Scientist.com bietet in Partnerschaft mit Top-Auftragsforschungsinstituten (CROs) Krankheitsmodelle für die Krebsforschung an

Mit KI betriebener Krankheitsmodell-Finder unterstützt Forscher, präklinische Onkologiemodelle zu identifizieren

SAN DIEGO--(BUSINESS WIRE)--Scientist.com, der führende Marktplatz der pharmazeutischen Industrie für Life-Science-Forschung, gab heute bekannt, partnerschaftlich mit Charles River, Certis Oncology und weiteren führenden onkologischen CROs zusammen zu arbeiten, um einen Krankheitsmodell-Finder herauszugeben, mit dem Forscher in der Medizin leichter genetische, zelluläre und Patientendaten finden können, um für ihre präklinischen Entwicklungsprojekte die am besten geeigneten Forschungsmodelle zu finden.

„Unsere eigene Modell-Auswahlsoftware verwendet mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen, damit Forscher große Datenmengen durchforsten und In-vitro- sowie In-vivo-Modelle für ihre Forschung herausfiltern können“, erklärt Javier Pineda, PhD, Data Scientist bei Scientist.com. „Wissenschaftler können entsprechend Genmutation und -expression, Krebsart und Patienteninformation filtern und die Daten umgehend erwerben, sobald das richtige Modell identifiziert wurde.“

Der Krankheitsmodell-Finder vereint Unmengen von Daten, aus denen Wissenschaftler die richtigen präklinischen Krankheitsmodelle auswählen können. DNA-sequenzierte Daten von CRO-Partnern werden hochgeladen und analysiert, sodass Forscher auf der Basis vorhandener (oder nicht vorhandener) mutierter Gene oder gemäß der Hoch- oder Herunterregulierung einer Genexpression einfach nach Modellen suchen können. Kunden des Marktplatzes können dann ihre Suchergebnisse je nach Krebsart, -unterart und Merkmalen oder nach Patienteninformationen filtern.

„Der neue Scientist.com Krankheitsmodell-Finder ermöglicht es Pharma- und Biotech-Forschern, die am besten geeigneten Charles-River-Modelle für ihre Arzneimittelentwicklungsprogramme zu finden und zu erwerben“, sagte Melissa Schroeder, E-Commerce Manager bei Charles River. „Der Zugang zu fortgeschrittenen Daten, die besser mit einem vom Patienten abgeleiteten Xenograft (patient-derived xenograft, PDX)-Modell in einem Forschungsprogramm überein stimmen, ermöglicht ein optimales Studiendesign, das letztlich Zeit und Geld spart, wenn Kunden um entscheidende Therapien für Patienten wettstreiten.“

Bei der Markteinführung umfasst der Krankheitsmodell-Finder 650 PDX-Modelle, die von Charles River, Certis, XenTech, dem Lab for Innovated Diagnosis and Experimental Therapeutics (LIDE) und anderen zur Verfügung gestellt werden. Diese Zahl wird wohl rasch ansteigen, da sich voraussichtlich weitere CROs an dem Programm beteiligen werden. Bis 2022 wird die Plattform weitere Modellsysteme aufnehmen, darunter Organoide, von Zellen abgeleitete Xenografts (cell-derived xenografts, CDX), genidentische Modelle, immunonkologische Modelle und vom Patienten abgeleitete Zelllinien.

„Bei so vielen Arzneimitteln, die in menschlichen klinischen Studien keine Erfolge vorweisen, weil sie nicht wirken, ist es zwingend notwendig, präklinische Krankheitsmodelle mit besseren Prognosewerten zu verwenden“, stellte Peter Ellman, CEO von Certis Oncology, fest. „Indem er Daten aus der Genanalyse, Patientendaten und Daten zu Gewebeprofilen kombiniert, erhöht der Scientist.com Krankheitsmodell-Finder die Wahrscheinlichkeit, dass Forscher die richtigen Certis Modelle für die translationale Arzneimittelentwicklung auswählen.“

Mehr dazu finden Sie unter https://www.scientist.com/disease-model-finder/

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