SimBioSys представляє нові дані для платформ персоналізованої медицини проти раку молочної залози на 46-му щорічному симпозіумі з питань раку молочної залози в Сан-Антоніо

Перевидано Платоном

читають: 0

CHICAGO–(BUSINESS WIRE)–SimBioSys, компанія TechBio, яка розкриває потужність просторової біофізики за допомогою штучного інтелекту (ШІ) та науки про дані, щоб переосмислити прецизійну медицину раку за допомогою програмних інструментів, нещодавно представила нові дані зі своїх платформ TumorSight і PhenoScope на 46^th Щорічний симпозіум з раку молочної залози в Сан-Антоніо (SABCS), який проходив з 5 по 9 грудня 2023 року.

Дані як внутрішніх, так і зовнішніх валідаційних досліджень були представлені в шести окремих стендових презентаціях на конференції. Результати включали співпрацю з провідними дослідницькими інститутами раку, міжінституційний аналіз, покращену візуалізацію та можливості об’ємного прогнозування для допомоги в плануванні хірургічного втручання.

«Ми були раді поділитися цими захоплюючими даними з більш широким дослідницьким співтовариством раку молочної залози, що є свідченням корисності наших перших у своєму роді цифрових платформ планування діагностики та лікування, TumorSight і PhenoScope, для підтримки пацієнта від кінця до кінця подорож у боротьбі з раком», – сказав Тушар Панді, головний виконавчий директор SimBioSys. «Ми також висловлюємо нашу вдячність нашим неймовірним співробітникам і сподіваємося на розширення наших дослідницьких партнерств і в найближчому майбутньому на підтримку їхньої клінічної допомоги».

Презентації та ключові висновки представлені нижче, і їх також можна знайти на сайті SimBioSys.

(PO2-01-01) Біофізичне моделювання з використанням DCE-MRI для прогнозування відповіді на NAT у пацієнтів з HER2+, з характеристикою глюкози та ортогональною перевіркою за допомогою FDG-PET.

Співавтори: City of Hope, Університет охорони здоров'я та наук Орегону

Резюме дослідження: ми провели 3D біофізичне моделювання окремих пацієнтів з раком молочної залози HER2+ для прогнозування відповіді на неоад’ювантну хіміотерапію (NAT).

Ключові висновки:

Біофізичне моделювання HER2-таргетної терапії SimBioSys точно передбачило відповідь пацієнта, забезпечивши прогнозну точність 0.83.
Крім того, наша команда змогла охарактеризувати ефективність, продемонструвавши кореляцію карт перфузії, побудованих на основі 3D біофізичного моделювання на DCE-MRI пацієнта, з двома методами ПЕТ, які є репрезентативними для мікрооточення пухлини.
Цей новий підхід можна використовувати як у дослідницьких, так і в клінічних умовах, пропонуючи корисну інформацію про те, що спонукає до індивідуальної терапевтичної відповіді для кожного пацієнта.

(PO2-02-11) Радіоміка та модель ерозії для прогнозування характеристик пухлини після неоад’ювантної терапії для індивідуального лікування раку молочної залози.

Співавтори: Північно-Західна медицина, Університет Північної Кароліни, Baylor Scott & White

Резюме дослідження: ми використовували дані візуалізації до лікування, щоб точно передбачити ефективність неоад’ювантної терапії (NAT).

Ключові висновки:

Прогнозовані клінічно значущі характеристики пухлин (об’єм пухлини, об’єм опуклої оболонки та морфологічні/просторові характеристики) продемонстрували близьку відповідність із базовою істинністю зображення після NAT.
Забезпечуючи надійні оцінки характеристик пухлини після NAT з використанням даних SOC до NAT, ця прогностична модель може уможливити персоналізоване планування лікування та стратифікацію пацієнтів для оптимізації догляду за пацієнтами.

(PO1-01-05) Просторова модель ФК/ФД з експресією HER2 для прогнозування індивідуальної реакції пухлини на TDM1.

Резюме дослідження: Ми розробили просторову ФК/ФД модель для кон’югату антитіло-лікарський засіб трастузумаб емтанзин (T-DM1) і дослідили взаємозв’язок між цільовою експресією HER2 та іншими особливостями мікрооточення пухлини.

