Genialis, une société de médecine informatique de précision qui démêle la biologie complexe pour trouver de nouveaux moyens de traiter les maladies, a présenté aujourd’hui les résultats d’une étude de validation indépendante d’une signature de biomarqueurs KRAS pour l’adénocarcinome pulmonaire. Dans cette étude, Genialis a réimplémenté un classificateur basé sur l’expression génétique précédemment développé et l’a appliqué à un nouvel ensemble de données afin d’évaluer la fiabilité et l’applicabilité du modèle dans des cohortes cliniques à caractéristiques démographiques particulières. Bien que les résultats de l’étude originale aient pu être fidèlement récapitulés, le système de classification n’a pas été transféré à une nouvelle cohorte présentant des caractéristiques démographiques et des antécédents de traitement différents. Ces résultats démontrent la nécessité de disposer d’un ensemble de caractéristiques et de modèles plus robustes et généralisables. Un nouveau poster avec les résultats a été publié au Congrès annuel de l’Association européenne pour la recherche sur le cancer de 2023 (EACR23-0944).
Une recherche dans PubMed entraîne plus d’un million d’entrées pour les articles relatifs aux biomarqueurs, montrant ainsi une augmentation exponentielle de la base de données depuis 1980. L’intérêt que suscitent les biomarqueurs est compréhensible puisque leur utilisation multiplie de 5 à 12 les chances de faire passer un produit clinique oncologique à la phase d’essai suivante. En outre, même une fois approuvés, bon nombre des meilleurs médicaments n’apportent un bénéfice clinique qu’à 30-40 % des patients. Pourtant, les biomarqueurs publiés s’avèrent souvent surajoutés à des ensembles de données particuliers et ne donnent pas de bons résultats sur d’autres cohortes de patients, en particulier ceux qui ont des antécédents génétiques divers. Le poster Genialis-EACR d’aujourd’hui souligne la nécessité de tenir en compte des biais dans la collecte de données et la formation des modèles lors de la mise au point de nouveaux biomarqueurs afin d’en garantir l’utilité clinique.
« La plupart des médicaments expérimentaux contre le cancer, jusqu’à 97 %, échouent lors des essais cliniques. Et parmi ceux qui réussissent, beaucoup ne profitent qu’à une fraction des patients », a déclaré Luka Ausec, PhD, directeur général de Genialis. « Notre plateforme ResponderID est conçue spécifiquement pour permettre la découverte, la formation et la validation des modèles d’apprentissage automatique en tant que biomarqueurs prédictifs. Nous sommes en train de développer une nouvelle génération de biomarqueurs qui utilisent les données d’expression génétique pour représenter des biologies de maladies complexes, et le travail commence souvent par l’amélioration des modèles de pointe existants pour aider à répondre aux besoins d’un plus grand nombre de patients. La présente étude illustre comment une étude approfondie peut mettre en évidence les faiblesses de l’art antérieur ».
La Plateforme ResponderID est une suite technologique destinée à la recherche clinique et translationnelle. Elle est le fruit d’années d’expérience en collaboration avec des partenaires du secteur et d’une R&D interne avancée. Grâce à une bibliothèque croissante de soins standard et de signatures de pointe, elle fournit aux chercheurs cliniques et translationnels un portrait moléculaire complet de leurs patients, ce qui leur permet de prendre les décisions les plus éclairées possible.
Pour demander une réunion lors de la conférence de l’EACR, ou pour obtenir plus d’informations sur ResponderID, écrivez-nous sur biomarkers@genialis.com ou visitez www.genialis.com.
À propos de Genialis
Genialis, la société de biomarqueurs ARN, crée un monde où les soins de santé offrent les meilleurs résultats possibles pour les patients, leurs familles et les communautés. ResponderID™, la plateforme de modélisation des maladies basée sur l’apprentissage automatique de Genialis, fournit des biomarqueurs exploitables et positionne de manière optimale les nouveaux médicaments afin d’accélérer la recherche translationnelle, de rationaliser le développement de médicaments et d’assurer les meilleurs soins cliniques possibles. Genialis bénéficie de la confiance de partenaires pharmaceutiques et diagnostiques, et ensemble, nous transformons la médecine grâce aux données.
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