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Une start-up israélienne obtient 15 M de $ pour optimiser les essais cliniques

Selon PhaseV, sa plateforme d'apprentissage automatique aide les équipes de développement clinique à analyser et à concevoir des études pour accélérer le développement de médicaments

Sharon Wrobel est journaliste spécialisée dans les technologies pour le Times of Israel.

Illustration : Un scientifique assis à son bureau et consultant un ingénieur sur le codage et la programmation sophistiqués dans un laboratoire de recherche en informatique. (Crédit : iStock by Getty Images)
Illustration : Un scientifique assis à son bureau et consultant un ingénieur sur le codage et la programmation sophistiqués dans un laboratoire de recherche en informatique. (Crédit : iStock by Getty Images)

La start-up israélienne PhaseV, qui développe une plateforme d’apprentissage automatique permettant de concevoir et d’analyser des essais cliniques, a annoncé mardi qu’elle avait obtenu 15 millions de dollars pour étendre sa présence mondiale aux États-Unis et en Europe.

Le tour de table a été mené par la société israélienne de capital-risque Viola Ventures et Exor Ventures, un investisseur dans les entreprises en phase de démarrage. LionBird, basé à Tel Aviv, et un groupe d’investisseurs providentiels ont également participé à ce tour de table.

Fondée au début de l’année 2023 par Elad Berkman, directeur technique, et Raviv Pryluk, directeur général, PhaseV a développé une plateforme basée sur l’intelligence artificielle (IA) pour aider les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques à analyser et à optimiser les essais cliniques en utilisant des capacités algorithmiques avancées et la technologie de l’apprentissage automatique.

La start-up affirme que la plateforme aide les entreprises à accélérer le processus de développement clinique des médicaments grâce à des essais cliniques plus efficaces, plus ciblés et plus fructueux.

« Notre plateforme excelle à découvrir des signaux cachés dans les données cliniques et réelles, ce qui nous permet d’analyser une multitude de covariables à l’aide de l’apprentissage automatique causal pour évaluer les prochaines étapes et les décisions les plus avantageuses dans le processus de développement clinique », a déclaré Pryluk. « Cet investissement nous donne les moyens de faire progresser notre plateforme et d’étendre notre portée à d’autres sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques en Europe et aux États-Unis, afin d’apporter aux patients les nouveaux traitements dont ils ont besoin. »

L’annonce de ce tour de table intervient dans un contexte particulièrement difficile pour les start-ups israéliennes en phase de démarrage, qui peinent à trouver des capitaux frais depuis que la guerre avec le groupe terroriste palestinien du Hamas a éclaté il y a plus de deux semaines.

« Il y a plus de deux semaines, Israël a été confronté à une attaque terroriste sans précédent et a dû faire face à une brutalité sans précédent », a déclaré Pryluk. « Nous avons longuement débattu de l’opportunité de faire cette annonce, mais nous avons décidé de ne pas laisser le terrorisme gagner. »

« Nous devons combattre l’obscurité, mais nous devons aussi répandre la lumière (…). C’est notre force », a-t-il ajouté.

En moyenne, la mise au point d’un nouveau médicament ou la découverte d’un médicament à succès potentiel nécessite des milliards de dollars sur près d’une décennie en raison de la longueur des essais et des travaux de laboratoire impliqués dans le processus. Malgré ces investissements et ces efforts, plus de 90 % des médicaments candidats soumis à des essais cliniques ne parviennent pas à être commercialisés, principalement en raison d’un manque d’efficacité et de sécurité.

Selon un récent rapport de recherche de Deloitte, le coût moyen de développement d’un nouveau médicament était de 2,3 milliards de dollars en 2022, avec un temps de déploiement moyen de 7,1 ans.

PhaseV cherche à relever ce défi avec une plateforme qui utilise une technologie propriétaire d’apprentissage automatique pour fournir aux équipes de développement clinique une capacité d’analyse rétrospective et de conception optimale des études, ainsi que d’adaptation en temps réel tout au long de l’essai. La plateforme peut détecter des signaux cachés dans les données des essais cliniques et évaluer les paramètres et les sous-populations pour redéfinir le succès ou l’échec d’un essai, a déclaré la start-up.

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