Ключові висновки:

Просторовий ФК/ФД аналіз SimBioSys покращує прогностичні прогнози порівняно з даними лише про експресію гена HER2.
Просторова біофізична модель продемонструвала, що особливості просторового мікрооточення пухлини також впливають на відповідь на додаток до цільової експресії.

(PO2-02-10) Прогнозування доцільності хірургічного втручання із збереженням молочної залози з використанням стандарту лікування перед лікуванням DCE-MRI: новий інструмент для підтримки клінічних рішень щодо хірургічного планування раку молочної залози.

Співпрацівники: Університет Чикаго, Університет Алабами, клініка Мейо, Northshore Health

Резюме дослідження: ми розробили інструмент, здатний надавати обґрунтовані рекомендації щодо операції зі збереження грудей (BCS) або мастектомії на основі стандартних даних візуалізації пацієнтів.

Ключові висновки:

TumorSight успішно передбачив БКС у 76% випадків, а мастектомію – у 61%.
TumorSight і BCS Feasibility Score допомагають надати пацієнтам і клініцистам інформацію та інструменти для полегшення рішень щодо планування хірургічного втручання.

(PO2-07-04) Застосування рекомендацій Альянсу щодо випробувань мультифокальних захворювань молочної залози з використанням обчислювальної платформи штучного інтелекту: економічний аналіз і косметична чутливість.

Співпрацівники: клініка Мейо, Університет Цинциннаті, Чиказький університет, Медичний коледж Бейлора

Резюме дослідження: ми оцінили когорту пацієнтів, щоб краще зрозуміти економічний вплив випробування Alliance і далі класифікувати пацієнтів, які принесуть найбільшу користь без косметичного впливу.

Ключові висновки:

Наш економічний аналіз BCS порівняно з мастектомією виявив приблизно 17,000 28,500-XNUMX XNUMX доларів США для пацієнтів з BCS за приватним страхуванням, що свідчить про те, що як зниження витрат, так і покращення якості життя можуть бути взаємопов’язані.
За нашими оцінками, перехід від мастектомії до BCS забезпечує чисту економію 170-350 мільйонів доларів США щорічно.

(PO2-03-01) Персоналізовані тривимірні моделі пухлин сприяють спільному прийняттю рішень щодо раннього раку молочної залози.

Співпрацівники: Адвокати пацієнтів у дослідженнях, Інститут раку Дани-Фарбера

Підсумок дослідження: було проведено опитування лідерів громадської думки пацієнтів з раннім раком молочної залози (POL) і хірургів, щоб оцінити потенційний вплив TumorSight на спільне прийняття рішень щодо хірургічних варіантів раку молочної залози.

Ключові висновки:

POL та хірурги позитивно сприйняли візуалізацію TumorSight для планування хірургічного втручання та прийняття рішень.
POL зазначили, що багато пацієнтів не знають, що у них є вибір у хірургії.
90% POL вважають, що візуалізація дуже важлива для пацієнтів на ранніх стадіях раку молочної залози, а 80% вважали, що це підвищить впевненість у їхніх рішеннях і в їхньому хірургу.
Обчислювальні інструменти, такі як TumorSight, можуть полегшити розуміння пацієнтом і покращити індивідуальне лікування пацієнта.

Про SimBioSys:

SimBioSys – це компанія TechBio, яка впроваджує комбінацію штучного інтелекту, науки про дані та просторової біофізики, щоб переосмислити прецизійну медицину, трансформувати догляд за пацієнтами та перемогти рак. Бачачи рак більш повно, SimBioSys прагне надати клініцистам, пацієнтам і дослідникам більш обґрунтоване розуміння пухлини пацієнта, щоб оптимально оцінити всі доступні варіанти та реалізувати обіцянку справді індивідуального догляду за пацієнтом. Щоб дізнатися більше, відвідайте нас за адресою https://www.simbiosys.com/.

Контакти

Сара Еллінвуд

540-958-1011

Sarah.ellinwood@themarketelement.com