KI-gestützte Patientenmodelle revolutionieren die Krebsforschung. Mithilfe synthetischer Daten und maschinellem Lernen können seltene Krebsarten besser untersucht werden, da reale Patientendaten oft schwer zugänglich sind. Die Technologie ermöglicht die Erstellung virtueller Vergleichsgruppen für klinische Studien, wodurch Forschungsprozesse beschleunigt und Behandlungen optimiert werden. Dieser innovative Ansatz überwindet Datenlücken, verbessert die Studienplanung und trägt dazu bei, neue Therapien schneller zu entwickeln – ein entscheidender Fortschritt für die personalisierte Medizin und die Onkologie.
Onco-Innovations Ltd. freut sich, Informationen über seine hundertprozentige Tochtergesellschaft Inka Health bereitzustellen, die durch die Durchführung eines im September 2024 in medRxiv veröffentlichten transformativen Studienprüfplans, der sich auf durch KI generierte künstliche Patientenmodelle konzentriert, bedeutende Fortschritte bei der Weiterentwicklung der KI-basierten Onkologie gemacht hat. Diese innovative Forschung zielt darauf ab, die onkologische Forschung voranzutreiben, indem synthetische Patientendaten erstellt und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens genutzt werden, um kritische Herausforderungen zu bewältigen, insbesondere bei der Untersuchung seltener Krebsarten, für die herkömmliche Patientendaten oft nicht verfügbar oder schwer zu beschaffen sind.
Die Studie mit dem Titel «External Control Arm with Synthetic Real-World Data for Comparative Oncology Using Single Trial Arm ECLIPSE: A Case Study Using Lung-MAP S1400I» wird von Dr. Winson Cheung, Medical Advisor bei Inka Health und Professor für Medizin an der University of Calgary, geleitet und brachte ein angesehenes Team von Onkologieexperten zusammen, darunter die Mitbegründer von Inka Health, Dr. Paul Arora und Dr. Alind Gupta, sowie ein Konsortium aus weltweit anerkannten Krebsforschern und Partnern aus dem privaten Sektor (Subsalt und Quantify Health). Diese spannende Initiative zielt darauf ab, synthetische Patientenkohorten mithilfe von KI-Technologie, einem Kernelement der digitalen Zwillingstechnologie, zu entwickeln, um Lücken in der onkologischen Forschung zu schließen und die Planung klinischer Studien durch das Erstellen von Vergleichsgruppen für Studien zu beschleunigen. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass dies insbesondere bei seltenen Krebsarten von entscheidender Bedeutung ist, da die Randomisierung von Patienten in Kontrollgruppen (Vergleichsgruppen ohne die neue Behandlung) oft nicht durchführbar ist. In klinischen Studien sind Kontrollarme Gruppen, die entweder ein Placebo oder eine Standardbehandlung erhalten, um sie mit der experimentellen Therapie zu vergleichen. Letztlich zielt dieser Ansatz darauf ab, das Tempo und die Wirksamkeit von Krebsbehandlungen zu verbessern.
«Diese von Inka Health geleitete Studie hat das Potenzial, nicht nur die Krebsforschung von Onco-Innovations sondern auch die breitere Gesundheitslandschaft zu beeinflussen, indem sie eine skalierbare, datengestützte Lösung für die Herausforderungen der Erforschung seltener und schwer zu behandelnder Krebserkrankungen bietet. Im Rahmen dieser laufenden Initiative arbeitet Inka an der Erweiterung seiner proprietären KI-basierten Plattform SynoGraph, die sowohl die Patientenstratifizierung als auch die Effizienz klinischer Studien verbessert und Präzisionslösungen für die Onkologie ermöglicht. Durch die Einbeziehung synthetischer Daten aus der Praxis soll SynoGraph der Pharma- und Biotech-Industrie ein leistungsfähiges Werkzeug zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und der Regulierungsverfahren bieten.
Die Möglichkeit, mithilfe von KI synthetische Patientenmodelle zu erstellen, ist ein spannender Meilenstein in der onkologischen Forschung. Herkömmliche Datenbeschränkungen behindern den Fortschritt seit langem, insbesondere bei seltenen Krebsarten, bei denen die Patientendaten knapp sind. Mit dieser Technologie können wir verschiedene Patientenpopulationen simulieren, mit dem Potenzial, die Gestaltung klinischer Studien zu verbessern», sagte Paul Arora, CEO von Inka Health.
«KI-gestützte synthetische Patientenmodelle stellen einen potenziell großen Schritt in der onkologischen Forschung dar. Durch die Erstellung digitaler Replikate echter Patienten mit hoher Wiedergabetreue können wir Datenlücken überwinden, die die Fortschritte in der Vergangenheit verlangsamt haben, insbesondere bei seltenen Krebserkrankungen und unterrepräsentierten Bevölkerungsgruppen. Dieser Ansatz hat das Potenzial, das Design klinischer Studien zu verbessern, Behandlungsstrategien zu optimieren und die Entwicklung lebensrettender Therapien zu beschleunigen», erklärte Winson Cheung, Professor für Medizin an der Universität Calgary und Medical Advisor bei Inka Health.
