SimBioSys, 46. Yıllık San Antonio Meme Kanseri Sempozyumunda Meme Kanserine Özel Kişiselleştirilmiş Tıp Platformlarına Yönelik Yeni Verileri Sunuyor

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

CHICAGO–(BUSINESS WIRE)–SimBioSys, uzaysal biyofiziğin gücünü yapay zeka (AI) ve veri bilimi ile kullanarak yazılım araçlarıyla kanser için hassas tıbbı yeniden tanımlayan bir TechBio şirketi, yakın zamanda TumorSight ve PhenoScope platformlarından yeni verileri 46.^th Yıllık San Antonio Meme Kanseri Sempozyumu (SABCS), 5-9 Aralık 2023 tarihleri arasında düzenlendi.

Konferansta hem iç hem de dış doğrulama çalışmalarından elde edilen veriler altı ayrı poster sunumuyla paylaşıldı. Sonuçlar, cerrahi planlamaya yardımcı olmak için en iyi kanser araştırma kurumlarıyla işbirliklerini, çok kurumsal analizleri, gelişmiş görselleştirmeyi ve hacimsel tahmin yeteneklerini içeriyordu.

"Türünün ilk örneği olan dijital teşhis ve tedavi planlama platformlarımız TumorSight ve PhenoScope'un, hastanın uçtan uca tedavisini desteklemek için kullanışlılığının bir kanıtı olan bu heyecan verici verileri daha geniş meme kanseri araştırma topluluğuyla paylaşmaktan heyecan duyduk. SimBioSys İcra Kurulu Başkanı Tushar Pandey, "Kansere karşı mücadelelerinde yolculuk yapıyoruz" dedi. "Ayrıca inanılmaz işbirlikçilerimize şükranlarımızı sunuyoruz ve araştırma ortaklıklarımızı genişletmeyi ve yakın gelecekte klinik bakımlarını desteklemeyi sabırsızlıkla bekliyoruz."

Sunumlar ve önemli bulgular aşağıda paylaşılmıştır. SimBioSys'in web sitesinde.

(PO2-01-01) FDG-PET Kullanılarak Glikoz Karakterizasyonu ve Ortogonal Doğrulama ile HER2+ Hastalarda NAT Yanıtını Tahmin Etmek İçin DCE-MRI Kullanan Biyofiziksel Simülasyon.

İşbirlikçileri: City of Hope, Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi

Araştırma Özeti: Neoadjuvan kemoterapiye (NAT) yanıtları tahmin etmek için bireysel HER3+ meme kanseri hastalarının 2 boyutlu biyofiziksel simülasyonlarını gerçekleştirdik.

Önemli bulgular:

SimBioSys'in HER2 hedefli tedaviye yönelik biyofiziksel simülasyonları, hasta tepkisini doğru bir şekilde tahmin ederek 0.83'lük tahmin doğruluğu sağladı.
Ayrıca ekibimiz, hasta DCE-MRI'sındaki 3 boyutlu biyofiziksel simülasyonlardan oluşturulan perfüzyon haritalarının, tümör mikro ortamını temsil eden iki PET yöntemiyle korelasyonunu göstererek performansı karakterize edebildi.
Bu yeni yaklaşım, hem araştırmada hem de klinik ortamlarda kullanılabilir ve daha kişiselleştirilmiş bakım için hastaya özgü terapötik yanıtı neyin yönlendirdiğine ilişkin eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunar.

(PO2-02-11) Kişiselleştirilmiş Meme Kanseri Tedavisinde Neoadjuvan Tedavi Sonrası Tümör Özelliklerini Tahmin Etmek İçin Radyomikler ve Erozyon Modeli.

İşbirliği yapanlar: Northwestern Medicine, North Carolina Üniversitesi, Baylor Scott & White

Araştırma Özeti: Neoadjuvan tedavinin (NAT) etkinliğini doğru bir şekilde tahmin etmek için tedavi öncesi görüntüleme verilerini kullandık.

Önemli bulgular:

Tahmin edilen tümörlerin klinik olarak ilgili özellikleri (tümör hacmi, dışbükey gövde hacmi ve morfolojik/uzaysal özellikler), NAT sonrası görüntüleme temel gerçeğiyle yakın bir uyum gösterdi.
SOC NAT öncesi verileri kullanarak NAT sonrası tümör özelliklerine ilişkin güvenilir tahminler sağlayan bu öngörücü model, hasta bakımını optimize etmek için kişiselleştirilmiş tedavi planlamasına ve hasta sınıflandırmasına olanak sağlayabilir.

(PO1-01-05) TDM2'e Bireysel Tümör Yanıtını Tahmin Etmek İçin HER1 İfadesine Sahip Uzamsal PK/PD Modeli.

Araştırma Özeti: Antikor-ilaç konjugatı trastuzumab emtansin (T-DM1) için uzaysal bir PK/PD modeli geliştirdik ve HER2 hedef ekspresyonu ile diğer tümör mikroçevre özellikleri arasındaki ilişkiyi araştırdık.

