IRW-PRESS: Asep Medical Holdings Inc.: Asep Inc. meldet bahnbrechende KI- Technologie zur
schnellen Diagnose von Sepsis und verbesserten Superbug-Therapien

Vancouver, BC, 2. Juni 2023/ IRW-Press / Asep Medical Holdings Inc. (Asep Inc. oder das
Unternehmen) (CSE: ASEP) (OTCQB: SEPSF) (FWB: JJ8) meldet den bahnbrechenden Einsatz
künstlicher Intelligenz (KI) zur schnellen Erkennung von Sepsis-Infektionen. Die Methode wurde
vom Hancock Lab unter der Leitung von Dr. Robert E. W. Hancock, Killam Professor an der University
of British Columbia (UBC), entwickelt, und analysiert die dysfunktionalen Immunreaktionen, die an
Sepsis beteiligt sind, um Gene zu identifizieren, die vorhersagen, ob ein Patient eine schwere
Sepsis erleiden wird.

Wir haben KI genutzt, um praktische Ergebnisse in Bereichen mit hohem medizinischem Bedarf zu
erzielen, einschließlich der Sepsis-Diagnose. Sepsis ist eine schwere Krankheit, die weltweit
für einen von fünf Todesfällen1 und im Wesentlichen für alle Todesfälle
infolge einer schweren COVID-19-Erkrankung verantwortlich ist. In der Regel kommt ein Patient in die
Notaufnahme und fühlt sich sehr krank, mit relativ unspezifischen Symptomen. Ärzte sind in
den ersten 24 bis 48 Stunden in einem Look-and-See-Muster gefangen. Aber mit jeder Stunde, die die
Behandlung verzögert wird, steigt das Sterberisiko um bis zu 7,6 %2, was die Notwendigkeit
einer schnellen Erkennung unterstreicht, so Dr. Hancock, Vorsitzender und CEO von Asep Inc. Mithilfe
von KI konnte unser Team Gene identifizieren, die vorhersagen, ob ein Patient, einschließlich
solcher mit pandemischen Erkrankungen wie COVID-19, eine schwere Sepsis3,4 entwickeln werden,
fügte Dr. Hancock hinzu. In den ersten klinischen Studien3,4 hat der SepsetER TM-Test sehr gut
funktioniert, und unsere Bioinformatiker haben nun KI angewendet, um den behandelnden Ärzten
die Ergebnisse des Tests mitzuteilen. Wir bereiten eine klinische Bestätigungsstudie am St.
Pauls Hospital in der Innenstadt von Vancouver, BC, vor, um die Leistung des diagnostischen Tests
bei Sepsis-Patienten zu bewerten. Diese Studie wird einer größeren klinischen Studie
vorausgehen, in der die Leistung von SepsetER, der Sepsis-Diagnosetechnologie des Unternehmens, mit
einem oder mehreren ähnlichen derzeit auf dem Markt befindlichen Geräten verglichen wird,
und zwar in Vorbereitung auf die Einreichung einer 510(k) Submission bei der FDA, mit welcher die
Zulassung für den Test als Medizinprodukt beantragt wird. Asep Inc. geht davon aus, dass das
510(k)-Antragsverfahren in im ersten Quartal 2024 abgeschlossen sein wird und der Test bald danach
den Krankenhäusern zur Verfügung stehen wird.

KI wurde auch verwendet, um die extreme Komplexität1 der Sepsis, die bisher nur begrenzt
behandelbar war, zu entzerren. In den jüngsten klinischen Studien, die vom Lancet Journal
EBioMedicine3 und vom Nature Journal Scientific Reports4 veröffentlicht wurden, wurden
KI-Methoden angewendet, die bei der Identifizierung, welche der fünf Sepsis-Endotypen bei einem
Patienten auftrat, eine Genauigkeit von 97 % zeigten. Diese Biomarker funktionierten auch auf der
Intensivstation, wo gezeigt wurde, dass ein Endotyp besonders tödlich war und eine
Mortalitätsrate von 46 % besaß. Die Entschlüsselung der Mechanismen, die der Sepsis
zugrunde liegen, ist der Schlüssel zur Risikobewertung und zur Entwicklung neuer
Behandlungsmethoden für Sepsis, so Hancock. Diese wichtige Beobachtung wird die Grundlage
für einen zweiten in der Entwicklung befindlichen diagnostischen Test bilden.

