SimBioSys представляет новые данные для платформ персонализированной медицины рака молочной железы на 46-м ежегодном симпозиуме по раку молочной железы в Сан-Антонио

Переиздано Платоном

Читают: 0

ЧИКАГО – (BUSINESS WIRE) – SimBioSys, компания TechBio, раскрывающая возможности пространственной биофизики с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и науки о данных для переосмысления точной медицины рака с помощью программных инструментов, недавно представила новые данные со своих платформ TumorSight и PhenoScope на 46-й конференции.^th Ежегодный симпозиум по раку молочной железы в Сан-Антонио (SABCS), который пройдет с 5 по 9 декабря 2023 г.

Данные как внутренних, так и внешних проверочных исследований были представлены в шести отдельных стендовых докладах на конференции. Результаты включали сотрудничество с ведущими онкологическими исследовательскими институтами, межинституциональный анализ, расширенную визуализацию и возможности прогнозирования объема для облегчения хирургического планирования.

«Мы были рады поделиться этими захватывающими данными с более широким сообществом исследователей рака молочной железы, которые являются свидетельством полезности наших первых в своем роде цифровых платформ диагностики и планирования лечения, TumorSight и PhenoScope, для поддержки комплексного лечения пациентов. путешествие в их борьбе с раком», — сказал Тушар Пандей, генеральный директор SimBioSys. «Мы также выражаем благодарность нашим замечательным сотрудникам и надеемся на расширение нашего исследовательского партнерства и в ближайшем будущем поддержку их клинической помощи».

Презентации и основные выводы представлены ниже, их также можно найти на сайте SimBioSys.

(PO2-01-01) Биофизическое моделирование с использованием DCE-MRI для прогнозирования ответа на NAT у пациентов HER2+ с характеристикой глюкозы и ортогональной проверкой с использованием FDG-PET.

Соавторы: Город надежды, Орегонский университет здравоохранения и наук.

Краткое описание исследования: Мы провели трехмерное биофизическое моделирование отдельных пациентов с раком молочной железы HER3+, чтобы прогнозировать реакцию на неоадъювантную химиотерапию (NAT).

Ключевые результаты:

Биофизическое моделирование терапии, нацеленной на HER2, с помощью SimBioSys точно предсказало реакцию пациента, что дало точность прогнозирования 0.83.
Кроме того, наша команда смогла охарактеризовать эффективность, показав корреляцию карт перфузии, построенных на основе трехмерного биофизического моделирования на DCE-MRI пациента, с двумя методами ПЭТ, которые являются репрезентативными для микроокружения опухоли.
Этот новый подход может быть использован как в исследовательских, так и в клинических условиях, предоставляя полезную информацию о том, что влияет на индивидуальный терапевтический ответ для более индивидуального лечения.

(PO2-02-11) Радиомика и модель эрозии для прогнозирования характеристик опухоли после неоадъювантной терапии для персонализированного лечения рака молочной железы.

Соавторы: Northwestern Medicine, Университет Северной Каролины, Baylor Scott & White.

Краткое описание исследования: Мы использовали данные визуализации перед лечением, чтобы точно предсказать эффективность неоадъювантной терапии (НАТ).

Ключевые результаты:

Предсказанные клинически значимые характеристики опухолей (объем опухоли, объем выпуклой оболочки и морфологические/пространственные характеристики) показали близкое соответствие с истиной после NAT.
Предоставляя надежные оценки характеристик опухоли после NAT с использованием данных SOC до NAT, эта прогностическая модель может обеспечить персонализированное планирование лечения и стратификацию пациентов для оптимизации ухода за пациентами.

(PO1-01-05) Пространственная модель PK/PD с экспрессией HER2 для прогнозирования индивидуального ответа опухоли на TDM1.

Краткое описание исследования: Мы разработали пространственную модель PK/PD для конъюгата антитело-лекарственное средство трастузумаб эмтанзин (T-DM1) и исследовали взаимосвязь между целевой экспрессией HER2 и другими особенностями микроокружения опухоли.

