Key Takeaways
Caris Life Sciences đang thách thức các phương pháp truyền thống trong việc lựa chọn liệu pháp ung thư não bằng một dấu ấn hỗ trợ bởi AI mới, được xác thực trên hơn 5.800 bệnh nhân, giúp dự đoán tốt hơn những ai sẽ có lợi từ hóa trị liệu hàng đầu temozolomide. Động thái này định vị nền tảng phân tích phân tử của công ty đối đầu với các phương pháp xét nghiệm đơn gen đã được thiết lập nhưng kém chính xác hơn.
"Dấu ấn Caris AI Insights cho GBM thể hiện khả năng AI tiên tiến của Caris trong nỗ lực cải thiện kết quả cho bệnh nhân ung thư," Chủ tịch Caris David Spetzler cho biết trong một tuyên bố. "Chúng tôi tin rằng dấu ấn này có thể bổ sung cho các phương pháp xét nghiệm hiện có để cải thiện hiểu biết lâm sàng cho bệnh nhân u glioblastoma được điều trị bằng TMZ."
Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Neuro-Oncology Advances, trình bày chi tiết về một mô hình AI được đào tạo để suy luận trạng thái methyl hóa promoter O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) từ dữ liệu gen toàn diện. Trạng thái MGMT là một dấu ấn sinh học quan trọng để dự đoán phản ứng với temozolomide (TMZ), phương pháp hóa trị tiêu chuẩn cho u glioblastoma (GBM), nhưng các xét nghiệm pyrosequencing truyền thống có thể cho kết quả thay đổi. Mô hình Caris được phát triển bằng cách sử dụng bộ dữ liệu lâm sàng-gen của 5.841 bệnh nhân và được đánh giá thêm trong một nhóm triển vọng gồm hơn 3.400 trường hợp.
Đối với Caris (NASDAQ: CAI), dấu ấn đã được xác thực cung cấp một điểm khác biệt chính cho dịch vụ phân tích MI Cancer Seek® của mình trong thị trường ung thư chính xác đầy cạnh tranh. Bằng cách cung cấp một công cụ tiên lượng đáng tin cậy hơn cho u glioblastoma—một căn bệnh mà gần 50% bệnh nhân không đáp ứng với điều trị ban đầu—công ty đặt mục tiêu tăng cường sự chấp nhận của các bác sĩ thần kinh học ung thư và củng cố vị thế của mình trong chẩn đoán dựa trên AI trước các nền tảng gen rộng lớn hơn từ các công ty như Tempus và Foundation Medicine.
U glioblastoma là dạng ung thư não xâm lấn và phổ biến nhất, với thời gian sống sót trung bình khoảng 12 tháng. Một bước quan trọng trong điều trị là xác định liệu bệnh nhân có đáp ứng với TMZ hay không. Dấu ấn AI mới đã chứng minh sự phù hợp cao với đánh giá MGMT dựa trên pyrosequencing và, quan trọng hơn, đã cải thiện khả năng phân tách bệnh nhân thành các nhóm kết quả sống sót khác nhau.
Theo nghiên cứu, mô hình đã phân tầng bệnh nhân thành các nhóm sống sót riêng biệt dựa trên điểm số dấu ấn của nó. Điểm số cao hơn có liên quan đến thời gian sống sót tổng thể dài hơn đáng kể ở những bệnh nhân nhận TMZ, cung cấp một bức tranh tiên lượng rõ ràng hơn so với kết quả nhị phân từ các xét nghiệm truyền thống. Điều này cho phép các bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc theo đuổi liệu pháp TMZ hoặc xem xét các phương pháp điều trị thay thế và thử nghiệm lâm sàng cho những bệnh nhân được dự đoán là có phản ứng kém. Dấu ấn AI có sẵn theo yêu cầu với xét nghiệm MI Cancer Seek® của Caris, không yêu cầu thêm mô từ bệnh nhân.
Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
