Aiosyn , ein bahnbrechendes medizinisches Softwareunternehmen, das sich auf KI-gestützte Pathologielösungen für Krebs- und Nierenerkrankungen spezialisiert hat, gab die Einführung seiner NephroPath-Plattform bekannt. Durch die Zusammenarbeit mit Aiosyn können CROs, Biopharmaunternehmen und Forscher die Entwicklung von Therapien für chronische Nierenerkrankungen (CKD) beschleunigen, indem sie die neuen und quantitativen Erkenntnisse nutzen, die durch die Nephropath- Nierenbildanalyse-Services geboten werden.
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Figure 1. Illustration of the NephroPath platform’s capabilities in performing automated quantification and multi-class prediction on an entire rat kidney cortex. Notable classes: normal tubuli (orange), atrophic/dilated tubuli (green/red), glomeruli (pink), abnormal/sclerotic glomeruli (dark blue), arteries (light blue), interstitium (not colored). (Photo: Business Wire)
Die NephroPath-Plattform bietet computergestützte Pathologie-Algorithmen für eine detaillierte Auswertung histologischer Biomarker in Nierenbiopsien, einschließlich der Segmentierung der wichtigsten Gewebeklassen, der Quantifizierung der interstitiellen Fibrose, der präzisen Lokalisierung und Quantifizierung von Glomeruli und mehr. Diese KI-gestützten Analysen überwinden effektiv die Einschränkungen aktueller semi-quantitativer Scoring-Systeme, die oft auf Unterregionen der Niere basieren und der Variabilität des Betrachters unterliegen.
Die KI-basierte Quantifizierung von NephroPath ermöglicht eine reproduzierbare, konsistente, schnelle und detailliertere Bewertung von Biomarkern für die Nierenpathologie (Bildgebung) in präklinischen und klinischen Proben* im Vergleich zum menschlichen Ablesen. Dadurch können präklinische und klinische Entwicklungsprojekte beschleunigt werden. Die Algorithmen werden auch bei neuen Projekten zur Entdeckung von CKD-Biomarkern eine wichtige Rolle spielen.
Über Nephropaths Nierenbildanalyse-Services bietet Aiosyn die Quantifizierung ganzer Nieren und kundenspezifische Nierenanalysen an. Die datenreiche Analyse von Aiosyn, die von Objektträgerdaten abgeleitet ist, bietet eine Quantifizierung der Gewebe pro Objektträger und eine detaillierte Charakterisierung des Datensatzes. Die Ergebnisse werden in einem umfassenden Bildanalysebericht geliefert, der auch Biomarker-Scores und visuelle Ergebnisse enthält.
“Mit der NephroPath-Plattform von Aiosyn stellen wir Forschern eine neue und leistungsstarke Technik zur Verfügung, die den Werkzeugkasten für die Entwicklung von CKD-Medikamenten ergänzt”, sagte Patrick de Boer, CEO von Aiosyn.
Es wird prognostiziert, dass sich CKD bis 2040 zur fünfthäufigsten Todesursache entwickeln wird (1). Angesichts von mehr als 90 neuen CKD-Therapien, die sich in der Entwicklung befinden, besteht ein Bedarf an fortschrittlichen Werkzeugen, die die Arzneimittelentwicklung beschleunigen und die diagnostische Genauigkeit verbessern können.
In einer kürzlich durchgeführten präklinischen Studie, die in Zusammenarbeit mit einer führenden präklinischen Forschungsorganisation (CRO) durchgeführt wurde, hat die NephroPath-Plattform ihre Wirksamkeit bei der Segmentierung von Nierengewebeklassen (Abbildung 1) und der Quantifizierung von Glomerulosklerose und tubulären Schäden an ganzen Rattennieren bewiesen. In allen Gruppen wurde eine positive Korrelation zwischen den Glomerulosklerose- und Tubulärscores und der Nierenschädigung festgestellt (die Zusammenfassung der Studie wird auf dem bevorstehenden CKD Summit in Boston vom 19. bis 21. März vorgestellt).
Wenn Sie mehr über die NephroPath-Plattform erfahren und eine mögliche Zusammenarbeit ausloten möchten, fordern Sie eine Demo bei unserem Team an.
Über Aiosyn
Aiosyn ist ein niederländisches Unternehmen, das Präzisionspathologie-Software für Krebs und Nierenerkrankungen entwickelt. Die Lösungen von Aiosyn werden in Standard-Pathologie-Workflows integriert. Das Aiosyn-Team baut auf mehr als 20 Jahre Forschungserfahrung im Bereich der Pathologie auf und ist in der pathologischen Praxis verwurzelt.
*Nur für wissenschaftliche Gültigkeit. Die NephroPath-Plattform ist nur für Forschungszwecke bestimmt und sollte nicht für diagnostische Verfahren verwendet werden.
Quellen
- Foreman, K. J., Marquez, N., Dolgert, A., Fukutaki, K., Fullman, N., McGaughey, M., … & Murray, C. J. (2018). Forecasting life expectancy, years of life lost, and all-cause and cause-specific mortality for 250 causes of death: reference and alternative scenarios for 2016–40 for 195 countries and territories. The Lancet, 392(10159), 2052-2090.
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