IRW-PRESS: Asep Medical Holdings Inc.: Asep Medical bestätigt, dass der Einsatz von KI
verbesserte Behandlungen der häufigen Biofilminfektionen und eine schnelle Sepsisdiagnose
ermöglicht

VANCOUVER, BC, 13. März 2024 - In seiner jüngsten Präsentation vor der
US-amerikanischen Biophysical Society in Philadelphia1 berichtete Dr. Bob Hancock, CEO von Asep
Medical Holdings Inc. (Asep Inc. oder das Unternehmen) (CSE: ASEP) (OTCQB: SEPSF) (FWB: JJ8), wie
der bahnbrechende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Entwicklung neuer, verbesserter
Behandlungen von Biofilminfektionen ermöglicht. 

Biofilme sind Gemeinschaften von Bakterien, die Oberflächen infizieren und 65 % aller
Infektionen verursachen. Sie sind sehr schwer zu behandeln, äußerst widerstandsfähig
gegen sämtliche Antibiotika, und bisher kam es zu keiner Entwicklung einer von der FDA
genehmigten Behandlung. Die Peptide von Asep Medical weisen eine starke Wirksamkeit gegen Biofilme
auf und besitzen somit das Potenzial, die derzeitigen suboptimalen Behandlungen, unter anderem die
physikalische Entfernung und Antibiotika-Kombinationen, zu ersetzen. Es wurden Methoden mit
neuronalen Netzen unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) angewandt, um die Verbesserung
von Peptiden auf der Basis des umfassenden Bestands des Unternehmens an proprietären Peptiden
vorherzusagen, und in vom Unternehmen unterstützten Studien wurde demonstriert, dass diese in
der Lage sind, die verbesserten Peptide mit wesentlich höherer Wirksamkeit gegen Biofilme zu
prognostizieren.2 Dadurch war das Unternehmen in der Lage, sowohl die Wirksamkeit als auch die
Fähigkeit zur Unterdrückung von Entzündungen (die primäre Pathologie von
Biofilminfektionen) zu verbessern und die unterschiedlichen Märkte zu erkunden, die von
Biofilmen beeinträchtigt werden und das globale Gesundheitswesen mit schätzungsweise 368
Milliarden $ jährlich belasten.3 Diese Märkte umfassen die Mundgesundheitspflege4, Wunden5
und die chronische Rhinosinusitis6, wobei die Asep-Peptide auf sämtliche dieser Bereiche wirken
und eine ausgezeichnete Wirksamkeit bei Modellinfektionen aufweisen. Das Asep-Produkt der ersten
Generation wird eine Munddusche/Mundspülung zur Prävention von Biofilminfektionen im
Mundraum sein, welche zu Infektionen und zur Erosion von Zähnen und Zahnimplantaten führen
können. 

Eine weitere Einsatzmöglichkeit der KI-Technologie (LASSO-Regression) liegt in der
Entwicklung des blutbasierten Genexpressionstests SepsetER, der sich in den USA derzeit in
Vorbereitung zur Aufnahme von Studien für die 510(k)-Zulassung befindet. Dieser Test wurde von
der University of British Columbia (UBC) unter der Leitung von Prof. Robert E. W. Hancock entwickelt
und analysiert die dysfunktionalen Immunreaktionen, die bei Sepsis auftreten.7 Zur Identifizierung
der Mindestmenge an Genen, die an einem Verfahren, der sogenannten zellbasierten Umprogrammierung
(eine der Arten von Immundysfunktion bei Sepsis), beteiligt sind, wurde künstliche
Intelligenz8,9 eingesetzt; es konnte nachgewiesen werden, dass die Expression von lediglich 6 Genen
genau vorhersagen kann, ob bei einem Patienten Sepsis und das damit verbundene Mehrfachorganversagen
auftreten wird. 

