External Control Arms
Accelera i trial clinici con bracci di controllo sintetici validati
Aindo consente di creare coorti sintetiche robuste per supportare studi clinici più rapidi, efficienti ed etici.
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Aindo aiuta aziende pharma, CRO e organizzazioni di ricerca a integrare external control arms mantenendo solidità metodologica, privacy e conformità regolatoria.
Accelera gli studi clinici Riduce costi e burden di reclutamento Migliora l'efficienza operativa
Con l'infrastruttura AI per l'evidenza di Aindo puoi:
Costruito per le normative sanitarie avanzate d'Europa.
Progettato per trial moderni e allineato ai più elevati standard europei per dati sanitari e ricerca clinica.
Europrivacy
Art 42 GDPR
ISO 9001
Quality
ISO 27001
Information security
Gender Equality
UNI PDR 125:2022
NIST
Cybersecurity & privacy
Usa i bracci di controllo sintetici per
Supportare trial single-arm e studi su malattie rare
Rafforzare le analisi di efficacia comparativa
Ridurre l'esposizione al placebo
Migliorare potenza statistica e rappresentatività della coorte
Abilitare sottomissioni regolatorie più rapide
I dati sintetici, generati a partire da pazienti reali, ci permettono di disegnare studi che riducono l'uso di bracci placebo e superano molti vincoli etici e operativi. In oncologia questo significa coniugare trial più rapidi con un maggiore rispetto per i pazienti, che possono accedere prima a trattamenti potenzialmente efficaci.
Gennaro Daniele, PhDPoliclinico Gemelli
Le coorti di pazienti sintetici, generate da modelli di machine learning a partire da dati reali, preservano le caratteristiche cliniche di interesse senza contenere informazioni identificabili. Questo approccio permette di pianificare trial randomizzati più rapidi e sicuri, offrendo ai pazienti accesso anticipato a terapie sperimentali e riducendo l'esposizione a trattamenti meno efficaci.
Alfonso Piciocchi, PhDChief Scientific Officer (CSO), Fondazione GIMEMA Franco Mandelli
Sfruttando dati real-world per costruire bracci di controllo sintetici, possiamo disegnare trial che richiedono meno pazienti nel gruppo di controllo, evitare colli di bottiglia nel reclutamento e ridurre i tempi complessivi di sviluppo. Per i pazienti con malattie gravi, questo si traduce in un accesso più rapido a terapie trasformative senza compromettere il rigore scientifico.
Mark Winderlich, PhDHead of U.S. R&D, MorphoSys
Le coorti real-world sintetiche generate dall'AI rappresentano uno strumento promettente per rispondere a domande cliniche nel carcinoma mammario metastatico quando condurre grandi trial randomizzati non è realistico. Ricreando le caratteristiche e gli outcome principali dei pazienti reali, queste coorti sintetiche possono fornire comparatori esterni robusti e aiutare a valutare nuove terapie più rapidamente.
Eddy Saad, MDChair Biomechanics, Dana Farber Cancer Institute
I pazienti sintetici possono riprodurre con precisione coorti reali e generare analisi di sopravvivenza strettamente allineate con i dati del mondo reale.
Jan-Niklas EckardtDoctor of Medicine, Hematologist/Oncologist, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Dresden
I bracci di controllo esterni sono sempre più utilizzati nelle submission regolatorie in oncologia e possono fornire evidenze a supporto dell'efficacia clinica.
Xiaomeng WangAssociate Professor, Centre for Vision Research
I bracci di controllo esterni basati su dati real-world possono aiutare a dimostrare l'efficacia comparativa quando è difficile generare evidenze randomizzate.
Sanjay Popat, MDProfessor of Thoracic Oncology, Institute of Cancer Research