SimBioSys esitleb 46. iga-aastasel San Antonio rinnavähi sümpoosionil uusi andmeid rinnavähi personaliseeritud meditsiini platvormide kohta

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

CHICAGO–(BUSINESS WIRE)–SimBioSys, TechBio ettevõte, mis vabastab ruumilise biofüüsika võimsuse tehisintellekti (AI) ja andmeteaduse abil, et defineerida tarkvaratööriistade abil uuesti vähi täppismeditsiin, esitas hiljuti 46-s oma platvormidelt TumorSight ja PhenoScope uusi andmeid.^th Iga-aastane San Antonio rinnavähi sümpoosion (SABCS), mis toimub 5.–9. detsembril 2023.

Konverentsil jagati kuues eraldi posterettekandes nii sise- kui välisvalideerimisuuringute andmeid. Tulemused hõlmasid koostööd parimate vähiuuringute asutustega, mitme institutsioonilist analüüsi, täiustatud visualiseerimist ja mahulise prognoosimise võimalusi, et aidata kirurgilist planeerimist.

„Meil oli hea meel jagada neid põnevaid andmeid laiema rinnavähi uurimisringkonnaga, mis annab tunnistust meie esimeste omataoliste digitaalsete diagnostika- ja raviplaneerimise platvormide TumorSight ja PhenoScope kasulikkusest patsiendi täielikuks toetamiseks. teekond nende võitluses vähiga,” ütles SimBioSysi tegevjuht Tushar Pandey. "Täname ka oma uskumatuid kaastöötajaid ja ootame oma uurimispartnerluse laiendamist ja lähitulevikus nende kliinilise hoolduse toetamist."

Esitlusi ja põhitulemusi jagatakse allpool ning need on samuti leitavad SimBioSysi veebisaidil.

(PO2-01-01) Biofüüsikaline simulatsioon DCE-MRI abil NAT-le reageerimise prognoosimiseks HER2+ patsientidel koos glükoosi iseloomustamise ja ortogonaalse valideerimisega, kasutades FDG-PET-i.

Kaastöölised: City of Hope, Oregoni Tervise- ja Teaduste Ülikool

Uurimistöö kokkuvõte: viisime läbi üksikute HER3+ rinnavähiga patsientide 2D-biofüüsikalisi simulatsioone, et prognoosida vastuseid neoadjuvantsele keemiaravile (NAT).

Peamised järeldused:

SimBioSysi HER2-sihitud ravi biofüüsikalised simulatsioonid ennustasid täpselt patsiendi reaktsiooni, andes prognoositavaks täpsuseks 0.83, XNUMX.
Lisaks suutis meie meeskond iseloomustada jõudlust, näidates patsiendi DCE-MRI 3D-biofüüsikaliste simulatsioonide põhjal koostatud perfusioonikaartide korrelatsiooni kahe PET-viisiga, mis esindavad kasvaja mikrokeskkonda.
Seda uudset lähenemisviisi saab kasutada nii uurimistöös kui ka kliinilistes tingimustes, pakkudes praktilist teavet selle kohta, mis juhib patsiendi spetsiifilist ravivastust individuaalsema ravi saamiseks.

(PO2-02-11) Radioomika ja erosioonimudel neoadjuvantravi järgse kasvaja omaduste ennustamiseks isikupärastatud rinnavähiravi jaoks.

Kaastöölised: Northwestern Medicine, Põhja-Carolina Ülikool, Baylor Scott & White

Uuringu kokkuvõte: neoadjuvantravi (NAT) efektiivsuse täpseks ennustamiseks kasutasime ravieelseid kuvamisandmeid.

Peamised järeldused:

Prognoositavad kasvajate kliiniliselt olulised omadused (kasvaja maht, kumer kere maht ja morfoloogilised/ruumilised omadused) näitasid tihedat kooskõlastamist NAT-i pildistamise järgse tõega.
Andes usaldusväärseid hinnanguid NAT-i järgsete kasvajate omaduste kohta, kasutades SOC-eelseid NAT-i andmeid, võib see ennustav mudel võimaldada isikupärastatud ravi planeerimist ja patsientide kihistamist, et optimeerida patsiendi hooldust.

(PO1-01-05) Ruumiline PK/PD mudel HER2 ekspressiooniga individuaalse kasvaja vastuse ennustamiseks TDM1-le.

Uurimistöö kokkuvõte: töötasime välja ruumilise PK/PD mudeli antikeha-ravimi konjugaadi trastuzumab emtansiini (T-DM1) jaoks ja uurisime seost HER2 sihtmärgi ekspressiooni ja teiste kasvaja mikrokeskkonna tunnuste vahel.