Wir haben die KI zur Diagnostizierung von Sepsis nutzbar gemacht. Sepsis ist eine schwere
Erkrankung, die für einen von fünf Todesfällen weltweit1 und im Wesentlichen für
alle Todesfälle aufgrund von pandemischen Mikroben wie COVID-19 verantwortlich sind, sagt Dr.
Hancock, Chairman und CEO von Asep Inc. Es ist von wesentlicher Bedeutung, Sepsis so früh wie
möglich zu identifizieren, da sich das Todesfallrisiko mit jeder Stunde, in der keine Diagnose
und keine entsprechende Behandlung erfolgen, um 7,6 % erhöht.10 Es existiert keine
konventionelle Untersuchungsmethode, die das Eintreten von Sepsis in den ersten Stunden nach
Einlieferung eines Patienten ins Krankenhaus präzise vorhersagen könnte. Die
Asep-Wissenschaftler haben basierend auf der Analyse von vom Unternehmen erhobenen bzw.
öffentlichen Daten festgestellt, dass SepsetER bei neun von zehn Patienten auf der
Intensivstation und bei sieben von zehn Patienten in der Notaufnahme vorhersagen kann, ob Sepsis in
der Folge auftreten wird. 

KI wurde auch zur Vereinfachung der extremen Komplexität7 von Sepsis eingesetzt, durch die
Behandlungen bisher erschwert wurden. In klinischen Studien mit Patienten aus 4 Ländern/4
Kontinenten, die vom Lancet Journal EBioMedicine8 und dem Nature Journal Scientific Reports9
veröffentlicht wurden, wurden KI-Methoden mit LASSO-Regression angewandt. Es wurden fünf
Gruppierungen (Endotypen) von Patienten identifiziert, die erhebliche Schwierigkeiten mit den
zugrunde liegenden Immundefekten in jeder Gruppe aufwiesen.8 Diese Endotypen konnten mit einfachen
Gen-Assays untersucht werden, die eine Genauigkeit von 89-97 % aufwiesen.8 Die Entschlüsselung
der zugrunde liegenden Immundefekte von Sepsispatienten ist sehr wichtig, um präzise
Behandlungen entwickeln zu können, die für den speziellen Typ von Sepsis bei den Patienten
maßgeschneidert sind, erklärte Dr. Evan Haney, CSO von Asep. Dies bildet die Basis
für einen zweiten Test, der sich in Entwicklung befindet. 

ÜBERWINDUNG DES ANTIBIOTIKAVERSAGENS

Das Versagen von Antibiotika11 aufgrund der verzögerten Diagnose von Sepsis, die hohe
Prävalenz von rekalzitranten Biofilm-Infektionen und eine erhöhte Antibiotikaresistenz,
die durch die rückläufige Entdeckung von Antibiotika verstärkt wird, gehören zu
den dringlichsten Gesundheitsproblemen unserer Gesellschaft. Wie oben beschrieben, haben Dr. Hancock
und sein Team KI angewendet, um eine Vielzahl antimikrobieller Peptide (Ketten von etwa einem
Dutzend Aminosäuren) zu identifizieren, die eine vielversprechende neue Klasse von Antibiotika
darstellen. Asep Inc. hat diese KI-Methoden angepasst, um dem Versagen von Antibiotika im
Zusammenhang mit Biofilmen (einem multizellulären Wachstumszustand von Bakterien, die auf
konventionelle Antibiotika anpassungsfähig resistent sind) entgegenzuwirken.12,13 Das Team von
Dr. Hancock verwendete die Peptid-Array-Technologie, um umfassende zufällige
Peptid-Bibliotheken unter Verwendung der Aminosäurezusammensetzung der aktivsten Peptide zu
erstellen. Die resultierenden Daten wurden mit einer als künstliche neuronale Netzwerke
bezeichneten KI-Technik verwendet, um quantitative in silico-Modelle der Antibiotikaaktivität
zu entwickeln.2,12 Stichproben zeigten bei der Vorhersage der Aktivität von 100.000 virtuellen
Peptiden eine bemerkenswerte Wirksamkeit. Die besten Peptide, die das oberste Viertel der
vorhergesagten Aktivitäten repräsentierten, waren wirksam gegen ein breites Spektrum
multiresistenter Superbugs mit Aktivitäten, die besser als oder vergleichbar mit vier
häufig verwendeten konventionellen Antibiotika waren und wirksamer als der am weitesten
fortgeschrittene klinische Kandidat eines antimikrobiellen Peptids und in Tiermodellen auch vor
Staphylococcus aureus-Infektionen Schutz boten. Ähnliche Methoden wurden zur Ableitung
ausgezeichneter Antibiofilm-Peptide eingesetzt. Asep bereitet sich darauf vor, die besten dieser
Peptide in Kliniken bereitzustellen.

