AI助力藥物重用促進癌症治療新機遇

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預測腫瘤學利用人工智能進行藥物重用報告正面結果

2025年2月18日 08:00 ET | 來源：預測腫瘤學公司

該公司成功識別出多種被放棄或停產的藥物，以進行進一步測試和開發，針對卵巢癌及其他癌症類型

為大型製藥公司創造了顯著的商業發展機會，並具備有意義的長期商業潛力

匹茲堡，2025年2月18日（GLOBE NEWSWIRE）—— 預測腫瘤學公司（NASDAQ：POAI），一家專注於人工智能驅動的藥物發現和生物製劑的領導者，今天更新了其藥物重用計劃的新成功案例。

預測腫瘤學利用大型製藥公司已放棄或停產的藥物的公開數據集，開發了一個潛在可重用候選藥物的登記冊，這些藥物可能用於額外或替代的適應症。

通過利用其專有的人工智能和機器學習平台，以及數十年的藥物反應數據和大量的原發腫瘤樣本生物庫，預測腫瘤學識別出了一些具有潛在作用機制的藥物候選者，初步專注於卵巢癌、結腸癌和乳腺癌，隨後又識別出在治療結腸癌和卵巢癌方面具有潛在療效的候選藥物。

“早期結果顯示，僅僅運行我們的平台八週，我們就能識別出可用於一種或多種腫瘤類型的化合物，”預測腫瘤學的轉化醫學和藥物發現高級副總裁及醫療主任阿萊特·烏海林博士表示。“通過精確測量僅92組實驗組合，預測模型能夠做出額外964個自信的預測，涵蓋了79%的所有可能實驗。”

“我們的主動學習人工智能平台使我們能夠有效且自信地預測額外10倍的測量實驗，消除了至少18個月的濕實驗室測試，並識別出兩種藥物在一種或多種腫瘤類型中具有非常有希望的結果。這兩種藥物的表現超過了用於治療結腸癌的已知標準療法藥物，”烏海林博士總結道。

目前預測腫瘤學評估的被放棄或停產藥物的具體例子包括：

– 藥物A：Akt抑制劑
– 藥物B：選擇性Aurora A抑制劑
– 藥物C：選擇性PI3Kα抑制劑
– 藥物D：HDAC1/3抑制劑
– 藥物E：VEGFR2/KDR抑制劑
– 藥物F：PARP1/2抑制劑

利用公司的基礎概念證明研究，預測腫瘤學還使用其人工智能平台識別一組FDA批准的藥物，這些藥物在卵巢癌中顯示出有希望的活性，相關結果將很快公開。

“受到Magee研究和ASCO報告的結果啟發，我們預測卵巢癌患者的短期和長期生存率，我們做出了主動調查潛在藥物重用候選者的明智決定，特別是針對卵巢癌，”預測腫瘤學首席執行官雷蒙德·文納雷表示。“我們繼續證明，我們利用生物庫中活細胞患者腫瘤進行的高通量篩選方法，加上我們的人工智能模型，能夠識別出值得進一步考慮的藥物。這些初步藥物重用發現的意義可能會引發與多個潛在藥物開發合作夥伴的富有成效的討論。”

利用其人工智能平台，該公司相信，將已批准或被放棄的藥物重新用於其他適應症的能力，代表著一個有意義的機會，可以通過比傳統早期藥物發現更快、更便宜地開發新療法。最近的市場報告預測，重用藥物的市場將從2023年的321億美元增長至2033年的518億美元（年均增長率4.5%）。

關於預測腫瘤學

預測腫瘤學處於迅速增長的人工智能和機器學習應用於加速早期藥物發現的前沿，並使癌症患者受益。該公司的科學驗證人工智能平台PEDAL能以92%的準確率預測腫瘤樣本是否會對某種藥物化合物產生反應，從而能夠更明智地選擇後續的體外測試藥物/腫瘤類型組合。結合公司擁有的超過150,000個可檢測的異質性人類腫瘤樣本的生物庫，預測腫瘤學為其學術和行業合作夥伴提供了行業內最廣泛的基於人工智能的藥物發現解決方案，並擁有全資CLIA實驗室設施。預測腫瘤學總部位於賓夕法尼亞州匹茲堡。

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這篇文章展示了預測腫瘤學如何利用人工智能技術推動藥物重用的潛力，特別是在卵巢癌等癌症的治療上。這不僅顯示了科技在醫療領域的應用，也反映了製藥行業對於成本效益和時間效率的重視。隨著市場對重用藥物的需求增長，這類研究將可能成為未來藥物開發的趨勢，並為患者提供更快的治療選擇。這也引發了對於現有藥物資源的重新評估，或許未來我們能夠看到更多被忽視的藥物重新回到市場，造福更多患者。

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。