Un modelo y marco de toxicología de base de IA para apoyar la exención de una segunda especie en estudios de seguridad de medicamentos

Impacto esperado:

Se espera que la acción bajo este tema logre los siguientes impactos:

• Toma de decisiones más rápida y mejor informada mediante el uso de un NAM impulsado por IA (Modelo de Toxicología de Base de IA) y mayor eficiencia a través del procesamiento rápido de grandes cantidades de datos [1].
• Mayor consistencia y estandarización en un enfoque basado en NAM, específicamente un modelo de IA, utilizado por la industria en el desarrollo eficiente, las pruebas y la producción de tecnologías de salud innovadoras seguras y efectivas, mejorando la competitividad industrial.
• Adopción regulatoria de un modelo de exención de segunda especie habilitado por NAM (Modelo de Toxicología de Base de IA) y un marco de peso de la evidencia, en línea con las recomendaciones y una toma de decisiones global más consistente sobre la exención de pruebas en una segunda especie.
• Reducción del uso de animales, plazos acelerados y menores costos, mejorando la competitividad de la industria de la salud europea a través de beneficios económicos y éticos.
• Mejora de la salud pública, ya que los pacientes se beneficiarán de medicamentos seguros y efectivos desarrollados más rápidamente utilizando NAM validados.

Se espera que la acción contribuya a la Directiva de la UE (2010/63/UE) [2] sobre la protección de los animales utilizados para fines científicos y la implementación de los principios de las 3R para reemplazar, reducir y refinar el uso de animales. También se espera que la acción considere y contribuya a los programas, iniciativas y políticas de la UE sobre Nuevas Metodologías de Enfoque (NAM) como la futura acción del Espacio Europeo de Investigación (ERA) sobre la aceleración de las NAM para avanzar en la investigación biomédica y las pruebas de productos medicinales y dispositivos médicos.

_{^[1]Transformación de informes de toxicología de estudios en animales en datos estructurados y armonizados utilizando grandes modelos de lenguaje}

_{^[2] Directiva Europea sobre la protección de los animales utilizados para fines científicos}

Resultado esperado:

La acción bajo este tema debe contribuir a todos los siguientes resultados:

1. Un Modelo de Toxicología de Base de Inteligencia Artificial (IA) validado* que proporcione predicciones probabilísticas transparentes para las partes interesadas de la industria y los reguladores para determinar cuándo es poco probable que una segunda especie en estudios de dosis repetidas de medicamentos de moléculas pequeñas crónicos (>90 días) y subcrónicos (90 días) proporcione información adicional relevante para la seguridad, incluidos los riesgos de toxicidad no detectada, hallazgos específicos de órganos y divergencia en el Nivel sin Efecto Adverso Observado (NOAEL). El objetivo sería permitir la exención de la necesidad de pruebas crónicas en dos especies para moléculas pequeñas y otras modalidades, por ejemplo, oligonucleótidos.
2. Un marco de peso de la evidencia estandarizado y transparente para las partes interesadas de la industria, los reguladores y el ámbito académico que permita una evaluación reproducible de la calidad, consistencia, relevancia e incertidumbre de la evidencia en las presentaciones regulatorias, apoyando la adopción más amplia del Modelo de Toxicología de Base de IA y las estrategias de toxicología basadas en Nuevas Metodologías de Enfoque (NAM) en general.
3. Herramientas funcionales, plantillas y materiales de capacitación que apoyen la implementación en el mundo real, la sostenibilidad y la evolución del modelo de base y el marco de peso de la evidencia, incluida la orientación sobre explicabilidad, procedencia, gobernanza, uso ético y alineación con los requisitos de IA, adaptados a las necesidades de las partes interesadas de la industria, los reguladores y el ámbito académico.
4. Mayor confianza de las partes interesadas de la industria y los reguladores en las solicitudes de exención de segunda especie, particularmente para medicamentos de moléculas pequeñas…