-          Die eigene genomikgestützte Plattform von GNQ Insilico („GNQ“) nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des Quantencomputing, um „intelligente digitale Zwillinge“ von Patienten zu erstellen, die Wechselwirkungen von Arzneimitteln mit der einzigartigen Biologie von einzelnen Patienten bis auf die Zellebene nachahmen können.

-          Die Plattform von GNQ hat sich bei der Synthese digitaler Zwillinge von menschlichen Patienten bewährt.

-          Darüber hinaus war GNQ in der Lage, die Auswirkungen von Arzneimitteln auf diese digitalen Zwillinge zu simulieren.

-          Die Ergebnisse verdeutlichen, wie Genomik und KI von Pharmaindustrie und der Life Sciences-Branche genutzt werden können, um die Effizienz des Designs klinischer Studien für die Entwicklung neuer Arzneimittel zu verbessern.

Vancouver, British Columbia – 18. Juni 2024 / IRW-Press / Trenchant Technologies Capital (CSE: AITT; OTC: AITTF, FWB: 5730, „Trenchant“ oder das „Unternehmen“), freut sich bekannt zu geben, dass sein Portfoliounternehmen GNQ Insilico („GNQ“) vielversprechende Ergebnisse bei der Synthese digitaler Zwillinge von menschlichen Patienten und der Simulation der Auswirkungen eines Unfruchtbarkeitsarzneimittels auf diese digitalen Replikate mithilfe seiner eigens entwickelten KI-Plattform erzielt hat.

Anwendungen von digitalen Zwillingen in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung

Im Gesundheitswesen sind digitale Zwillinge eine aufstrebende Technologie, die das Potenzial aufweist, die Patientenversorgung und die personalisierte Medizin zu verbessern. Medizinische digitale Zwillinge sind computergestützte virtuelle Modelle von lebenden und nicht lebenden Einheiten, die von einem einzelnen menschlichen Patienten bis hin zu Organen, Gewebezellen, neuronalen Netzwerken, Mikroumgebungen oder ganzen Populationen reichen können. Medizinische digitale Zwillinge sind keine 3D-Modelle, sondern ein dynamisches virtuelles Abbild realer Einheiten und Prozesse, die kontinuierlich mit Daten in Echtzeit interagieren, sich an diese anpassen und entsprechende Zukunftsszenarien innerhalb eines komplexen Systems unter Anwendung von KI- und Quantencomputertechnologien vorhersagen.

Medizinische digitale Zwillinge weisen das Potenzial auf, durch die Verbesserung der Effizienz, Wirksamkeit und der Ergebnisse von klinischen Studien den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung erheblich zu verbessern. Zurzeit weist ein neues Arzneimittel bei klinischen Studien im Durchschnitt eine Misserfolgsrate von 90 %[i] auf, während die durchschnittlichen Kosten für die Markteinführung eines neuen Arzneimittels auf 161 Millionen bis 1,8 Milliarden $ geschätzt werden (vollständig kapitalisierte Kosten, einschließlich Misserfolge).[ii]  Der durchschnittliche Zeitrahmen für die Markteinführung eines typischen neuen Arzneimittels, von der Entdeckung bis zur FDA-Zulassung, beträgt zwischen zehn und 15 Jahren.[iii]

Erhebliche Verbesserungen bei der Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln können durch In-silico-Simulationen an digitalen Zwillingen ermöglicht werden, indem sie die Wechselwirkungen von Arzneimitteln mit der einzigartigen Biologie von einzelnen Patienten bis auf die Zellebene nachahmen. Dies könnte Pharmaunternehmen dabei helfen, Protokolle für klinische Studien besser zu konzipieren und zu optimieren, da sie genauer vorhersagen können, wie sich diese Wirkstoffverbindungen vor der Erprobung am Menschen verhalten werden, wodurch Kosten und Misserfolgsraten gesenkt werden.

GNQs virtuell simulierte klinische Studie

GNQ Insilico simulierte die Pharmakokinetik und Pharmakodynamik einer bestehenden Unfruchtbarkeitsbehandlung bei Tausenden von digitalen Zwillingen mit unterschiedlichen genetischen Hintergründen und Gesundheitsprofilen, die das Unternehmen mit seiner Plattform synthetisiert hatte. Der KI-Optimierer von GNQ analysierte anschließend die simulierten Ergebnisse, um optimale Dosierungsstrategien zu ermitteln, die auf die Eigenschaften der einzelnen digitalen Zwillinge zugeschnitten sind und Faktoren wie Genetik, Epigenetik und Umwelteinflüsse berücksichtigen.

