Verily Health y NVIDIA publican la previsión 1.0, que integra la genómica y EHR

Logros clave del pronóstico 1.0
Verily Health ha publicado Forecast públicamente 1.0, un modelo multimodal que integra historias clínicas electrónicas (EHR) y genómica, desarrollado en colaboración con NVIDIA Corporación (NVDA) y el NIH Programa de Investigación All of Us. Adición de puntuaciones de riesgo poligénico (PRS) a EHR tipo mejorado 2 rendimiento de la predicción de la diabetes por 15.5% y habilitó la evaluación de 5–10-riesgo a largo plazo de un año. Esto lo diferencia de lo existente EHR-solo modelos que aprenden tanto la información genética estática como las historias clínicas variables en el tiempo dentro de un único modelo. Sin embargo, los resultados provienen de investigaciones de estratificación de riesgo y no representan ensayos clínicos que validen la eficacia terapéutica.
GPU-Eficiencia de desarrollo impulsada
Preentrenamiento utilizando NeMo AutoModel en NVIDIA H100 GPU fue tres veces más eficiente que Hugging Face Accelerate en el mismo hardware. Esto redujo los costos computacionales y el tiempo de desarrollo iterativo al combinar genómica a gran escala y longitudinal EHR. El código de entrenamiento y evaluación para Forecast 1.0 está disponible en GitHub, y el uso de los datos de All of Us está diseñado para ser realizado por investigadores registrados en un entorno de investigación seguro. La competitividad de las plataformas se determina cada vez más no solo por la precisión de la predicción única, sino también por los derechos de acceso a los datos, la eficiencia computacional y los sistemas de despliegue reproducibles.
Conexión con el mercado de tratamiento de la diabetes
Se proyecta que el mercado mundial de medicamentos para la diabetes alcance USD 101.48 mil millones en 2025, con tipo 2 se espera que la diabetes represente 95.62% del mercado en 2026. Los tratamientos estándar incluyen Ozempic (semaglutida, GLP-1 agonista del receptor), Mounjaro (tirzepatida), GIP·GLP-1 agonista de receptor dual), y Jardiance (empagliflozina, SGLT2 inhibidor). Los EE. UU.. la FDA Ozempic aprobado para el tipo 2 diabetes en el 5 de diciembre de 2017, Mounjaro en el 13 de mayo de 2022, y Jardiance en el 1 de agosto de 2014. Pronóstico 1.0 no es una terapia competidora, sino una plataforma de investigación que permite la identificación de grupos de alto riesgo, el reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos y el descubrimiento de biomarcadores.
Valor comercial y desafíos de validación
Verily Health está destinada a convertirse en una empresa independiente en 2026, ya no estará bajo el control de Alphabet, aunque Alphabet conservará una participación minoritaria significativa. Por lo tanto, Forecast 1.0 se interpreta como un activo diferenciador para la plataforma de medicina de precisión de Verily, Pre, dirigida a hospitales, compañías farmacéuticas y aseguradoras. Los competidores incluyen EHR-modelos basados como BEHRT y Med-BERT, así como la medicina centrada en la visión y el texto AI modelos, pero Forecast combina directamente las puntuaciones de riesgo genómico con historiales clínicos a largo plazo. La etapa actual es un modelo de investigación pública y no corresponde a la Fase 1·2·3 o la FDA·EMA·PMDA etapas de aprobación de fármacos. Para la adopción clínica en el mundo real, se requiere la validación de cohortes externas y evaluaciones de sesgo, privacidad y utilidad clínica..
Forecast 1.0 mejora el rendimiento de la predicción a largo plazo de la diabetes tipo 2 en un 15.5% y la eficiencia del preentrenamiento por tres veces, ofreciendo una base de plataforma que podría reducir los costes de exploración de biomarcadores y de selección de pacientes para ensayos clínicos de las compañías farmacéuticas. Podría servir como una infraestructura auxiliar para la identificación temprana de pacientes adecuados para terapias comercializadas como Ozempic, Mounjaro y Jardiance en el mercado global de fármacos para la diabetes de USD 101.48 mil millones en 2025. Para los investigadores, el código basado en All of Us y el marco de predicción de 5–10 años proporcionan un punto de referencia reproducible, mientras que NVIDIA obtiene una vía para expandir la demanda de GPU y NeMo en el ámbito médico AI. El valor a corto plazo surgirá de la adopción de modelos públicos y de asociaciones con entidades farmacéuticas y hospitalarias, mientras que el valor empresarial a largo plazo dependerá de la validación de cohortes externas y de la prueba de utilidad clínica a nivel regulatorio.
Fuente: BioPharma Dive (rss)