Entdeckung
Unsere beträchtlichen Fortschritte im Verständnis von Krebs haben noch nicht zu besseren Behandlungen für Patienten geführt.
Herausforderungen
Wie können wir vom Verständnis der Krankheit zur Entdeckung der Behandlung übergehen?
Krankheitsheterogenität
Keine Krebserkrankung ist wie die andere. Von Umweltfaktoren bis hin zur Genetik sind alle Patienten unterschiedlich, was die Entwicklung wirksamer Behandlungen erschwert.
Jeder Krebs entwickelt sich anders
Krebs entwickelt sich bei jedem Patienten auf unterschiedliche Weise, sodass ein personalisierter Ansatz erforderlich ist.
Unzureichende Nutzung von Wissen
Den Forschern fehlen die leistungsfähigen Instrumente, die erforderlich sind, um das enorme Potenzial ungenutzter wissenschaftlicher Erkenntnisse voll auszuschöpfen.
Krankheitsheterogenität
Keine Krebserkrankung ist wie die andere. Von Umweltfaktoren bis hin zur Genetik sind alle Patienten unterschiedlich, was die Entwicklung wirksamer Behandlungen erschwert.
Jeder Krebs entwickelt sich anders
Krebs entwickelt sich bei jedem Patienten auf unterschiedliche Weise, sodass ein personalisierter Ansatz erforderlich ist.
Unzureichende Nutzung von Wissen
Den Forschern fehlen die leistungsfähigen Instrumente, die erforderlich sind, um das enorme Potenzial ungenutzter wissenschaftlicher Erkenntnisse voll auszuschöpfen.
Owkins Lösung
Wir nutzen unseren fachgerechten multimodalen Datenzugang und setzen modernste, interpretierbare KI ein, um unser Verständnis von Krankheiten zu verbessern, Biomarker zu entwickeln und neue Arzneimittelziele zu identifizieren. Darüber hinaus entwickeln wir KI-Tools, die historische und neue Forschungsergebnisse abgleichen, um neue Wirkstoffkombinationen und Möglichkeiten für die Umwidmung von Medikamenten zu identifizieren.
Biomarker
Wir entwickeln interpretierbare KI-Modelle zur Identifizierung klinisch relevanter Biomarker aus multimodalen Daten wie Omics, Bildgebung, Histologie und klinischen Daten.
Weitere InformationenStratifizierungs- (prädiktive) Biomarker
Diese Biomarker sagen die beste Behandlung für jeden Patienten voraus, indem sie Untergruppen von guten und schlechten Respondern analysieren. → Bessere Vorhersage über das Ansprechen auf die Behandlung , Erstellung von Ersatzmarkern und um die Forschung auf künftige Ziele zu lenken.
Weitere InformationenRisiko- (prognostische) Biomarker
Diese Biomarker sagen den Krankheitsverlauf eines Patienten voraus (Ergebnis, Gesamtüberleben, metastatischer Rückfall). → Informationen über therapeutische Entscheidungen, schnellere Aufnahme in klinische Studien und präzisere Gestaltung von translationalen und Frühphasenstudien.
Weitere InformationenScreening- (diagnostische) Biomarker
Diese Biomarker helfen uns, Patienten mit einem bestimmten Krankheitsmerkmal zu identifizieren. → Festlegung und Beschleunigung der Teilnahme an klinischen Studien.
Weitere Informationen
Entdeckungen vorantreiben
Identifizierung von Arzneimittelzielen
Wir kombinieren unser Fachwissen in KI und Biologie, um histo-genomische Biomarker vollständig zu interpretieren. Dies hilft uns bei der Entdeckung und Einstufung von Genen und Proteinen als mögliche innovative Arzneimittelziele.
Kombination von Medikamenten
Anhand realer Daten (Genomdaten, Ergebnisse klinischer Studien und Literatur) erstellen wir KI-Modelle, die Krankheitsmechanismen analysieren, um mögliche Arzneimittelkombinationen zu ermitteln. Diese sollen die Effizienz des Arzneimittelkandidaten eines Kunden verbessern.
Umwidmung von Arzneimitteln
Wir erstellen KI-Modelle, die Krankheitsmechanismen analysieren, um andere mögliche Krankheiten zu identifizieren, gegen die bestehende Medikamente eingesetzt werden können.
Identifizierung von Arzneimittelzielen
Wir kombinieren unser Fachwissen in KI und Biologie, um histo-genomische Biomarker vollständig zu interpretieren. Dies hilft uns bei der Entdeckung und Einstufung von Genen und Proteinen als mögliche innovative Arzneimittelziele.
Kombination von Medikamenten
Anhand realer Daten (Genomdaten, Ergebnisse klinischer Studien und Literatur) erstellen wir KI-Modelle, die Krankheitsmechanismen analysieren, um mögliche Arzneimittelkombinationen zu ermitteln. Diese sollen die Effizienz des Arzneimittelkandidaten eines Kunden verbessern.
Umwidmung von Arzneimitteln
Wir erstellen KI-Modelle, die Krankheitsmechanismen analysieren, um andere mögliche Krankheiten zu identifizieren, gegen die bestehende Medikamente eingesetzt werden können.
Erfahrungsbericht
„Präzisionsmedizin basiert auf der Individualisierung von Behandlungsstrategien auf der Grundlage der tatsächlichen Merkmale des Tumors des Patienten. Bisherige Ansätze der Präzisionsmedizin beruhen auf einzelnen Biomarkern, meist der Aktivierung von Onkogenen. Gemeinsam mit Owkin gehen wir nun zu einer umfassenderen und multimodalen Charakterisierung über, die im Rahmen innovativer Therapien wie Immuntherapien erforderlich ist. Es ist notwendig, neben den Biomarkern auch Merkmale wie die Tumorarchitektur zu berücksichtigen, die die Wechselwirkungen zwischen dem Tumor und der Mikroumgebung widerspiegeln.“
Leiter des Thorax Institute Curie Montsouris
