Insilico Medicine („Insilico“, 3696.HK), ein auf generativer künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Arzneimittelforschungsunternehmen im klinischen Stadium, und das Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) haben eine gemeinsame Forschungsvereinbarung mit dem Ziel geschlossen, neue therapeutische Ziele für bösartige Erkrankungen der Speiseröhre zu entdecken. Die Initiative baut auf der weltweiten Führungsrolle von MSK in diesem Bereich unter der Leitung von Yelena Y. Janjigian, MD, Carroll und Milton Petrie Chair; Chef, GI-Onkologie; und Gründungsdirektor des MSK GEC Therapeutics Accelerator, dessen Gruppe mehrere praxisverändernde Fortschritte bei Krebserkrankungen des Magens und des gastroösophagealen Übergangs erzielt hat. Patrick Evans, BS, MBA, Senior Project Manager im Janjigian Lab, wird als MSK-Projektleiter fungieren und die Integration wissenschaftlicher, operativer und translationaler Bemühungen zwischen den Teams unterstützen.
Das multidisziplinäre Team von Insilico Medicine wird seine PandaOmics-Plattform und andere proprietäre Tools nutzen, um die Entdeckung neuer Krankheitsmechanismen und Zielhypothesen zu beschleunigen. PandaOmics ist eine KI-gesteuerte Plattform zur Analyse biologischer Daten, die entwickelt und gestaltet wurde, um die Entdeckung von Wirkstoffzielen durch die Integration fortschrittlicher, mehrdimensionaler künstlicher Intelligenz (KI) und Bioinformatikmodelle mit multimodalen Omics- und biomedizinischen Textdaten zur Identifizierung therapeutischer Ziele und Biomarker zu beschleunigen. Die Plattform nutzt über 20 proprietäre KI- und Bioinformatikmodelle, um arzneimitteltaugliche biologische Ziele mit hohem Translationspotenzial systematisch zu priorisieren.
Eine zentrale Stärke des Projekts ist die Integration der umfangreichen multiomischen klinischen Datensätze von MSK in PandaOmics. MSK liefert hochwertige genomische, proteomische und transkriptomische Patientendaten sowie ausführlich kommentierte klinische Kohorten und bietet so eine umfassende Grundlage für die systematische Analyse und Identifizierung von Krankheitstreibern über verschiedene GEC-Subtypen hinweg. Durch die Kombination der erstklassigen klinischen und translationalen Expertise von MSK mit den KI-gestützten Plattformen von Insilico wollen die gemeinsamen Projektteams umsetzbare Ziele und biologische Pfade aufdecken, die zu künftigen personalisierten Therapieoptionen und verbesserten Ergebnissen für Patienten mit Magen- und Speiseröhrenkrebs führen können.
Der Schwerpunkt der Zusammenarbeit liegt derzeit auf der Datenerfassung, Qualitätskontrolle und Integration. Nachfolgende Phasen beinhalten die Erstellung von KI-gestützten Hypothesen, die Zieleinstufung und detaillierte biologische Untersuchungen. Das Projekt unterstützt auch die Bewertung und Weiterentwicklung identifizierter Ziele in einer Reihe von Therapiemodalitäten, einschließlich Biologika und kleinen Molekülen.
Diese Zusammenarbeit mit MSK vereint führende klinische Onkologie-Expertise mit unseren generativen KI-Plattformen. Gastroösophagealer Krebs gehört nach wie vor zu den schwierigsten soliden Tumoren. Durch die Integration der außergewöhnlichen klinischen Datenressourcen von MSK mit unseren Target-Discovery-Technologien wollen wir aussagekräftige biologische Erkenntnisse gewinnen und die Entwicklung neuer Therapieoptionen für Patienten weltweit beschleunigen.“
Alex Zhavoronkov, PhD, Gründer und CEO von Insilico Medicine
Im Rückblick auf die Zusammenarbeit bemerkte Dr. Janjigian: „GEC-Patienten brauchen neue Durchbrüche, und diese Durchbrüche müssen auf einem tieferen Verständnis der einzigartigen Krankheitsbiologie jedes Patienten beruhen. Durch die Kombination klinischer und molekularer Daten auf Patientenebene mit transformativen KI-Tools können wir die Entdeckung klinisch bedeutsamer Ziele beschleunigen und personalisiertere Therapien in Echtzeit und schneller auf die Patienten übertragen, die sie am meisten benötigen.“
Durch den Einsatz modernster KI- und Automatisierungstechnologien hat Insilico die Effizienz der präklinischen Arzneimittelentwicklung erheblich verbessert und damit einen Maßstab für KI-gesteuerte Arzneimittelforschung und -entwicklung gesetzt. Während die traditionelle Arzneimittelforschung im Frühstadium in der Regel durchschnittlich 4,5 Jahre erfordert, hat Insilico von 2021 bis 2024 20 präklinische Kandidaten nominiert, wobei die durchschnittliche Zeitspanne – vom Projektstart bis zur Nominierung des präklinischen Kandidaten (PCC) – nur 12 bis 18 Monate pro Programm beträgt, wobei in jedem Programm nur 60 bis 200 Moleküle synthetisiert und getestet werden.
Quellen: