XtalPi gab bekannt, dass es eine strategische Zusammenarbeit mit CK Life Sciences, einem Mitglied der CK Hutchison Group, eingeht. XtalPi und CK Life Sciences werden ihr jeweiliges Fachwissen nutzen, um gemeinsam eine neuartige Forschungs- und Entwicklungsplattform für KI-Tumorimpfstoffe zu entwickeln, um die Entdeckungs- und Designfähigkeiten von Tumorimpfstoffen zu verbessern und die Entwicklung weiterer Impfstoffarten zu beschleunigen. Das Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, eine Präzisionsbehandlung für Patienten weltweit zu ermöglichen.

Öffentlichen Angaben zufolge gab es im Jahr 2021 weltweit fast 20 Millionen neu diagnostizierte Krebspatienten, von denen etwa 4,5 Millionen Fälle aus China stammten. Viele Krebsarten führen zu nachteiligen Ergebnissen mit hoher Morbidität und Mortalität, und es besteht weiterhin ein großer ungedeckter klinischer Bedarf. Tumorimpfstoffe, die auf verschiedene Tumorneoantigene, tumorassoziierte Antigene (TAA) und tumorspezifische Antigene (TSA) bei Patienten abzielen, können als Immuntherapie eingesetzt werden, um die spezifischen Immunantworten des Patienten zu aktivieren.

Derzeit gibt es nur zwei therapeutische Tumorimpfstoffeu Sipuleucel-T für Melanome und Bacillus Calmette-Guérin (BCG) für Blasenkrebs sowie präventive Tumorimpfstoffe gegen humane Papillomavirus-Infektionen und Hepatitis B-Infektionen, die von der US Food and Drug Administration (FDA) zugelassen sind. In letzter Zeit sind mehrere andere Tumorimpfstoffe in die klinische Entwicklung eingetreten, und es gibt erste Hinweise auf ihre Wirksamkeit. Gegenwärtig ist der Entwurf und der präklinische Entwicklungsprozess für Tumorimpfstoffe komplex und langwierig, was die Effizienz und die Erfolgsrate der Forschung und Entwicklung von Tumorimpfstoffen beeinträchtigt.

Unter Einbeziehung der Branchenexpertise von XtalPi in den Bereichen KI-Berechnungen und Roboterautomatisierung zielt diese Zusammenarbeit auf den Aufbau einer KI-Plattform für die Forschung und Entwicklung von Tumorimpfstoffen ab, die fortschrittliche KI-Algorithmen und hochpräzise molekulare Modellierung einsetzt, um eine Vielzahl von Tumorimpfstoffen vorherzusagen und zu entwickeln, die spezifische Immunreaktionen zur Abtötung von Tumoren aktivieren können. Die Tumorimpfstoffe werden durch automatisierte Experimente geprüft und verifiziert. Durch die Integration von algorithmischem Feedback zur Optimierung von Aktivität und Wirksamkeit soll die Plattform präklinische Tumorimpfstoffkandidaten mit robuster Immunaktivität hervorbringen.