Genialis, ein Unternehmen für computergestützte Präzisionsmedizin, das die komplexe Biologie entschlüsselt, um neue Wege zur Behandlung von Krankheiten zu finden, stellte heute die Ergebnisse einer unabhängigen Validierungsstudie einer KRAS-Biomarker-Signatur für Lungenadenokarzinome vor. In dieser Studie implementierte Genialis einen zuvor entwickelten, auf Genexpression basierenden Klassifikator neu und wandte ihn auf einen neuen Datensatz an, um die Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit des Modells in demographisch unterschiedlichen klinischen Kohorten zu bewerten. Während die Ergebnisse der ursprünglichen Studie getreu rekapituliert werden konnten, ließ sich das Klassifizierungsschema nicht auf eine neue Kohorte mit anderen demographischen Merkmalen und Behandlungsverläufen übertragen. Diese Ergebnisse zeigen, dass ein robusterer oder verallgemeinerbarer Satz von Merkmalen und Modellen erforderlich ist. Ein neues Poster mit den Ergebnissen wurde auf dem Jahreskongress 2023 der European Association for Cancer Research (EACR23-0944) veröffentlicht.
Wer in PubMed danach sucht, findet mehr als eine Million Einträge für Arbeiten zu Biomarkern, was einen exponentiellen Anstieg der Datenbank seit 1980 zeigt. Das Interesse an Biomarkern ist verständlich, schließlich erhöht der Einsatz von Biomarkern die Wahrscheinlichkeit, dass ein klinisches Produkt aus der Onkologie in die nächste Testphase gelangt, um den Faktor 5 bis 12. Hinzu kommt, dass viele der besten Medikamente selbst nach ihrer Zulassung nur bei 30–40 Prozent der Patienten einen klinischen Nutzen erzielen. Dennoch erweisen sich veröffentlichte Biomarker oft als zu sehr an bestimmte Datensätze angepasst und schneiden bei neuen Patientenkohorten schlecht ab, insbesondere bei solchen mit unterschiedlichem genetischen Hintergrund. Das heutige Poster von Genialis-EACR unterstreicht die Notwendigkeit, bei der Entwicklung neuartiger Biomarker Verzerrungen bei der Datenerfassung und dem Modelltraining zu berücksichtigen, um den klinischen Nutzen sicherzustellen.
„Die meisten Krebsmedikamente in der Erprobung, bis zu 97 Prozent von ihnen, scheitern in klinischen Studien. Und von denen, die erfolgreich sind, profitiert nur ein Bruchteil der Patienten“, erklärt Dr. Luka Ausec, Chief Discover Officer bei Genialis. „Unsere ResponderID-Plattform ist speziell darauf ausgerichtet, die Entdeckung, das Training und die Validierung von maschinellen Lernmodellen als prädiktive Biomarker zu ermöglichen. Wir entwickeln eine neue Generation von Biomarkern, die Genexpressionsdaten nutzen, um komplexe Krankheitsbiologien darzustellen, und die Arbeit beginnt oft mit der Verbesserung der bestehenden hochmodernen Modelle, um die Bedürfnisse einer größeren Zahl an Patienten zu erfüllen. Die vorliegende Studie ist ein Beispiel dafür, wie eine gründliche Untersuchung Schwachstellen im bisherigen Stand der Technik aufdecken kann.“
Die ResponderID-Plattform ist eine Technologie-Suite für die klinische und translationale Forschung, die auf jahrelanger Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Partnern aus der gesamten Branche und fortschrittlicher interner Forschung und Entwicklung beruht. Dank einer wachsenden Bibliothek von Standardtherapie- und hochmodernen Signaturen bietet sie klinischen und translationalen Forschern ein umfassendes molekulares Porträt ihrer Patienten, das eine möglichst fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.
Um ein Treffen beim EACR-Kongress zu vereinbaren oder um weitere Informationen über ResponderID zu erhalten, senden Sie bitte eine E-Mail an biomarkers@genialis.com oder besuchen Sie www.genialis.com.
Über Genialis
Genialis, das Unternehmen für RNA-Biomarker, schafft eine Welt, in der die Gesundheitsversorgung die bestmöglichen Ergebnisse für Patienten, ihre Familien und Gemeinschaften liefert. ResponderID™, die auf maschinellem Lernen basierende Krankheitsmodellierungsplattform von Genialis, liefert verwertbare Biomarker und positioniert neuartige Arzneimittel optimal, um die translationale Forschung zu beschleunigen, die Arzneimittelentwicklung zu rationalisieren und die bestmögliche klinische Versorgung zu gewährleisten. Partner aus der Pharma- und Diagnostikbranche vertrauen Genialis und gemeinsam verändern wir die Medizin durch Daten.
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