Tempus AI, Inc. erweitert sein Immuno-Onkologie-Portfolio mit der Einführung KI-gestützter, multimodaler, algorithmischer Immunprofil-Tests
Am 16. Juli 2024 um 15:30 Uhr
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Tempus AI Inc. hat bekannt gegeben, dass sein algorithmischer multimodaler Immunprofil-Score (IPS) Test ab sofort nur für Forschungszwecke (RUO) verfügbar ist. IPS ist das erste Angebot eines größeren immuntherapiebasierten Portfolios, das bei Tempus entwickelt wird, um die nächste Generation der algorithmischen Diagnostik in den Bereich der Immuno-Onkologie zu bringen. Darüber hinaus arbeitet Tempus mit anderen Partnern wie der Cleveland Clinic zusammen, um dieses wachsende Portfolio um weitere immuntherapiefokussierte algorithmische Tests zu erweitern, die klinische, labortechnische, genomische und transkriptomische Daten nutzen, um Patienten zu identifizieren, die auf eine Immuntherapie ansprechen könnten.
Der IPS von Tempus ist ein laborentwickelter, krebsübergreifender Test (LDT), der eine Kombination von immuntherapiebezogenen Biomarkern aus früheren DNA- und RNA-Testergebnissen bewertet, um einen IPS-Wert von 0-100 und eine Klassifizierung von entweder IPS-Niedrig oder IPS-Hoch zu berechnen. Die IPS-Ergebnisse können die Stratifizierung von Patienten in verschiedenen Krebskohorten unterstützen und Aufschluss darüber geben, wer auf eine Immuntherapie ansprechen könnte und wer nicht. Der IPS-Test steht Life-Science-Partnern nur für Forschungszwecke zur Verfügung und soll Ende des Jahres als Zusatzoption für Kliniker erhältlich sein, die den xT und xR von Tempus bestellen.
Tempus führt eine retrospektive, reale Studie durch, um den prognostischen und prädiktiven Nutzen von IPS bei fortgeschrittenen Krebspatienten, die mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) behandelt werden, zu bewerten, und wird die Daten im Laufe dieses Jahres veröffentlichen. Neben der Entwicklung und Markteinführung von IPS hat Tempus einen auf maschinellem Lernen basierenden algorithmischen Test lizenziert, der von Timothy A. Chan, MD, PhD, Cleveland Clinic, entwickelt wurde. Der Test zeigt, dass er in der Lage ist, die Wirksamkeit einer Immun-Checkpoint-Blockade auf der Grundlage patientenspezifischer biologischer, labortechnischer, genomischer und klinischer Faktoren vorherzusagen, und ergänzt das wachsende immuntherapiespezifische Biomarker-Portfolio.
Die KI-gestützte Plattform von Tempus generiert die Art von reichhaltigen multimodalen Daten, die für die Entwicklung einer neuen Klasse von prädiktiven Algorithmen erforderlich sind, die in der Klinik eingeführt werden können, um die personalisierte Behandlungsauswahl für Patienten zu unterstützen. Die Immunreaktionstests von IPS und Cleveland Clinic ergänzen eine wachsende Reihe von algorithmischen Tests, die Tempus anbietet, darunter Homologous Recombination Deficiency (HRD), Tumor Origin (TO), Dihydropyrimidin-Dehydrogenase (DPYD) und PurISTSM. Jeder dieser Tests dient der Vorhersage spezifischer biologischer Signale oder klinischer Endpunkte und unterstützt letztlich Kliniker und Partner aus der Biowissenschaft bei ihren Bemühungen, fundiertere Entscheidungen für Patienten zu treffen.
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Tempus AI, Inc. ist ein Technologieunternehmen. Das Unternehmen bietet Diagnosen der nächsten Generation für verschiedene Krankheitsbereiche an und verfügt über technologische Fähigkeiten, um Daten und Analysen für die Personalisierung der Medizin zu nutzen. Die Produktlinien des Unternehmens umfassen Genomik, Daten und Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Seine Genomik-Produktlinie nutzt seine Labore, um Sequenzierung der nächsten Generation, Diagnostik, Polymerase-Kettenreaktion (PCR), Profiling, molekulare Genotypisierung und andere anatomische und molekulare Pathologietests anzubieten. Die KI-Anwendungen des Unternehmens konzentrieren sich auf die Entwicklung und Bereitstellung von algorithmischen Diagnosen, die Implementierung neuer Software als Medizinprodukt und die Entwicklung und den Einsatz von Tools zur Unterstützung klinischer Entscheidungen. Das Hauptprodukt der KI-Anwendungen ist Next, eine KI-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um eine intelligente Schicht auf routinemäßig generierte Daten anzuwenden, um proaktiv Versorgungslücken für onkologische und kardiologische Patienten zu identifizieren und zu minimieren.