• 德国教育和研究部BMBF提供高达180万欧元公共资金

(SeaPRwire) –   2023年11月28日,慕尼黑,德国——一家开发个性化、基于AI的虚拟肺以支持临床决策和数字临床试验的公司今天宣布将参与与大学医院什列斯威-霍尔斯坦、奥格斯堡大学医院、德累斯顿卡尔·古斯塔夫·卡鲁斯大学医院、亚琛RWTH大学医院和曼海姆大学医学中心合作的研究项目《急性呼吸窘迫综合征(ARDS)治疗的个性化肺双胞体(UBIC)》。

总体而言,联盟将从德国教育和研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung,BMBF)获得高达180万欧元的资金,用于其项目“《急性呼吸窘迫综合征(ARDS)治疗的个性化肺双胞体(UBIC)》”。

作为UBIC联盟的一部分,Ebenbuild将获得高达90万欧元,用于开发新的AI和模拟技术来模拟和研究异质性受损的肺,并改进重症监护室患者在呼吸机上的数字辅助决策。

Ebenbuild根据患者特定数据开发个性化的肺模拟模型。这些所谓的数字肺双胞体被用于改进重症监护室患者在呼吸机上的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)治疗效果。ARDS可能由创伤、败血症或严重疾病如新冠肺炎等多种原因引起。由于肺内液体渗漏,呼吸困难,体内无法吸收氧气。

恰当的治疗至关重要,但专业知识通常只能在专科中心获得,且极为耗时。尽管诊断和医疗救治有了进步,但ARDS检出率仍然太低,治疗不足,代表一个重大的全球问题。结果,约40%的ARDS患者死亡。新冠疫情开始以来,新冠感染导致的死亡中,超过80%归因于ARDS。

“我们很高兴获得资助并参与这个项目,”Ebenbuild首席执行官兼联合创始人Kei Müller博士说。“这是实现我们的目标的一个重要步骤,即为全球各地的医院提供高级决策支持, virtually评估可用的治疗策略。我们的数字肺双胞体通过模拟个人肺提供前所未有的医疗支持。这允许医生评估各种治疗选择,在真实生活条件下改进通风质量,最终挽救患者的生命。”

“我们的临床合作伙伴提供的复杂、异质性患者数据将首次使我们能够基于真实患者数据分析和评估ARDS,”Ebenbuild首席技术官兼联合创始人Jonas Biehler博士说。“这将帮助我们开发和训练新的数据科学和深度学习算法,实现模型个性化过程的进一步自动化,支持我们开发可扩展的AI和模拟技术进行临床应用。”

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关于Ebenbuild

Ebenbuild是一家数字健康技术先驱,根据患者数据开发肺的精确个体模拟模型,即肺的数字双胞体。其数字工具集基于物理模拟、AI和数据科学,旨在支持生命科学行业的决策者、临床医生和医生。Ebenbuild的方法为更好地理解呼吸系统疾病和个体病理生理学提供支持,从计算机模拟试验到加速和降低吸入药物开发的风险,再到改善每年数以百万计ARDS等呼吸系统疾病病例的治疗效果和康复机会,开发了一个新的产品和服务类产品系列。

关于急性呼吸窘迫综合征(ARDS)
ARDS影响ICU患者的1/10,机械通风患者的23%。每年全球有数以百万计的患者发生ARDS。死亡率为40%。即使在新冠疫情前,德国重症监护室每年约412,000名接受机械通风治疗的患者中,有超过60,000人患有急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。
这种呼吸系统并发症的原因是由败血症、肺炎、吸入有毒气体或机械通风本身引起的肺损伤,导致生命威胁的气体交换紊乱。肺内液体滞留、通风不足以及血氧饱和度显著下降是该疾病的特征。仅在德国,ARDS患者的机械通风就成本数十亿欧元。例如在新冠肺炎中,超过90%需要机械通风的患者会发生ARDS。

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Jonas Biehler博士

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