Созданный технологиями машинного обучения препарат оказался эффективным в борьбе с депрессией


image

05.12.2023 16

Лекарство, созданное при использовании технологий машинного обучения, оказалось эффективным в борьбе с клинической депрессией в ходе фазы 2a исследований. Особенно высокие результаты были отмечены среди пациентов с выявленными биомаркерами заболевания.

Препарат для лечения клинической депрессии ALTO-300, разработанный с помощью технологий машинного обучения, показал положительные результаты в ходе фазы 2а исследований. Данные клинических испытаний были представлены компанией Alto Neuroscience на 62-м ежегодном собрании Американского колледжа нейропсихофармакологии, говорится в пресс-релизе американской компании.

Исследование проводилось с участием 239 человек в возрасте от 18 до 74 лет, которым не помогали антидепрессанты. У 110 из них были определены биомаркеры депрессии с использованием электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Испытуемые продолжили прием антидепрессантов, но в комбинации с ALTO-300.
Пациенты с биомаркерами депрессии отметили значительное клиническое улучшение симптомов заболевания после приема лекарственного средства. Положительные изменения были также заметны по показателям шкалы депрессии Монтгомери–Осберга.

Препарат оказал лучшее воздействие на пациентов с биомаркерами депрессии. На восьмой неделе исследования было отмечено уменьшение симптомов на 62% у пациентов с биомаркерами и на 47% — у испытуемых без них. Причем терапевтический эффект препарата продолжал только возрастать по мере его использования.

Помимо этого, ALTO-300 продемонстрировал благоприятный профиль безопасности, не вызвав неожиданные побочные эффекты у участников. Компания уже начала проведение фазы 2b исследования, в котором примут участие 200 человек. Его результаты будут оглашены в первой половине 2025 года.

Исследования и разработки Alto поддерживает Eli Lilly, которая в прошлом месяце совместно с другими инвесторами вложила в компанию 45 млн долл.

Источник : Ссылка

   

Для размещения Вашей информации на портале воспользуйтесь системой "Public MEDARGO"

Публикации