Maschinelles Lernen ermittelt zwei mögliche Behandlungsmethoden für hartnäckigen Brustkrebstyp
Positive Laborergebnisse für Kombinationstherapie-Arzneimittelkandidaten
Pattern Computer, Inc. hat vom Lawrence Berkeley National Laboratory die Bestätigung erhalten, dass die von ihm mithilfe seines proprietären Maschinenlernen-Musterentdeckungssystems ermittelten medikamentösen Therapiekombinationen bei der Abtötung bösartiger Brustkrebstumoren wirksam sind. Das Pattern Computer-Team hat sich gezielt für die Behandlung von basalähnlichem oder „dreifach negativem" Brustkrebs entschieden, weil dieser 15-20 % der Brustkrebspatientinnen ausmacht, aggressiv ist und keine wirksamen Medikamente dagegen zur Verfügung stehen.
Symbolbild
Photo by National Cancer Institute on Unsplash
„Wir sind begeistert von den zweistufigen Bio-Validierungsergebnissen, die wir soeben für unsere Kombinationstherapie-Kandidaten erhalten haben. Diese haben wir nach Arzneimitteln gefiltert, die bereits einzeln von der FDA zugelassen waren oder sich im Zulassungsprozess befinden. Da dies unser erstes Projekt im Bereich Biotechnologie war hoffen wir auf viele weitere zukünftige Erfolge bei der Entwicklung einer Behandlung für diese und andere Krebsarten und Erkrankungen", erklärte Mark R. Anderson, CEO von Pattern Computer.
Mit den beiden Therapiebehandlungen sind die finalen In-vitro-Organoidprüfungen am Lawrence Berkeley National Laboratory erfolgreich abgeschlossen. Diese ergaben eine „signifikante synergistische Interaktion" bei der Abtötung bösartiger Tumorzellen mit statistisch „geringen bis gar keinen unerwünschten Nebenwirkungen" auf gesunde Zellen. Mit diesen Ergebnissen wird Pattern Computer in die nächste Phase der präklinischen Prüfung gehen.
„Wir sind uns bewusst, dass wir mit unseren Ergebnisse noch in einer relativ frühen Phase stehen, deshalb gehen wir diese nächsten Schritte mit der gebührenden Sorgfalt und Vorsicht an", sagte Anderson. „Die biologische Validierung, die wir bisher für unsere Rechenmodelle in diesem Bereich sehen, ist sehr vielversprechend. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit dem Lawrence Berkeley National Laboratory bei der Bestätigung dieser Ergebnisse."
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