Cellphenomics: Zusammenarbeit in Singapur mit Kyan Technologies

Cellphenomics und Kyan Therapeutics gaben kurz vor dem Beginn des US-amerikanischen Krebskongress AACR ihre neue Partnerschaft bekannt. Durch die Kombination der Technologieplattform Optim.AI™ von Kyan, die künstliche Intelligenz zur Vorhersage der Wirkungen von Arzneimittelkombinationen nutzt, und der unternehmenseigenen PD3D®-Technologie von Cellphenomics zielt diese Partnerschaft darauf ab, den Arzneimittelentwicklungsprozess in der biopharmazeutischen Industrie zu beschleunigen.

Die Plattform von Cellphenomics bietet zuverlässige Rückschlüsse auf die Behandelbarkeit des Tumors und seine funktionellen Ursachen und liefert Anwendungsempfehlungen von Wirkstoffen für den bestmöglichen Therapieerfolg. Zudem führt die Einbeziehung des zellulären Analyseverfahrens zum Erkennen neuer Behandlungskombinationen und einer schnelleren präklinischen Entwicklung neuer Krebsmedikamente.

Die Kultivierung von aus Patienten gewonnenen komplexen Zellkulturmodellkulturen aus verschiedenen Tumorentitäten kombiniert mit daran druchgeführten Toxizitätstests unterstützt die Auswahl klinischer Wirkstoffe durch die Prüfung von Medikamentenwirksamkeit, der Off-Target-Toxizität, von Kombinationsstrategien, der Wirkungsweise, und erleichtert die Identifizierung von Biomarkern sowie die Patienten-Stratifizierung.

Optim.AI vermag KI auch mit kleinen Datenmengen und aussagekräftiger biologischer Analysemethoden zu kombinieren. "Der wichtigste Durchbruch für Kyan besteht darin, dass wir nur minimale Datenmengen verwenden müssen, und wenige Datenpunkte benötigen, um große Suchräume vorherzusagen und zu lösen. Die Datenpunkte, die wir generieren, stammen aus prospektiven Experimenten, die die phänotypische Reaktionen auf Dosis-Kombinationen von Medikamenten in verschiedenen biologischen Modellen messen", sagt Hugo Saavedra, CEO von Kyan.

"Die vom Patienten stammenden 3D-Zellkulturmodelle (PD3D®) von Cellphenomics rekapitulieren die Gewebestruktur des ursprünglichen Tumors und behalten wichtige Merkmale des Spendertumors, wie beispielsweise IHC-Marker, genomische Merkmale und Schlüsselmutationen bei", sagte Dr. Christian Regenbrecht, Krebsforscher und CEO von Cellphenomics. "Sie haben hohe Vorhersagekraft für das Ansprechen auf die Behandlung und ermöglichen der Biopharma-Industrie, Zeit und Labortiere zu sparen."