Genombrott i läkemedelsalternativ för inflammatoriska hudsjukdomar

A HOLD FreeRelease | eTurboNews | eTN
Skriven av Linda Hohnholz

AMPEL BioSolutions tillkännager idag ett genombrott inom precision och personlig medicin som kan revolutionera hur läkare behandlar inflammatoriska hudsjukdomar, såsom lupus, psoriasis, atopisk dermatit och sklerodermi. Uppsatsen, som avslöjas i den peer-reviewed tidskriften Science Advances, beskriver AMPELs banbrytande maskininlärningsmetod för att karakterisera sjukdomsaktivitet från genuttrycksdata som erhållits från patienthudbiopsier. Labbtestet, som bara varit ett koncept för de senaste åren, är nu redo för utveckling för praktisk användning. AMPEL:s initiala fokus var Lupus, men testet kan användas för många autoimmuna eller inflammatoriska hudsjukdomar som drabbar mer än 35 miljoner amerikaner.

AMPELs innovativa maskininlärningsmetod, som nu är redo att utvecklas som ett beslutsstödjande biomarkörtest, kan i hög grad påverka vården genom att tillåta läkare att identifiera orsaken till patientens sjukdomssymtom och välja lämplig behandling mer exakt. AMPEL:s tillvägagångssätt är tillräckligt känsligt för att upptäcka förändringar i kliniskt oinvolverad hud så att tidig intervention kan förhindra systemiska flare och hudskador uppenbara i lesioner. Tillämpningen av AMPELs maskininlärningsmetod kan också hjälpa läkemedelsföretag i läkemedelsutveckling och kliniska prövningar.

Patienter med kroniska hudsjukdomar lider ofta av oförutsägbar sjukdomsaktivitet som påverkar dagliga aktiviteter som arbete och familjeliv. Eftersom oförutsägbara symtom ofta resulterar i resor till akuten, har förmågan att förutsäga försämrad sjukdom och systemisk inblandning med rutinmässiga hudbiopsier viktiga hälsovårds- och hälsoekonomiska konsekvenser.

Parat med AMPELs pipeline av verktyg för att analysera mycket stora och komplexa kliniska datamängder ("Big Data"), är AMPELs maskininlärningsprogram ett viktigt steg mot att implementera ett rutinmässigt hudtest för att övervaka sjukdomsaktivitet och ge beslutsstöd för behandling baserad på en patients gen uttryck. Detta kommer att förändra hur läkare behandlar kroniska hudsjukdomar genom att använda informationen som samlats in av labbtestet och analyserad genom maskininlärning för att diagnostisera, karakterisera de exakta molekylära abnormiteterna och behandla hudsjukdomar innan skadan börjar, vilket räddar patienter från smärta och besvär av en sjukdom som annars drastiskt påverkar deras liv.

Läkemedelsföretag testar läkemedel i kliniska prövningar och står inför utmaningen att registrera patienter som har den bästa potentialen att svara på behandlingen som testas. Att registrera "fel" patienter kan resultera i att försök misslyckas, vilket ofta leder till att ett läkemedels utveckling mot FDA-godkännande avbryts, vilket kan ha fördelar i en undergrupp av den totala patientpopulationen. AMPELs hudtest kommer att hjälpa läkemedelsföretagen att identifiera de patienter som är mest benägna att svara på specifika behandlingar, och därigenom bidra till att förbättra resultaten i kliniska prövningar.

Dr. Peter Lipsky, Chief Medical Officer och medgrundare, AMPEL BioSolutions: "Det finns för närvarande ingen annan applikation som exakt kan förutsäga sjukdomsaktivitet och föreslå lämpliga behandlingar, och vi är mycket uppmuntrade av detta genombrott som rapporteras i Science Advances. För de patienter som lider av kroniska hudsjukdomar kan meningsfull innovation inom behandlingar inte komma snart nog. Efter utvecklingen av vårt maskininlärningskoncept kan vi nu gå vidare i samarbete med våra partners för att utveckla detta hudtest som kan förändra hur läkare kan hjälpa patienter med kronisk hudsjukdom att hantera sitt tillstånd genom att erbjuda bättre och mer exakta behandlingar baserade på individuella patientdata snarare än ett allmänt tillvägagångssätt.”

Dr. Amrie Grammer, Chief Scientific Officer och medgrundare, AMPEL BioSolutions: ""Vårt team har utvecklat ett verktyg som kan tänkas förändra hur patienter med hudåkommor behandlas. Som ett precisionsmedicinföretag förändrar AMPEL paradigmet för behandling av autoimmuna och inflammatoriska sjukdomar. Vi är stolta över att utföra detta arbete i Virginia och kommer att fortsätta att rekrytera talanger och växa vår verksamhet här.”

Dr Wright Caughman, professor, Institutionen för dermatologi, Emory School of Medicine och Exec VP for Health Affairs (emeritus), Emory University: "AMPELs mycket innovativa hudbiopsitest kommer att ge ett utmärkt nytt verktyg för diagnos och hantering av autoimmuna och inflammatoriska sjukdomar i huden. AMPEL presenterar detta arbete vid Society for Investigative Dermatology-mötet senare denna månad. När AMPELs kliniska genomiska test är CLIA-certifierat kommer läkare snabbt att kunna identifiera de bästa medicinerna för varje enskild patient och få snabbare och säkrare kontroll över sin sjukdom.”

VAD MAN TA BORT FRÅN DENNA ARTIKEL:

  • Detta kommer att förändra hur läkare behandlar kroniska hudsjukdomar genom att använda informationen som samlats in av labbtestet och analyserad genom maskininlärning för att diagnostisera, karakterisera de exakta molekylära abnormiteterna och behandla hudsjukdomar innan skadan börjar, vilket räddar patienter från smärta och besvär av en sjukdom som annars drastiskt påverkar deras liv.
  • Parat med AMPELs pipeline av verktyg för att analysera mycket stora och komplexa kliniska datauppsättningar ("Big Data"), är AMPELs maskininlärningsprogram ett viktigt steg mot att implementera ett rutinmässigt hudtest för att övervaka sjukdomsaktivitet och ge beslutsstöd för behandling baserad på en patients gen uttryck.
  • Efter utvecklingen av vårt maskininlärningskoncept kan vi nu gå vidare i samarbetet med våra partners för att utveckla detta hudtest som kan förändra hur läkare kan hjälpa patienter med kronisk hudsjukdom att hantera sitt tillstånd genom att erbjuda bättre och mer exakta behandlingar baserade på individuella patientdata snarare än ett allmänt tillvägagångssätt.

<

Om författaren

Linda Hohnholz

Chefredaktör för eTurboNews baserad i eTNs huvudkontor.

Prenumerera
Meddela om
gäst
0 Kommentarer
Inline feedbacks
Visa alla kommentarer
0
Skulle älska dina tankar, vänligen kommentera.x
()
x
Dela till...