Ключевые результаты:

Пространственный анализ ФК/ФД SimBioSys улучшает прогностические прогнозы по сравнению с данными только по экспрессии гена HER2.
Пространственная биофизическая модель продемонстрировала, что особенности пространственного микроокружения опухоли также влияют на реакцию помимо целевой экспрессии.

(PO2-02-10) Прогнозирование возможности органосохраняющей хирургии груди с использованием стандарта медицинской помощи перед лечением DCE-MRI: новый инструмент поддержки принятия клинических решений для хирургического планирования рака молочной железы.

Соавторы: Чикагский университет, Университет Алабамы, клиника Мэйо, Northshore Health.

Резюме исследования: Мы разработали инструмент, способный предоставлять обоснованные рекомендации по поводу органосохраняющей хирургии (BCS) или мастэктомии на основе данных пациентов, получающих стандартную визуализационную помощь.

Ключевые результаты:

TumorSight успешно предсказал БКС в 76% случаев и мастэктомию в 61%.
TumorSight и BCS Feasibility Score помогают пациентам и врачам получать информацию и инструменты для облегчения принятия решений по планированию хирургического вмешательства.

(PO2-07-04) Применение рекомендаций Альянса по испытаниям при многоочаговом заболевании молочной железы с использованием вычислительной платформы искусственного интеллекта: экономический анализ и косметическая чувствительность.

Соавторы: Клиника Мэйо, Университет Цинциннати, Чикагский университет, Медицинский колледж Бэйлора.

Резюме исследования: Мы оценили группу пациентов, чтобы лучше понять экономическое влияние исследования Alliance и далее классифицировать пациентов, которые получат наибольшую пользу без косметического эффекта.

Ключевые результаты:

Наш экономический анализ BCS по сравнению с мастэктомией показал экономию средств для пациентов BCS с частной страховкой в размере 17,000 28,500–XNUMX XNUMX долларов США, предполагая, что как снижение затрат, так и улучшение качества жизни могут быть взаимно согласованы.
По нашим оценкам, переход от мастэктомии к BCS обеспечит чистую экономию в размере 170–350 миллионов долларов в год.

(PO2-03-01) Персонализированные 3D-модели опухолей способствуют совместному принятию решений при раннем раке молочной железы.

Соавторы: Защитники интересов пациентов в исследованиях, Институт рака Дана-Фарбер

Резюме исследования: Лидеры мнений пациентов с ранним раком молочной железы (POL) и хирурги были опрошены с целью оценить потенциальное влияние TumorSight на совместное принятие решений относительно вариантов хирургического лечения рака молочной железы.

Ключевые результаты:

Политики и хирурги положительно восприняли визуализацию TumorSight для планирования хирургического вмешательства и принятия решений.
Политики отметили, что многие пациенты не знают, что у них есть выбор в хирургическом вмешательстве.
90% опрошенных считают, что визуализация очень важна для больных раком молочной железы на ранних стадиях, а 80% считают, что она повысит уверенность в их решениях и в их хирурге.
Вычислительные инструменты, такие как TumorSight, могут облегчить понимание пациентов и улучшить индивидуальное лечение.

О СимБиоСис:

SimBioSys — это компания TechBio, которая использует сочетание искусственного интеллекта, науки о данных и пространственной биофизики для нового определения точной медицины, преобразования ухода за пациентами и победы над раком. Рассматривая рак более полно, SimBioSys стремится предоставить врачам, пациентам и исследователям более информированное понимание опухоли пациента, чтобы оптимально оценить все доступные варианты и выполнить обещание по-настоящему индивидуализированного ухода за пациентами. Чтобы узнать больше, посетите нас по адресу https://www.simbiosys.com/.

Контакты

Сара Эллинвуд

540-958-1011

Sarah.ellinwood@themarketelement.com