Der Kampf gegen Biofilme

Das Versagen von Antibiotika5 aufgrund der verzögerten Diagnose von Sepsis, die hohe
Prävalenz von rekalzitranten Biofilm-Infektionen und eine erhöhte Antibiotikaresistenz,
die durch die rückläufige Entdeckung von Antibiotika verstärkt wird, gehören
ebenfalls zu den dringlichsten Gesundheitsproblemen unserer Gesellschaft. Dr. Hancock und sein Team
haben KI angewendet, um eine Vielzahl antimikrobieller Peptide (Ketten von etwa einem Dutzend
Aminosäuren) zu identifizieren, die eine vielversprechende neue Klasse von Antibiotika
darstellen.6 Asep Inc. hat diese KI-Methoden angepasst, um das Versagen von Antibiotika im
Zusammenhang mit Biofilmen, einem multizellulären Wachstumszustand von Bakterien, die auf
konventionelle Antibiotika anpassungsfähig resistent sind, entgegenzuwirken.7,8

Antibiofilm-Peptide bieten eine Vielzahl von realen Anwendungen7, einschließlich
Wundbandagen, Sinusitis, Mundspülung und antibakterielle medizinische
Instrumentenbeschichtungen, um nur einige zu nennen. Das Team von Dr. Hancock verwendete die
Peptid-Array-Technologie, um umfassende halb-zufällige Peptid-Bibliotheken unter Verwendung der
Aminosäurezusammensetzung der aktivsten Peptide zu erstellen. Die resultierenden Daten wurden
mit einer als künstliche neuronale Netzwerke bezeichneten KI-Technik verwendet, um quantitative
in silico-Modelle der Antibiotikaaktivität zu entwickeln.6 Stichproben zeigten bei der
Vorhersage der Aktivität von 100.000 virtuellen Peptiden eine bemerkenswerte Wirksamkeit. Die
besten Peptide, die das oberste Viertel der vorhergesagten Aktivitäten repräsentierten,
waren wirksam gegen ein breites Spektrum multiresistenter Superbugs mit Aktivitäten, die besser
als oder vergleichbar mit vier häufig verwendeten konventionellen Antibiotika waren und
wirksamer als der am weitesten fortgeschrittene klinische Kandidat eines antimikrobiellen Peptids
und in Tiermodellen auch vor Staphylococcus aureus-Infektionen Schutz boten. Ähnliche Methoden
wurden zur Ableitung ausgezeichneter Antibiofilm-Peptide eingesetzt. Asep bereitet sich darauf vor,
die besten dieser Peptide in Kliniken bereitzustellen.

Wir nutzen KI täglich als wertvolles Instrument im Kampf gegen das Antibiotikaversagen.
Während andere versuchen, die Komplexität von KI und deren Einsatz in ihren
Entwicklungsprozessen zu verstehen, setzen wir sie bereits selbstbewusst und mit erstaunlichem
Erfolg in unseren diagnostischen und therapeutischen Angeboten ein. Wir sind der Meinung, dass das
wissenschaftliche Team von Asep Inc. eine führende Rolle dabei spielt, die
Leistungsfähigkeit von KI zur Verbesserung der Humangesundheit zu nutzen, sagte Dr. Evan Haney,
Chief Scientific Officer von Asep Inc.

Über Asep Medical Holdings Inc. 

Asep Medical Holdings Inc. ( asepmedical.com) ist bestrebt, das globale Problem des
Antibiotikaversagens anzugehen, indem neuartige Lösungen für bedeutende medizinische
Bedürfnisse in der Humanmedizin entwickelt werden. Das Unternehmen entstand durch eine
Konsolidierung von drei bestehenden Privatunternehmen, allesamt mit Technologien in
fortgeschrittener Entwicklung: Sepset Biosciences Inc. (proprietäre Diagnosetools zur
frühzeitigen und rechtzeitigen Erkennung von Sepsis), ABT Innovations Inc.
(Breitbandtherapeutika zur Behandlung von multiresistenten Biofilm-Infektionen) und SafeCoat Medical
Inc. (eine antimikrobielle Peptid-Bewuchsschutzbeschichtungstechnologie für medizinische
Geräte).