Wir setzen KI täglich als wertvolles Tool im Kampf gegen Antibiotikaversagen ein, um
Probleme zu lösen, denen mit konventionellen Methoden nicht beizukommen ist. Während
andere noch versuchen, herauszufinden, wie KI am besten einsetzbar ist, nutzen wir sie bereits mit
erstaunlichem Erfolg in der Diagnostik und der Behandlung. Asep Inc. ist bestrebt, die
Leistungskraft von KI zur Verbesserung der Gesundheit der Menschen nutzbar zu machen, sagte Dr. Evan
Haney, Chief Scientific Officer von Asep.

Über Asep Medical Holdings Inc. 

Asep Medical Holdings Inc. ( asepmedical.com) ist bestrebt, das globale Problem des
Antibiotikaversagens anzugehen, indem neuartige Lösungen für bedeutende medizinische
Bedürfnisse in der Humanmedizin entwickelt werden. Das Unternehmen entstand durch eine
Konsolidierung von drei bestehenden Privatunternehmen, allesamt mit Technologien in
fortgeschrittener Entwicklung: Sepset Biosciences Inc. (proprietäre Diagnosetools zur
frühzeitigen und rechtzeitigen Erkennung von Sepsis), ABT Innovations Inc.
(Breitbandtherapeutika zur Behandlung von multiresistenten Biofilm-Infektionen) und SafeCoat Medical
Inc. (eine antimikrobielle Peptid-Bewuchsschutzbeschichtungstechnologie für medizinische
Geräte).

Sepset Biosciences Inc. (sepset.ca) entwickelt eine Diagnosetechnologie, die anhand einer
Genexpressionssignatur des Patienten die die Entwicklung einer schweren Sepsis vorhersagt - eine der
signifikanten Erkrankungen, die zu einem Antibiotikaversagen führen, da Antibiotika die
Primärbehandlung für Sepsis sind. Sepsis war im Jahr 2017 für fast 20 % aller
Todesfälle weltweit verantwortlich, und im Wesentlichen für alle Todesfälle aufgrund
von COVID-19 und anderen Pandemien. Der SepsetER-Test ist ein auf Blut basierender
Genexpressions-Assay, der einfach umzusetzen ist, und die Ergebnisse liegen in etwa einer Stunde
nach der Entnahme einer Blutprobe in der Notaufnahme oder auf der Intensivstation vor. Diese
proprietäre Diagnosetechnologie unterscheidet sich von aktuellen Diagnosetests dadurch, dass
sie die Diagnose einer schweren Sepsis innerhalb von ca. 60 Minuten nach Beginn des Tests
ermöglicht. Eine Bakterienkultur, der Goldstandard, liefert eine Diagnose nach ca. 15 Stunden,
diese kann aber auch bis zu drei Tagen dauern. Asep Inc. ist der Ansicht, dass sein Test es
Ärzten ermöglichen wird, frühzeitig kritische Entscheidungen bezüglich
geeigneter Therapien zu treffen und somit die Gesamtmorbidität und Mortalität aufgrund von
Sepsis zu reduzieren.

Die von ABT Innovations Inc. (abtinnovations.ca) entwickelte Peptidtechnologie deckt ein breites
Spektrum von therapeutischen Anwendungen ab: bakterielle Biofilm-Infektionen (Infektionen durch
medizinische Geräte, chronische Infektionen, Lungen-, Harnblasen-, Wund-, Zahn-, Haut und
HNO-Infektionen, Sinusitis, orthopädische Infektionen etc.), Entzündungshemmer,
antiinfektiöse Immunmodulatoren sowie Impfstoff-Adjuvanzien. Das Unternehmen befindet sich in
der präklinischen Entwicklungsphase mit vielversprechenden Daten. 

