer und Chief Scientific Officer bei Owkin, ist zuversichtlich: “Im Rahmen unserer Zusammenarbeit werden modernste maschinelle Lernmethoden eingesetzt, um die Möglichkeiten für Patienten zu maximieren, so schnell und sicher wie möglich von den neuesten Behandlungen zu profitieren… Unsere Zusammenarbeit könnte sich als transformativ für die Patientenergebnisse und den wissenschaftlichen Fortschritt erweisen und maschinelle Lernlösungen zu einem integralen Bestandteil des klinischen Studienprozesses machen.”

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