Önemli bulgular:

SimBioSys'in uzaysal PK/PD analizleri, tek başına HER2 gen ekspresyonu verileriyle karşılaştırıldığında prognostik tahminleri iyileştirir.
Uzaysal biyofiziksel model, uzaysal tümör mikro ortamının özelliklerinin, hedef ekspresyonuna ek olarak yanıtı da etkilediğini gösterdi.

(PO2-02-10) Tedavi Öncesi Bakım Standardını Kullanarak Meme Koruyucu Cerrahinin Fizibilitesini Tahmin Etmek DCE-MRI: Meme Kanseri Cerrahi Planlaması için Yeni Bir Klinik Karar Destek Aracı.

İşbirlikçileri: Chicago Üniversitesi, Alabama Üniversitesi, Mayo Kliniği, Northshore Health

Araştırma Özeti: Standart bakım görüntüleme hasta verilerine dayanarak meme koruyucu cerrahi (BCS) veya mastektomi konusunda bilinçli öneriler sunabilen bir araç geliştirdik.

Önemli bulgular:

TumorSight, vakaların %76'sında BCS'yi ve %61'inde mastektomiyi başarıyla öngördü.
TumorSight ve BCS Fizibilite Puanı, hem hastaların hem de klinisyenlerin cerrahi planlama kararlarını kolaylaştıracak bilgi ve araçlarla güçlendirilmesine yardımcı olur.

(PO2-07-04) Yapay Zeka Hesaplamalı Platform Kullanılarak Çok Odaklı Meme Hastalığında Alliance Deneme Kılavuzlarının Uygulanması: Ekonomik Analiz ve Kozmetik Hassasiyet.

İşbirlikçileri: Mayo Kliniği, Cincinnati Üniversitesi, Chicago Üniversitesi, Baylor Tıp Fakültesi

Araştırma Özeti: Alliance çalışmasının ekonomik etkisini daha iyi anlamak ve kozmetik etki yaşamadan en fazla fayda sağlayacak hastaları daha fazla kategorize etmek için bir hasta grubunu değerlendirdik.

Önemli bulgular:

BCS'ye karşı mastektomiye ilişkin ekonomik analizimiz, özel sigortalı BCS hastaları için tahmini olarak 17,000 ila 28,500 ABD Doları arasında maliyet tasarrufu elde edildiğini ortaya çıkardı; bu, hem maliyetlerin azalmasının hem de yaşam kalitesinin artmasının karşılıklı olarak uyumlu hale getirilebileceğini öne sürüyor.
Mastektomiden BCS'ye geçişin yılda 170-350 milyon dolar net tasarruf sağlayacağını tahmin ettik.

(PO2-03-01) Kişiselleştirilmiş 3D Tümör Modelleri Erken Meme Kanserinde Ortak Karar Vermeyi Sağlar.

İşbirlikçiler: Araştırmada Hasta Avukatları, Dana-Farber Kanser Enstitüsü

Araştırma Özeti: Erken dönem meme kanseri Hasta Fikir Liderleri (POL'ler) ve cerrahlar, TumorSight'ın meme kanseri cerrahi seçeneklerine ilişkin ortak karar alma üzerindeki potansiyel etkisini değerlendirmek üzere ankete tabi tutuldu.

Önemli bulgular:

POL'ler ve cerrahlar, cerrahi planlama ve karar verme konusunda TumorSight görselleştirmesine olumlu tepki gösterdi.
POL'ler, birçok hastanın ameliyatta bir seçimleri olduğunu bilmediğini belirtti.
POL'lerin %90'ı erken dönem meme kanseri hastaları için görselleştirmenin çok önemli olduğuna inanıyordu ve %80'i bunun kararlarına ve cerrahlarına olan güveni artıracağına inanıyordu.
TumorSight gibi hesaplama araçları hastanın anlaşılmasını kolaylaştırabilir ve hastaya özel tedavileri geliştirebilir.

SimBioSys Hakkında:

SimBioSys, hassas tıbbı yeniden tanımlamak, hasta bakımını dönüştürmek ve kanseri yenmek için yapay zeka, veri bilimi ve mekansal biyofiziğin birleşimini kullanan bir TechBio şirketidir. SimBioSys, kanseri daha kapsamlı görerek, klinisyenleri, hastaları ve araştırmacıları, mevcut tüm seçenekleri en iyi şekilde değerlendirmek ve gerçek anlamda kişiselleştirilmiş hasta bakımı vaadini yerine getirmek için hastanın tümörü hakkında daha bilinçli bir anlayışla güçlendirmeyi amaçlamaktadır. Daha fazlasını öğrenmek için bizi şu adreste ziyaret edin: https://www.simbiosys.com/.

Bize Ulaşın

Sarah Ellinwood

540-958-1011

Sarah.ellinwood@themarketelement.com