Sepset Biosciences Inc. (sepset.ca) entwickelt eine Diagnosetechnologie, die anhand einer
Genexpressionssignatur des Patienten die die Entwicklung einer schweren Sepsis vorhersagt - eine der
signifikanten Erkrankungen, die zu einem Antibiotikaversagen führen, da Antibiotika die
Primärbehandlung für Sepsis sind. Sepsis war im Jahr 2017 für fast 20 % aller
Todesfälle weltweit verantwortlich, und im Wesentlichen für alle Todesfälle aufgrund
von COVID-19 und anderen Pandemien. Der SepsetER-Test ist ein auf Blut basierender
Genexpressions-Assay, der einfach umzusetzen ist, und die Ergebnisse liegen in etwa einer Stunde
nach der Entnahme einer Blutprobe in der Notaufnahme oder auf der Intensivstation vor. Diese
proprietäre Diagnosetechnologie unterscheidet sich von aktuellen Diagnosetests dadurch, dass
sie die Diagnose einer schweren Sepsis innerhalb von ca. 60 Minuten nach Beginn des Tests
ermöglicht. Eine Bakterienkultur, der Goldstandard, liefert eine Diagnose nach ca. 15 Stunden,
diese kann aber auch bis zu drei Tagen dauern. Asep Inc. ist der Ansicht, dass sein Test es
Ärzten ermöglichen wird, frühzeitig kritische Entscheidungen bezüglich
geeigneter Therapien zu treffen und somit die Gesamtmorbidität und Mortalität aufgrund von
Sepsis zu reduzieren.

Die von ABT Innovations Inc. (abtinnovations.ca) entwickelte Peptidtechnologie deckt ein breites
Spektrum von therapeutischen Anwendungen ab: bakterielle Biofilm-Infektionen (Infektionen durch
medizinische Geräte, chronische Infektionen, Lungen-, Harnblasen-, Wund-, Zahn-, Haut und
HNO-Infektionen, Sinusitis, orthopädische Infektionen etc.), Entzündungshemmer,
antiinfektiöse Immunmodulatoren sowie Impfstoff-Adjuvanzien. Das Unternehmen befindet sich in
der präklinischen Entwicklungsphase mit vielversprechenden Daten. 

Die Technologie von SafeCoat Medical Inc. (safecoatmedical.com) umfasst selbstmontierende
biokompatible Polymere, die mit konjugierten antimikrobiellen Peptiden kombiniert und als stabile
antimikrobielle und/oder Bewuchsschutzbeschichtungen auf praktisch jede Oberfläche aufgetragen
werden können. Von besonderem Interesse ist die Anwendung dieser vielseitigen antimikrobiellen
Beschichtung auf verschiedene Medizinprodukte und Implantate, die häufig mit
Biofilm-Infektionen kontaminiert sind. SafeCoat optimiert Methoden zur Herstellung und zum Auftragen
dieser antibakteriellen Beschichtungen auf eine Vielzahl von Oberflächen und kann die
Zusammensetzung der Beschichtung und der zugehörigen Peptidsequenzen für jede
gewünschte Anwendung anpassen. 

FÜR WEITERE INFORMATIONEN KONTAKTIEREN SIE BITTE

Chris Dallin, Marketing Director
Asep Medical Holdings Inc.
E. chris@asepmedical.com 
T. +1 (604) 362.3654

