Des diagnostics de précision à la médecine immunitaire grâce à l'analyse assistée par l'IA des données sanguines d'une seule cellule
hema.to lève 3,6 millions d'euros
Aujourd'hui, le diagnostic du cancer du sang et d'autres maladies immunitaires à partir de la cytométrie implique que des analystes et des médecins formés évaluent des nuages de points abstraits et de haute dimension en s'appuyant sur leur expérience et leur formation. Cela coûte un temps précieux (de quelques minutes à quelques heures par échantillon, environ 20 minutes en moyenne), ce qui est un véritable problème compte tenu de la pénurie immense et croissante de personnel de laboratoire qualifié. Outre cette pression croissante sur le personnel de laboratoire, ce processus est connu pour être subjectif, avec une variabilité d'analyse typique de 30 % entre les opérateurs. En raison de ces obstacles, la capacité connue et documentée de guider un traitement plus personnalisé à l'aide de données cytométriques est gravement sous-exploitée. hema.to vise à améliorer considérablement ce processus à l'aide de sa plateforme moderne d'apprentissage automatique basée sur le cloud, en aidant les laboratoires à traiter leur charge de travail, le personnel de laboratoire à faire face à la demande croissante, à donner à chaque patient un deuxième avis objectif et à donner aux médecins de nouvelles idées pour personnaliser le traitement en fonction du système immunitaire unique de leur patient.
En mission pour aider les laboratoires du monde entier à gérer leurs flux de travail en cytométrie clinique
"Le plus grand laboratoire de leucémie d'Europe avait un réel besoin d'accélérer ses flux d'analyse internes et a travaillé avec nous pour construire un prototype d'IA en première mondiale. Après le succès de la démonstration de la cytométrie clinique assistée par l'IA, nous avons remarqué que tous les laboratoires avaient les mêmes flux de travail manuels et les mêmes points faibles. Nous avons fondé hema.to il y a deux ans pour aider les laboratoires du monde entier à gérer leurs flux de travail en cytométrie clinique", explique Karsten Miermans, cofondateur et PDG de hema.to.
À l'aide de sa base de données propriétaire de diverses sources de données cytométriques, qui ne cesse de croître, hema.to a élaboré des algorithmes capables de prédire des biomarqueurs de maladies directement à partir des données brutes renvoyées par l'appareil de mesure du sang. Il s'agit d'un défi non résolu à ce jour, car l'absence de protocoles de mesure standardisés introduit une variabilité complexe des données qui a jusqu'à présent entravé l'automatisation. hema.to se spécialise dans la combinaison de données provenant de diverses sources afin d'apprendre des biomarqueurs prédictifs de maladies. L'équipe a déjà déployé cette technologie dans la routine clinique pour l'aide à la décision dans deux laboratoires - l'Institut d'hématopathologie de Hambourg et le Result Laboratorium de Dordrecht - et va ensuite augmenter le nombre d'utilisateurs, le nombre de maladies prises en charge ainsi qu'améliorer la qualité de ses modèles d'IA.
hema.to a son siège à Munich et est dirigée par une équipe d'experts en science des données qui ont travaillé ensemble pendant des années avant de créer hema.to. Depuis leur création il y a près de deux ans, ils ont obtenu la conformité CE-IVD de leur produit, ont réalisé une étude clinique sur quatre centres et l'ont mis en routine clinique dans deux laboratoires. Avec ce deuxième tour de table, ils vont considérablement agrandir l'équipe en mettant l'accent sur l'IA et les ingénieurs logiciels pour le développement de produits, mais aussi sur les immunologistes/cytométristes, le développement commercial et les partenariats.
"Nous avons été convaincus par l'équipe fondatrice, composée de trois anciens entrepreneurs de la même entreprise, avec trois profils de doctorants, à un stade où ils vont mettre à l'échelle leur go to market, ce qui est cohérent avec notre thèse d'investissement d'amorçage en deep tech. Je me réjouis que hema.to soit le premier investissement d'Elaia en Allemagne", Anne-Sophie Carrese, Managing Partner chez Elaia Partners.
"L'approche unique basée sur l'I.A. développée par hema.to a un potentiel transformateur en cytométrie, comblant un besoin non satisfait pour cette méthode qui fournit des mesures clés de la santé et de la biologie dans de nombreuses indications. Nous sommes fiers et ravis de rejoindre l'équipe d'hema.to dans cette entreprise", David Sourdive, Venture Partner chez Elaia Partners.
"Nous recherchons des investissements qui répondent à un besoin critique du marché et des fondateurs qui ont pour mission de rendre les soins de santé durables et à l'épreuve du temps. hema.to a le potentiel d'accélérer les diagnostics de précision en médecine immunitaire : améliorer la qualité des diagnostics à l'échelle et en même temps aider le personnel de laboratoire à optimiser leur temps précieux", a conclu Christian Lautner, associé gérant chez Heal Capital.
"Nous sommes très impressionnés par la rapidité et la qualité du développement de l'IA de l'équipe hema.to jusqu'à présent. Nous attendons avec impatience toutes les étapes à venir pour améliorer le diagnostic de la leucémie dans ce grand consortium", Nik Raupp, Senior Investment Manager chez HTGF.
"Nous avons lancé hema.to sans savoir à quel point nos compétences en matière d'IA pouvaient contribuer à faire progresser la médecine immunitaire. Le système immunitaire très complexe étant de plus en plus souvent la cible de thérapies, nous pensons que la demande de modèles d'IA entraînés sur de grandes bases de données pour des diagnostics de précision du système immunitaire va fortement augmenter. Nous sommes ravis d'avoir le soutien d'Elaia, Heal Capital et HTGF pour relever l'un des plus grands défis de la médecine moderne", Karsten Miermans, cofondateur et PDG de hema.to.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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