Sudhir Saxena, CTO von GNQ Insilico, sagte: „Klinische Studien am Menschen werden oft dadurch behindert, dass Patienten äußerst unterschiedlich auf Arzneimittel ansprechen. Mit unserer KI-gesteuerten Plattform für digitale Zwillinge können wir das Studiendesign für bestimmte Patientensubpopulationen besser optimieren, bevor eine teure klinische Studie überhaupt durchgeführt wird.“

Zwei Mitglieder des GNQ-Teams haben in Zusammenarbeit mit anderen Technologen aus führenden Organisationen auch eine kürzlich veröffentlichte Abhandlung zu einem verwandten Thema mitverfasst, die veranschaulicht, wie das Quantencomputing zur Optimierung der Konzipierung klinischer Studien genutzt werden kann. Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Abhandlung „Towards Quantum Computing for Clinical Trial Design and Optimization: A Perspective on New Opportunities and Challenges“.

Über GNQ Insilico

GNQ Insilico ist ein KI-Biotechnologieunternehmen, das Pionierarbeit bei der Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz der nächsten Generation leistet, um die therapeutische Forschung, die klinische Entwicklung und die individualisierte Patientenversorgung zu beschleunigen. Weitere Informationen erhalten Sie unter www.gnqinsilico.com.

Über Trenchant Technologies Capital

Trenchant Technologies Capital (CSE: AITT) ist ein Investmentausgeber, der in erster Linie Investitionen in Unternehmen anstrebt, die neuartige Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz und Quantencomputing, in traditionelle Geschäftsmodelle einführen, die kurz vor dem Durchbruch stehen. Das Team von Trenchant durchläuft ein strenges Kaufprüfungsverfahren, um Unternehmen zu identifizieren, die von erfahrenen Managementteams geführt werden und gute Kandidaten für eine Übernahme oder einen Börsengang (IPO) sind.

Im Mai 2024 erwarb Trenchant Technologies Capital eine 20-%-Beteiligung an GNQ Insilico von der Muttergesellschaft My Next Health Inc. Darüber hinaus besitzt Trenchant eine Option auf den Erwerb von bis zu 40 % an GNQ Insilico. Weitere Informationen erhalten Sie hier.

FÜR DAS BOARD VON TRENCHANT CAPITAL CORP.

Per: „Eric Boehnke“

Eric Boehnke, CEO

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Zukunftsgerichtete Aussagen

Diese Pressemitteilung enthält bestimmte „zukunftsgerichtete Aussagen“ im Sinne der geltenden Wertpapiergesetze. Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch Wörter wie „antizipieren“, „planen“, „fortsetzen“, „erwarten“, „projizieren“, „beabsichtigen“, „glauben“, „annehmen“, „schätzen“, „können“, „werden“, „potenziell“, „vorgeschlagen“, „positioniert“ und andere ähnliche Wörter gekennzeichnet, oder durch Aussagen, wonach bestimmte Ereignisse oder Bedingungen eintreten „können“ oder „werden“. Diese Aussagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Fähigkeit von GNQ, alle notwendigen Studien und behördlichen Genehmigungsverfahren erfolgreich abzuschließen, um in der Lage zu sein, eine seiner Technologien zu vermarkten, unter anderem seine firmeneigene genomikgesteuerte Plattform, sind lediglich Vorhersagen. Für die Schlussfolgerungen und Vorhersagen in den zukunftsgerichteten Aussagen in dieser Pressemitteilung wurden verschiedene Annahmen getroffen. Zukunftsgerichtete Aussagen basieren auf den Meinungen und Einschätzungen des Managements von GNQ zu dem Zeitpunkt, an dem die Aussagen gemacht werden, und unterliegen einer Vielzahl von Risiken und Ungewissheiten sowie anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ereignisse oder Ergebnisse wesentlich von denen abweichen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen prognostiziert wurden. Trenchant Capital und GNQ sind nicht verpflichtet und lehnen 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 nach geltendem Recht ausdrücklich erforderlich.

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[i] Sun, D., Gao, W., Hu, H., & Zhou, S. (2022). Why 90% of clinical drug development fails and how to improve it? Acta Pharmaceutica Sinica B, 12(7), 3049-3062. https://doi.org/10.1016/j.apsb.2022.02.002

[ii] Morgan, S., Grootendorst, P., Lexchin, J., Cunningham, C., & Greyson, D. (2011). The cost of drug development: A systematic review. Health Policy, 100(1), 4-17. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2010.12.002

[iii] Sertkaya, A., Birkenbach, A., Berlind, A., & Eyraud, J., Eastern Research Group Inc. (2014). Examination of Clinical Trial Costs and Barriers for Drug Development. Assistant Secretary of Planning and Evaluation (ASPE). https://aspe.hhs.gov/reports/examination-clinical-trial-costs-barriers-drug-development-0

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