ZUKUNFTSGERICHTETE AUSSAGEN

Diese Pressemitteilung enthält bestimmte zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne dieser
Aussagen nach den geltenden Wertpapiergesetzen. Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch
Wörter wie antizipieren, planen, fortsetzen, erwarten, projizieren, beabsichtigen, glauben,
antizipieren, schätzen, können, werden, potenziell, vorgeschlagen, positioniert und andere
ähnliche Wörter gekennzeichnet, oder durch Aussagen, wonach bestimmte Ereignisse oder
Bedingungen eintreten können oder werden. Zu diesen Aussagen gehören unter anderem die
erfolgreiche klinische Erprobung unseres Sepsis-Diagnosetests und die beabsichtigte Beantragung der
behördlichen Zulassung: dass das Unternehmen die behördliche Zulassung nicht wie geplant
oder überhaupt erhält; die Durchführung präklinischer Studien zu unserem
führenden Therapeutikum in der Erwartung, dass dies zu schnellen klinischen Studien führen
wird; der Zeitrahmen für die Diagnose von Sepsis mit den Produkten des Unternehmens; die
potenziellen Chancen für die Umsatzgenerierung; die therapeutischen Vorteile der Produkte des
Unternehmens; und andere Aussagen in Bezug auf die vorgeschlagenen Geschäftspläne des
Unternehmens. Bei den Schlussfolgerungen und Vorhersagen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen in
dieser Pressemitteilung enthalten sind, wurden verschiedene Annahmen getroffen. Zukunftsgerichtete
Aussagen beruhen auf den Meinungen und Schätzungen der Geschäftsleitung zum Zeitpunkt der
Abgabe der Aussagen und unterliegen einer Vielzahl von Risiken, einschließlich des Risikos,
dass die Produkte des Unternehmens nicht die erwartete Leistung erbringen; dass das Unternehmen
nicht die erforderlichen behördlichen Zulassungen oder Testergebnisse erhält; dass die
Produkttests des Unternehmens nicht erfolgreich sind und die Genehmigungen nicht innerhalb der
geschätzten Fristen oder überhaupt nicht erteilt werden; dass das Unternehmen nicht in der
Lage ist, mit seinen Produkten wie erwartet oder überhaupt Einnahmen zu erzielen; dass der
Markt für die Produkte des Unternehmens möglicherweise nicht der Beschreibung in dieser
Pressemitteilung entspricht; sowie verschiedene andere Risikofaktoren, die im Prospekt von Asep
Medical Inc. vom 9. November 2021 und im Lagebericht (MD&A) des Unternehmens genannt werden, die
auf dem Profil des Unternehmens unter www.sedar.com eingesehen werden können, sowie
Ungewissheiten und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen
Ereignisse oder Ergebnisse wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen prognostizierten
abweichen. Asep Medical Inc. ist nicht verpflichtet und lehnt ausdrücklich jede Absicht oder
Verpflichtung ab, zukunftsgerichtete Aussagen zu aktualisieren oder zu revidieren, sei es aufgrund
neuer Informationen, zukünftiger Ereignisse oder aus anderen Gründen, es sei denn, dies
ist ausdrücklich durch geltendes Recht vorgeschrieben.

QUELLENANGABEN

1 Rudd, K. E. et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017:
analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet 395, 200-211 (2020).
2 Kumar, A. et al. Duration of hypotension before initiation of effective antimicrobial therapy
is the critical determinant of survival in human septic shock. Crit Care Med 34, 1589-1596 (2006).

3 Baghela, A., O.M. Pena, A.H. Lee, B. Baquir, R. Falsafi, A. An, S.W. Farmer, A. Hurlburt, A.
Mondragon-Cardona, J.D. Rivera, A. Baker, U. Trahtemberg, M. Shojaei, C.E. Jimenez-Canizales, C.C.
dos Santos, B. Tang, H.R. Bouma, G.V. Cohen Freue, and R.E.W. Hancock. 2022. Predicting sepsis
severity at first clinical presentation: the role of endotypes and mechanistic signatures.
eBiomedicine 75:103776.
4 Baghela, A., A. An, P. Zhang, E. Acton, J. Gauthier, E. Brunet-Ratnasingham, T. Blimkie, G.
Cohen Freue, D. Kaufmann, A.H.Y. Lee, R.C. Levesque, and R.E.W. Hancock. 2023. Predicting severity
in COVID-19 disease using sepsis blood gene expression signatures. Sci. Reports 13:1247.
5 Haney, E.H., and R.E.W. Hancock. 2022. Addressing antibiotic failure - beyond genetically
encoded antimicrobial resistance. Frontiers Drug Discov. 2:892975.
6 Cherkasov, A., K. Hilpert, H. Jenssen, C.D. Fjell, M. Waldbrook, S.C. Mullaly, R. Volkmer and
R.E.W. Hancock. 2009. Use of artificial intelligence in the design of small peptide antibiotics
effective against a broad spectrum of highly antibiotic-resistant Superbugs. ACS Chemical Biol.
4:65-74. 
7 Hancock, R.E.W., M. Alford, and E.F. Haney. 2021. Antibiofilm activity of host defence
peptides: Complexity provides opportunities. Nature Microbiol. Rev. 19:786-797.
8 Haney, E.F., Y. Brito-Sánchez, M.J. Trimble, S.C. Mansour, A. Cherkasov, and R.E.W.
Hancock. 2018. Computer-aided discovery of peptides that specifically attack bacterial biofilms.
Sci. Reports 8:1871.

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