TriNetX의 혁신적인 임상 연구 지원: Databricks를 활용한 신약 개발 가속화 방안

TriNetX는 더 나은 인류 건강을 위한 글로벌 진실 엔진™으로, 20개국 이상 230개 이상의 의료 기관과 협력하여 세계 최대 규모의 분산형 실제 건강 데이터 네트워크를 운영하고 있으며, 약 3억 명의 환자로부터 얻은 통찰력을 연구자들에게 연결합니다. TriNetX 네트워크의 모든 데이터 포인트는 치료를 기다리는 실제 환자를 나타내며, 임상 시험 일정에서 하루가 단축될 때마다 생명을 변화시키는 치료법이 해당 환자들에게 몇 달 또는 몇 년 더 일찍 도달할 수 있습니다.

이해관계는 매우 중요합니다. 승인된 치료법당 임상 개발 비용은 현재 평균 약 7억 8백만 달러에 달하며, 프로토콜 수정은 시험을 평균 260일 지연시킬 수 있습니다. 암, 신경 질환 또는 희귀 질환에 직면한 개인에게 이러한 지연은 시기적절하고 효과적인 치료 기회를 놓치는 것을 의미합니다. 이러한 배경에서 실제 데이터(RWD)로부터 접근 가능하고 신뢰할 수 있는 통찰력에 대한 업계의 요구는 그 어느 때보다 커졌습니다.

과제: 복잡한 데이터를 정말 사용하기 쉽게 만들기

TriNetX의 핵심 약속은 복잡한 실제 건강 데이터를 진정으로 사용하기 쉽게 만드는 것입니다. 이 회사는 11,000개 이상의 글로벌 임상 사이트 네트워크에서 직접 데이터를 소싱합니다. 이 데이터는 고품질이고 규정을 준수할 뿐만 아니라 사용자가 즉시 활용할 수 있어야 합니다.

이 약속을 이행하기 위해 고객은 유연성이 필요합니다. 즉, 원하는 데이터 소스를 선택하고, 선호하는 액세스 방법을 선택하고, 비즈니스 요구에 맞는 지능(인간 전문 지식이든 AI 기반 분석이든)을 적용할 수 있는 능력입니다. TriNetX의 네트워크가 확장됨에 따라 기존 데이터 인프라는 고급 분석, 머신러닝(ML) 및 직관적인 AI 경험에 대한 증가하는 수요를 따라갈 수 없었습니다.

제약 회사는 데이터 과학 팀을 위한 협업적이고 규정을 준수하는 환경과 함께 맞춤형 분석을 점점 더 많이 요구하고 있습니다. TriNetX는 또한 모든 수준의 연구자에게 RWD 통찰력을 민주화하고 기술적 장벽을 제거할 수 있는 차세대 AI 애플리케이션을 위해 생태계를 준비하는 것을 목표로 했습니다. 이 모든 것을 달성하려면 새로운 접근 방식이 필요했습니다.

파트너십: 정교한 인프라를 통한 단순성 구현

TriNetX는 비전을 지원할 수 있는 AI 기반 데이터 및 분석 플랫폼을 제공하기 위해 Databricks를 선택했습니다. Databricks는 TriNetX 고객이 셀프 서비스 인터페이스, 사용자 지정 API 또는 대화형 AI를 통해 원하는 방식으로 RWD를 작업할 수 있도록 하는 현대적인 기반을 제공하며, 연구 목표에 필요한 소프트웨어, 알고리즘 및 전문 지식의 정확한 조합을 적용합니다.

Databricks는 이제 TriNetX의 중앙 집중식 레이크하우스 아키텍처 역할을 하며, 글로벌 네트워크 전반의 전자 건강 기록에서 RWD를 통합합니다. 모든 사용자 지정 데이터 세트(범치료 데이터 제품 포함)는 Databricks 플랫폼에서 직접 구축되며, 이 플랫폼은 데이터 과학자가 TriNetX 네트워크 전체에서 실행되는 정교한 ML 모델과 독점 알고리즘을 개발하는 TriNetX의 컨설팅 서비스도 지원합니다.

