付属書99.1

Predictive Oncologyは、アメリカ臨床腫瘍学会（ASCO）の2024年度年次総会で発表されるUPMC Magee-Womens病院との卵巣がん研究の陽性結果を発表しました。

研究は、Predictive Oncologyが、人工知能やその他の仕組みを駆使して、卵巣がん患者の短期（2年）および長期（5年）の生存率の予測を、臨床データのみよりもより正確に行うことができるかどうかを判断することでした。

PITTSBURGH、2024年5月28日（GLOBE NEWSWIRE）-人工知能による薬剤探索と生物製剤のリーダーであるPredictive Oncology Inc.（NASDAQ：POAI）は、最近UPMC Magee-Womens Hospitalとの協力で完了した回顧的研究の陽性結果が、2024年5月31日〜6月4日、イリノイ州シカゴで開催される2024年アメリカ臨床腫瘍学会（ASCO）の年次総会で発表されると発表しました。

研究の目的は、人工知能およびその他の機能を活用して、卵巣がん患者の短期（2年）および長期（5年）の生存率を、より正確に予測できる機械学習（ML）モデルを開発することができるかどうかを判断することでした。

「高度な浸潤性卵巣がんは、疾患の早期段階で症状がなく、治療が困難ながんの1つです」とUPMC Magee-Womens Hospitalの産婦人科、婦人科腫瘍研究の共同ディレクターであるRobert Edwards博士は述べています。「一次手術と化学療法は短期的には効果がありますが、患者の約80％が1〜2年以内に再発し、長期生存者は20％にすぎません。 MLを使用して患者の予後をより正確に予測できる能力は、臨床的管理とモニタリングに役立ち、個々の患者に合わせて治療計画をより適切に調整するための決定支援ツールとして役立つ可能性があります。この重要な研究の結果は、このようなMLモデルの引き続き開発とその後の日常的な臨床実践への組み込みの強力なサポートを強く示唆しています。

「研究の主任調査官であるBrian Orr博士、他の調査官、そしてMagee-Womens Hospitalの私たちの共同研究者が、この研究を非常に成功させたことを称賛したいと思います」と、Translational Medicine and Drug Discoveryのシニアバイスプレジデントであり、Predictive Oncologyの医療責任者であるArlette Uihlein博士は述べています。「これらの結果は、がん患者の生存率を向上させるために、AIおよび機械学習の可能性を強調しており、癌疾患治療の臨床管理においてリアルタイムで支援することができます。私たちはまた、これらの調査結果を活用して、独自のバイオマーカーを発見し、私たちまたはパートナーが新しいがん治療薬を開発するために使用することができると考えています。事業仲間から明らかに異なる150,000以上の腫瘍サンプル、200,000枚の病理学的スライド、CLIA認定のウェットラボ、そして長期にわたる患者データを含む、これらの調査成果を可能にする多数の資産と能力を持つPredictive Oncologyが、この新興分野のリーダーであることを自負しています。

プレゼンテーションの詳細：

概要：

研究は、2010年から2016年までの臨床データと腫瘍検体を分析しました。患者データ、全エクソームシーケンシング（WES）、全トランスクリプトームシーケンシング（WTS）、薬剤反応プロファイル、およびデジタル病理プロファイルは、研究の一部として構築された160個のマルチオミックマシンラーニング（ML）モデルのトレーニングの入力機能セットとして使用されました。仮説無しでMLモデルのトレーニングを行い、ツーアーおよびファイブイヤーの閾値で患者の生存率を分類することによって、モデルパフォーマンスを評価しました。スコアが0.5よりも大きいと予想されるAUROC（受信者動作特性曲線下の面積）メトリックを使用してモデルパフォーマンスを評価しました。

結果：

構築された160個のMLモデルのうち、2年の閾値で高い予測精度を達成したのは7個、5年の閾値で高い精度を達成したのは13個でした。マルチオミック特徴セット入力により、臨床データのみより上位の予測が可能になり、トップパフォーミングモデルは単独の特徴セットよりも優れた予測を行いました。

結論:

マルチオミックマシンラーニングモデルを利用することで、臨床データのみよりも優れた短期および長期の生存率予測が可能になりました。トップパフォーミングモデルの具体的なドライバーは、短期および長期コホートの場合に異なり、将来の研究機会の特定と、臨床的な意思決定ツールの開発の可能性を特定しました。

全2024 ASCOプログラムガイドはこちらからご覧いただけます。

Predictive Oncologyについて
Predictive Oncologyは、人工知能と機械学習を急速に活用して、がん患者のための早期薬剤探索を促進し、新薬の開発を可能にする最先端の企業です。同社の科学的に検証されたAIプラットフォーム、PEDALは、腫瘍サンプルが特定の薬剤化合物に反応するか、92％の正確度で予測することができます。このことにより、細胞外遺伝学試験の後続の薬剤/腫瘍タイプの選択肢をより明確にすることができます。 、Predictive Oncologyは、150,000以上の異種混合ヒト腫瘍サンプル、自前でCLIAの実験室を含む業界で最も広範なAIベースの薬剤探索ソリューションを提供し、学術および産業パートナーにおいて業界最大級のバイオマーカーデータベースを持っています。 Predictive Oncologyは、ペンシルバニア州ピッツバーグに本社を置いています。

投資家関係担当
ティム·マッカーシー
LifeSci Advisors、LLC
tim@lifesciadvisors.com

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