Peamised järeldused:

SimBioSysi ruumilised PK / PD analüüsid parandavad prognostilisi ennustusi võrreldes ainult HER2 geeniekspressiooni andmetega.
Ruumiline biofüüsikaline mudel näitas, et ruumilise kasvaja mikrokeskkonna omadused mõjutavad lisaks sihtekspressioonile ka reaktsiooni.

(PO2-02-10) Rindade säilitamise operatsiooni teostatavuse ennustamine, kasutades ravieelset hooldusstandardit DCE-MRI: uudne kliiniliste otsuste tugivahend rinnavähi kirurgilise planeerimise jaoks.

Kaastöölised: Chicago Ülikool, Alabama Ülikool, Mayo Clinic, Northshore Health

Uurimistöö kokkuvõte: töötasime välja tööriista, mis suudab anda teadlikke soovitusi rindade säilitamise kirurgia (BCS) või mastektoomia kohta, mis põhinevad standardsete patsientide pildistamise andmetel.

Peamised järeldused:

TumorSight ennustas edukalt BCS-i 76% juhtudest ja mastektoomiat 61% juhtudest.
TumorSight ja BCSi teostatavusskoor aitavad nii patsientidele kui ka arstidele anda teavet ja tööriistu, mis hõlbustavad kirurgilise planeerimise otsuste tegemist.

(PO2-07-04) Alliansi katsejuhiste rakendamine multifokaalsete rinnahaiguste korral tehisintellekti arvutusplatvormi abil: majandusanalüüs ja kosmeetiline tundlikkus.

Kaastöölised: Mayo kliinik, Cincinnati ülikool, Chicago ülikool, Baylori meditsiinikolledž

Uuringu kokkuvõte: hindasime patsientide rühma, et paremini mõista Alliance'i uuringu majanduslikku mõju ja kategoriseerida patsiendid, kes saaksid kõige rohkem kasu ilma kosmeetilise mõjuta.

Peamised järeldused:

Meie BCS-i ja mastektoomia majanduslik analüüs näitas hinnanguliselt 17,000 28,500–XNUMX XNUMX dollarilist kulude kokkuhoidu erakindlustusega BCS-i patsientidele, mis viitab sellele, et nii kulude vähenemine kui ka elukvaliteedi paranemine võivad olla vastastikku kooskõlas.
Arvasime, et BCS-i konversioon mastektoomiast võimaldab säästa igal aastal 170–350 miljonit dollarit.

(PO2-03-01) Isikupärastatud 3D-kasvajamudelid aitavad kaasa varajase rinnavähiga seotud otsuste tegemisele.

Kaastöölised: Patsientide Advocates in Research, Dana-Farber Cancer Institute

Uuringute kokkuvõte: Varajase rinnavähiga patsientide arvamusliidreid (POL) ja kirurge küsitleti, et hinnata TumorSighti potentsiaalset mõju rinnavähi kirurgiliste võimaluste ühisele otsustamisele.

Peamised järeldused:

POL-id ja kirurgid võtsid TumorSighti visualiseerimise positiivselt vastu kirurgilise planeerimise ja otsuste tegemise jaoks.
POL-id märkisid, et paljud patsiendid ei tea, et neil on kirurgias valida.
90% POL-idest uskus, et visualiseerimine on varajases staadiumis rinnavähiga patsientide jaoks väga oluline ja 80% uskus, et see suurendab usaldust nende otsuste ja kirurgi vastu.
Arvutusvahendid, nagu TumorSight, võivad hõlbustada patsientide mõistmist ja parandada patsiendile kohandatud ravi.

SimBioSysi kohta:

SimBioSys on TechBio ettevõte, mis kasutab tehisintellekti, andmeteaduse ja ruumilise biofüüsika kombinatsiooni täppismeditsiini ümberdefineerimiseks, patsiendihoolduse muutmiseks ja vähi vastu võitlemiseks. Nähes vähki põhjalikumalt, püüab SimBioSys anda arstidele, patsientidele ja teadlastele teadlikumad arusaamad patsiendi kasvajast, et nad saaksid optimaalselt hinnata kõiki saadaolevaid võimalusi ja täita lubadus tõeliselt individuaalsest patsiendihooldusest. Lisateabe saamiseks külastage meid aadressil https://www.simbiosys.com/.

Kontakt

Sarah Ellinwood

540-958-1011

Sarah.ellinwood@themarketelement.com