TriNetX는 데이터를 더욱 쉽게 액세스할 수 있도록 Databricks의 AI 기능을 활용하여 사용을 확장하고 있습니다. 현재 일부 고객을 대상으로 베타 테스트 중인 이 회사의 쿼리 도우미는 연구자가 자연어로 복잡한 질문을 하고 즉각적이고 정교한 분석을 받을 수 있는 대화형 인터페이스를 도입할 것입니다. 프로그래밍 전문 지식이 필요하지 않습니다. 이는 복잡한 데이터를 쉽게 만들려는 TriNetX의 노력을 반영합니다. 플랫폼은 복잡성을 처리하고 사용자는 단순성을 경험합니다.

TriNetX는 Databricks의 Agent Bricks를 사용하여 지원 도우미 프로토타입도 구축하고 있습니다. 이 솔루션은 포괄적인 타당성 도우미로 발전하도록 설계되었으며 고객이 TriNetX RWD에 내장된 지능에 액세스하는 방식에 상당한 변화를 나타냅니다.

영향: 혁신을 측정 가능한 결과로 전환

2025년에 TriNetX는 제약 고객이 프로토콜 수정을 최대 50%까지 줄여 연구를 계획대로 진행하고 개발 일정을 단축하도록 도왔습니다. 사이트 식별에 대한 AI 강화 접근 방식은 주요 협업에서 63%의 사이트 수락률과 평균 9일의 응답 시간을 달성했습니다. 이 성능은 기존 타당성 워크플로보다 훨씬 빠릅니다.

Databricks 플랫폼에서 개발된 ML 모델도 주목할 만한 예측 개선을 가져오고 있습니다. 염증성 장 질환 연구의 경우 모델 출력은 등록 전환율이 33%에서 85%로 증가할 수 있음을 시사합니다. 또 다른 중요한 발전으로, 선도적인 연구 기관과 함께 개발된 이 회사의 췌장암 위험 예측 모델은 18개월 이내에 질병 발병을 예측할 수 있는 87개의 예측 기능을 식별합니다. 이 모델은 현재 6백만 명의 환자로 구성된 전향적 코호트를 사용하여 검증 중입니다.

미래 전망: 지능형 임상 연구 시대 진입

TriNetX는 2026년에도 향상된 API 기능을 배포하여 제약 파트너가 기존 시스템에서 직접 연구 쿼리를 보낼 수 있도록 함으로써 혁신 궤도를 이어갈 것입니다. 자연어 또는 구조화된 코드를 사용하여 제출된 이러한 쿼리는 파트너 워크플로 내에서 실시간 환자 수, 타당성 지표 및 사이트 수준 통찰력을 반환합니다. 데이터 사일로를 제거하고 연구 계획을 가속화함으로써 TriNetX는 임상 연구 전반에 걸쳐 더 깊은 에이전트 AI 통합을 위한 기반을 구축하고 있습니다.

이 회사는 또한 타당성 및 프로토콜 설계를 넘어선 새로운 RWD 사용 사례를 발굴하기 위해 Genie를 포함한 추가 Databricks 제품을 탐색하고 있습니다. 기초 모델이 발전함에 따라 TriNetX는 임상 운영 및 실제 증거 생성의 인접 영역으로 확장할 것으로 예상합니다.

임상 연구의 미래는 디지털 도구뿐만 아니라 학습, 적응 및 확장되는 지능형 시스템에 의해 형성될 것입니다. Databricks가 기본 인프라를 제공함에 따라 TriNetX는 가능한 것을 가속화하고 생명을 변화시키는 치료법이 그 어느 때보다 빠르게 환자에게 도달하도록 보장하는 데 도움을 주고 있습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)