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HHS lancia SURPASS per riprogettare le sperimentazioni cliniche con l’IA
HHS ha annunciato SURPASS, un programma di ARPA-H che punta a usare modelli computazionali, infrastrutture condivise e analisi in tempo reale per cambiare il modo in cui le sperimentazioni cliniche vengono progettate e condotte. ARPA-H indi
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
La sfida dello sviluppo clinico
Secondo il Department of Health and Human Services, oltre il 90% dei farmaci candidati non supera lo sviluppo e lo sviluppo clinico richiede spesso più di un decennio. Il dipartimento afferma che il processo può costare in media fino a 2 miliardi di dollari. Il 30 settembre HHS ha annunciato SURPASS, un programma di ARPA-H progettato per usare modelli computazionali, analisi dei dati in tempo reale e automazione per cambiare il modo in cui le sperimentazioni vengono progettate e condotte.
SURPASS sta per Simulation-augmented, Real-time Platform Adaptive Seamless Trials. Il programma intende combinare modelli predittivi, infrastrutture condivise per le sperimentazioni, gruppi di controllo comuni e analisi continue, in modo che i ricercatori possano adattare gli studi man mano che si accumulano le evidenze, anziché attendere la conclusione di ogni fase convenzionale. L’obiettivo è valutare farmaci e prodotti biologici più rapidamente e con meno partecipanti; l’annuncio descrive obiettivi, non risultati ottenuti da un sistema operativo.
«L’attuale sistema delle sperimentazioni cliniche richiede spesso troppe interruzioni, troppe infrastrutture duplicate e troppo tempo prima che i ricercatori possano capire se una sperimentazione sta procedendo nella direzione giusta»,
ha detto Daria Fedyukina, Ph.D., responsabile del programma SURPASS.
Fedyukina ha detto che il programma sta sviluppando strumenti e metodi statistici per consentire ai gruppi di ricerca di analizzare i dati che si accumulano durante le sperimentazioni e adattare gli studi secondo le necessità.
Tre filoni tecnici per riprogettare le sperimentazioni
Un filone utilizzerebbe «gemelli digitali» e altri modelli predittivi per simulare gli esiti clinici e operativi prima dell’inizio di una sperimentazione. ARPA-H lo definisce un motore di progettazione senza fasi: un sistema pensato per aiutare i ricercatori a progettare studi con meno pazienti, raccogliendo al contempo evidenze che potrebbero rafforzare la fiducia delle autorità regolatorie in questo approccio.
Un secondo filone svilupperebbe un motore di inferenza per analisi continue o su richiesta. È pensato per consentire modifiche più rapide a una sperimentazione e ridurre la dipendenza da gruppi di controllo convenzionali numerosi, mantenendo standard rigorosi per le evidenze. Il terzo filone automatizzerebbe alcune attività operative delle sperimentazioni, tra cui l’avvio degli studi, l’aggiunta di bracci di trattamento, la raccolta e la pulizia dei dati e la preparazione dei dataset.
La pagina del programma ARPA-H presenta l’ambizione sotto forma di domanda: si potrebbero abbreviare a meno di quattro anni le sperimentazioni cliniche che oggi richiedono più di un decennio? È un obiettivo del lavoro proposto, non un tempo che HHS afferma sia già stato raggiunto dal nuovo programma. L’agenzia non ha annunciato risultati di sperimentazioni condotte nell’ambito di SURPASS.
STACK, COMMONS e CINCH affrontano gli ostacoli oltre la progettazione degli studi
HHS ha affiancato a SURPASS tre progetti rivolti a problemi che possono impedire a una sperimentazione di raggiungere i partecipanti o di usare efficacemente i dati. STACK prevede di usare l’IA per accelerare l’attivazione dei centri clinici e preparare a condurre studi centri privi di precedenti esperienze di ricerca. Il suo obiettivo dichiarato è ampliare la capacità di condurre sperimentazioni e avvicinare le opportunità di ricerca ai pazienti.
COMMONS è pensato per creare un sistema per il consenso su scala nazionale, incentrato sulla tutela della privacy, e migliorare l’accesso a dati adatti all’uso a fini regolatori. CINCH si concentra sui dati dei pazienti e sull’orientamento nei percorsi di cura: punta ad aiutare le persone a fornire informazioni raccolte nel mondo reale, coordinare le cure e trovare sperimentazioni che potrebbero essere adatte a loro. Insieme, i progetti affrontano la capacità dei centri, la frammentazione dei dati e l’impegno necessario per mettere in contatto i pazienti con la ricerca.
Si tratta di funzioni previste, non di prove che i progetti abbiano già aumentato le iscrizioni o migliorato l’accesso alle sperimentazioni. HHS afferma che il lavoro punta a produrre strumenti riutilizzabili, standard, documenti regolatori e dimostrazioni che potrebbero essere utili ad altri promotori, centri di ricerca e autorità regolatorie.
ARPA-H fissa a gennaio 2027 il termine per le proposte
ARPA-H ha aperto un’opportunità di finanziamento per SURPASS e cerca proposte da gruppi con competenze in statistica, IA, progettazione delle sperimentazioni cliniche, attività operative e regolamentazione. La pagina del programma indica un webinar informativo per il 15 ottobre 2026, con iscrizioni entro il 12 ottobre, e un evento Proposers’ Day per il 6 novembre, con iscrizioni entro il 28 ottobre. Le sintesi delle soluzioni devono essere presentate entro il 30 novembre; i gruppi devono presentarne una e attendere un riscontro prima di procedere con una proposta completa.
Secondo la pagina del programma ARPA-H, le proposte complete devono essere presentate entro il 22 gennaio 2027. La prossima prova sarà verificare se i gruppi riusciranno a trasformare i modelli e le infrastrutture condivise proposti in sperimentazioni progettate in modo che le autorità regolatorie possano valutarle e i pazienti possano parteciparvi, anche in centri che non hanno condotto ricerche in precedenza.