新療法顯著提高轉移性胰腺癌存活率！

✨🎱 Instagram留言 →

AI即回覆下期六合彩預測

🧠 AI 根據統計數據即時生成分析

💬 只要留言，AI就會即刻覆你心水組合

🎁 完！全！免！費！快啲嚟玩！

下期頭獎號碼

📲 去 Instagram 即刻留言

Actuate Therapeutics報告在ASCO會議上針對轉移性胰腺癌的一項二期試驗中，獲得正面的生物標記和機器學習數據
=======================================================================================================================================================================

二期試驗顯示在一線轉移性胰腺癌（mPDAC）患者中，elraglusib的生物標記識別及生存相關性強勁
——————————————————————————————————————————————————-

2025年6月20日，伊利諾伊州芝加哥和德克薩斯州沃斯堡 — Actuate Therapeutics, Inc.（納斯達克：ACTU）是一家專注於開發高影響力、難以治療的癌症療法的臨床階段生物製藥公司，今天宣布在美國臨床腫瘤學會（ASCO）年會上，針對elraglusib與吉西他濱/納米紫杉醇（GnP）聯合用於一線轉移性胰腺腺癌（mPDAC）的二期試驗（Actuate-1801 Part 3B）進行的海報展示中，獲得的生物標記數據。該研究展示了使用機器學習和統計模型來預測基於預劑量血漿生物標記的總生存期（OS）。

該海報描述了對所有參與Actuate-1801 Part 3B試驗患者的預治療血漿樣本中40種細胞因子、化學因子、可溶性細胞受體和生長因子（CCSGs）的分析。分析結果顯示，7個生物標記在elraglusib治療組中被識別為顯著預測生存的指標，其中一個CXCL2的生存趨勢與GnP對照組相反。這表明在未接受elraglusib治療的患者中，高CXCL2水平是不利的，但在接受elraglusib治療後，這一趨勢被逆轉，突顯了elraglusib可能有助於改善免疫微環境的潛力。

單變量分析顯示，CXCL2作為生存的可靠預測生物標記表現出強大的預測性能。CXCL2和TRAIL的升高水平與改善的OS相關，而CCL3、IL-1α、IL-18、TGF-β和TRAIL R3的較低水平同樣與更好的生存率相關。這些特徵被結合進多變量機器學習模型中，準確預測接受elraglusib和GnP治療的患者在一年內存活的可能性。

Actuate的總裁兼首席執行官丹尼爾·施密特表示：“這些結果代表了我們生物標記策略的重要進展。它們支持使用簡單的非侵入性血液標記來潛在識別更可能從elraglusib中受益的患者。在1801 Part 3B研究中識別的預劑量生物標記特徵，特別是高CXCL2和低TGF-β、CCL3和IL-18，均與生存益處相關，這表明elraglusib可能通過調節細胞毒性T細胞、自然殺傷細胞和包括巨噬細胞和中性粒細胞在內的髓系細胞的功能，發揮多重免疫調節作用。免疫系統組件之間的交互作用支持了elraglusib增強抗腫瘤效能的免疫反應機制的日益增長的證據。”

該研究的首席作者泰勒·韋斯基特博士表示：“無偏的數學和機器學習模型的應用使我們能夠準確找出最強的生物標記信號，而不受對elraglusib機制的先入之見所影響。這個項目令人興奮的地方在於，這種無偏的方式與之前的機理研究一致。我們的臨床數據分析與前臨床研究的協調性，加上我們預測模型的強度，使我們有信心這些生物標記在識別合適的患者方面可能是極其有益的。”

該公司計劃在未來的試驗中前瞻性地測試識別的生物標記。未來的努力將集中在優化患者分層的序列單變量組合、精煉多變量機器學習模型以提高預測準確性，以及比較這些方法的效果。

關於Actuate Therapeutics, Inc.

Actuate是一家臨床階段的生物製藥公司，專注於開發高影響力、難以治療的癌症療法。Actuate的主要研究藥物elraglusib（新型GSK-3β抑制劑）針對癌症中促進腫瘤生長和對傳統癌症藥物（如化療）產生耐藥性的分子通路，通過抑制核因子kappa-light-chain-enhancer of activated B cells（NF-kB）和DNA損傷反應（DDR）來發揮作用。elraglusib還可能通過調節多個免疫檢查點和免疫細胞功能來介導抗腫瘤免疫。欲了解更多信息，請訪問公司的網站。

在當前的生物醫藥研究中，這些發現不僅展示了elraglusib的潛力，還強調了生物標記在癌症治療中的重要性。隨著機器學習技術的進步，未來將可能出現更多個性化的治療方案，這對於提升患者的生存率和生活質量具有深遠的意義。這也促使我們重新思考如何利用數據驅動的方法來改進癌症治療策略，以便更好地滿足患者的需求。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。