临床试验的挑战之一是招募到足够多的患者纳入对照组。Unlearn正在通过使用其人工智能平台来创建受试者的数字孪生来改变这种状况，这些数字孪生体可以作为研究中的控制臂。

2022年2月16日，Unlearn宣布已与德国默克（Merck KGaA）达成多年合作，利用包括数字孪生（Digital Twins）在内的新型试验设计加速后期临床试验。最初，合作的重点是推进德国默克免疫学管线中候选药物的监管审批，并有可能扩展到其他治疗领域。

合作将利用人工智能生成的数字孪生来实现更小、更高效的关键性临床试验。

Unlearn与制药公司、生物技术公司和学术研究人员合作，通过将尖端的人工智能方法应用于历史病人数据，优化人体临床试验。该公司生成了数字孪生，这是对病人在对照治疗中的预后的全面、纵向预测。将数字孪生纳入临床试验有望减少所需的入组患者数量，同时实现对治疗效果的无偏估计。与外部控制臂等现有方法不同，Unlearn开发的将数字孪生纳入Twintelligent RCT的方法不会引入偏见并保持随机性，这对监管机构来说是至关重要的两个方面。默克计划利用Unlearn的Twintelligent RCTs，将数字孪生的预后信息纳入其随机对照试验，以实现更小的对照组，并产生适合支持监管决策的证据。

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