ABM: do końca kwietnia można składać wnioski o dofinansowanie

Doctor researching coronavirus in lab

Na wsparcie badań klinicznych, ukierunkowanych na przeciwdziałanie COVID-19, Agencja Badań Medycznych (ABM) przeznaczy nawet 50 milionów zł, a jeśli zaistnieje taka potrzeba, to budżet ten zostanie zwiększony. Każdy wniosek ma szansę na dofinansowanie nawet do 5 milionów zł. Nabór wniosków trwa do 30 kwietnia br.

Prezes Agencji Badań Medycznych wydał pozytywną rekomendację dla kolejnych wniosków, ukierunkowanych na walkę z COVID-19. Kolejne miliony trafią do naukowców, realizujących badania związane z testami, terapiami i szczepionką przeciwko koronawirusowi.

Wiele badań wskazuje na wysoką korelację występowania charakterystycznych zmian w obrazach Tomografii Komputerowej (TK) klatki piersiowej z faktycznym zakażeniem SARS-CoV-2. Radiolodzy często wskazują na trudność wykrycia zmian swoistych dla COVID-19, a także czasochłonny proces oceny stopnia zajętości miąższu płucnego w przebiegu choroby i tym samym ocenie jej dalszego przebiegu u pacjentów.

„Potrzebę zastosowania wyników naszych badań w diagnostyce COVID-19 wskazali zarówno lekarze radiolodzy, jak i lekarze innych specjalności, świadomi problemów z testami genetycznymi. W wielu szpitalach na północy Włoch TK stało się ważnym narzędziem diagnostycznym podczas epidemii SARS-CoV-2” – podkreśla cytowany w komunikacie prezes firmy BrainScan.ai, Robert Kitłowski.

„Badania nad sztuczną inteligencją w analizie obrazów TK wskazują, że głębokie sieci neuronowe są w stanie wychwycić bardzo subtelne różnice w obrazach i dzięki temu pomóc radiologom w szybszym i skuteczniejszym diagnozowaniu pacjentów z COVID-19” – uzupełnia Marek Trojanowicz, członek zarządu BrainScan.ai.

Praktycznym aspektem projektu jest przede wszystkim znaczne skrócenie i maksymalne zautomatyzowanie pracy lekarza radiologa podczas analizy badań pacjentów z COVID-19. Badanie kliniczne przeprowadzone będzie na kilkuset osobowej grupie pacjentów. Obecnie jedynie kilka grup badawczych na świecie zajmuje się tą prężnie rozwijającą się technologią.

„Analiza badania TK klatki piersiowej pod kątem COVID-19 może zostać istotnie przyspieszona przez nasz system wspomagający podejmowanie decyzji. Praktycznym aspektem tego projektu będzie, w pierwszej fazie, uruchomienie systemu w 8 szpitalach w Polsce” – powiedział Szymon Korzekwa, dyrektor R&D w BrainScan.ai

BrainScan.ai jest polskim start’upem zajmującym się zastosowaniem metod sztucznej inteligencji w radiologii. Rozwiązanie spółki zostało nagrodzone złotym medalem podczas dorocznej konferencji Amerykańskiego Towarzystwa Radiologicznego (RSNA), o którego zdobycie konkurowało 1345 najlepszych zespołów AI z całego świata.

Ale to nie jedyny projekt z dofinansowaniem od ABM. Agencja wsparła badanie lekowe o różnych punktach uchwytu działania przeciwwirusowego. Badanie lekowe łączy substancje o różnym punkcie uchwytu przeciwwirusowego – od hamowania wnikania wirusa do komórki gospodarza, przez hamowanie replikacji wirusa w komórce, aż po łagodzenie reakcji zapalnej związanej z zakażeniem koronawirusem. Badanie opracowane zostało przez naukowców z Instytutu Medycyny Doświadczalnej i Klinicznej im M. Mossakowskiego PAN, Uniwersytetu Jagiellońskiego, Wielospecjalistycznego Szpitala Miejskiego im. J. Strusia w Poznaniu i Centralnego Szpitala MSWiA w Warszawie.

Projekt jest badaniem klinicznym porównującym skuteczność różnych schematów leczenia i ma na celu przetestowanie terapii lekowych o różnych punktach uchwytu działania przeciwwirusowego u chorych hospitalizowanych na COVID-19 w pełnym spektrum objawów choroby koronawirusowej od łagodnych po krytyczne. To pierwsze randomizowane badanie oceniające takie schematy leczenia. Ponadto, projekt zakłada włączenie do badania chorych w różnych stadiach choroby COVID-19, co stanowi innowację w skali światowej.

Wyniki planowanego badania przyczynią się do poznania efektów klinicznych stosowania leków o różnych punktach uchwytu przeciwwirusowego na pełnym przekroju grup chorych hospitalizowanych z powodu zakażenia SARS-CoV-2.