Lunit y Daiichi Sankyo colaboran en con IA para la Investigación Oncológica.

Lunit anunció el lunes que ha acordado colaborar con Daiichi Sankyo en dos programas de I+D en oncología que utilizarán sus herramientas de patología digital.

En el marco de esta colaboración, Daiichi Sankyo utilizará varios productos de la plataforma Scope de Lunit para analizar portaobjetos de patología generados durante la investigación traslacional, estos incluyen Scope IO, que analiza las características inmunitarias y las relaciones espaciales en el tejido tumoral, y Scope Universal IHC, que se utiliza para cuantificar la Tinción Inmunohistoquímica, el trabajo abarcará dos recursos oncológicos en múltiples tipos de cáncer, aunque las compañías no han revelado qué indicaciones implican.

Las herramientas se utilizarán para generar datos cuantitativos de patología que podrían respaldar la selección de pacientes y el diseño de ensayos clínicos, áreas en las que los desarrolladores de fármacos buscan cada vez más lecturas más consistentes y escalables a partir de muestras de tejido, un representante de Lunit declaró que AstraZeneca sigue siendo el ejemplo más claro de un socio farmacéutico que utiliza Scope como parte de una colaboración continua, en lugar de para un solo estudio o análisis retrospectivo.

En 2024, Lunit y AstraZeneca anunciaron su colaboración en un enfoque de cribado basado en IA para tratar el Cáncer de Pulmón de Células no Pequeñas, utilizando imágenes patológicas para predecir la probabilidad de alteraciones genéticas susceptibles de tratamiento y guiar las pruebas de seguimiento.

"En términos más generales, estamos negociando activamente o avanzando en colaboraciones con aproximadamente 15 de las 20 principales compañías farmacéuticas del mundo,” afirmó el representante.

Al preguntarle qué impulsa habitualmente un uso más amplio de Scope en la cartera de productos de un socio, el representante señaló la necesidad de obtener resultados que trasciendan la validación técnica. "En la práctica, esto significa demostrar que los conocimientos patológicos derivados de la IA no solo son analíticamente sólidos, sino también clínica y operativamente significativos". Esto incluye la demostración de resultados cuantitativos reproducibles que los investigadores puedan aplicar al tomar decisiones sobre la estratificación de pacientes y el diseño de ensayos.

https://firstwordpharma.com/story/6745540, Publicado 16 de Diciembre 2025