Die Technologie von SafeCoat Medical Inc. (safecoatmedical.com) umfasst selbstmontierende
biokompatible Polymere, die mit konjugierten antimikrobiellen Peptiden kombiniert und als stabile
antimikrobielle und/oder Bewuchsschutzbeschichtungen auf praktisch jede Oberfläche aufgetragen
werden können. Von besonderem Interesse ist die Anwendung dieser vielseitigen antimikrobiellen
Beschichtung auf verschiedene Medizinprodukte und Implantate, die häufig mit
Biofilm-Infektionen kontaminiert sind. SafeCoat optimiert Methoden zur Herstellung und zum Auftragen
dieser antibakteriellen Beschichtungen auf eine Vielzahl von Oberflächen und kann die
Zusammensetzung der Beschichtung und der zugehörigen Peptidsequenzen für jede
gewünschte Anwendung anpassen. 

FÜR WEITERE INFORMATIONEN KONTAKTIEREN SIE BITTE -

Chris Dallin, Marketing Director
Asep Medical Holdings Inc.
E. chris@asepmedical.com 
T. +1 (604) 362.3654

ZUKUNFTSGERICHTETE AUSSAGEN

Diese Pressemitteilung enthält bestimmte zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne dieser
Aussagen nach den geltenden Wertpapiergesetzen. Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch
Wörter wie antizipieren, planen, fortsetzen, erwarten, projizieren, beabsichtigen, glauben,
antizipieren, schätzen, können, werden, potenziell, vorgeschlagen, positioniert und andere
ähnliche Wörter gekennzeichnet, oder durch Aussagen, wonach bestimmte Ereignisse oder
Bedingungen eintreten können oder werden. Zu diesen Aussagen gehören unter anderem die
erfolgreiche klinische Erprobung unseres Sepsis-Diagnosetests und die beabsichtigte Beantragung der
behördlichen Zulassung: dass das Unternehmen die behördliche Zulassung nicht wie geplant
oder überhaupt erhält; die Durchführung präklinischer Studien zu unserem
führenden Therapeutikum in der Erwartung, dass dies zu schnellen klinischen Studien führen
wird; der Zeitrahmen für die Diagnose von Sepsis mit den Produkten des Unternehmens; die
potenziellen Chancen für die Umsatzgenerierung; die therapeutischen Vorteile der Produkte des
Unternehmens; und andere Aussagen in Bezug auf die vorgeschlagenen Geschäftspläne des
Unternehmens. Bei den Schlussfolgerungen und Vorhersagen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen in
dieser Pressemitteilung enthalten sind, wurden verschiedene Annahmen getroffen. Zukunftsgerichtete
Aussagen beruhen auf den Meinungen und Schätzungen der Geschäftsleitung zum Zeitpunkt der
Abgabe der Aussagen und unterliegen einer Vielzahl von Risiken, einschließlich des Risikos,
dass die Produkte des Unternehmens nicht die erwartete Leistung erbringen; dass das Unternehmen
nicht die erforderlichen behördlichen Zulassungen oder Testergebnisse erhält; dass die
Produkttests des Unternehmens nicht erfolgreich sind und die Genehmigungen nicht innerhalb der
geschätzten Fristen oder überhaupt nicht erteilt werden; dass das Unternehmen nicht in der
Lage ist, mit seinen Produkten wie erwartet oder überhaupt Einnahmen zu erzielen; dass der
Markt für die Produkte des Unternehmens möglicherweise nicht der Beschreibung in dieser
Pressemitteilung entspricht; sowie verschiedene andere Risikofaktoren, die im Prospekt von Asep
Medical Inc. vom 9. November 2021 und im Lagebericht (MD&A) des Unternehmens genannt werden, die
auf dem Profil des Unternehmens unter www.sedar.com eingesehen werden können, sowie
Ungewissheiten und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen
Ereignisse oder Ergebnisse wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen prognostizierten
abweichen. Asep Medical Inc. ist nicht verpflichtet und lehnt ausdrücklich jede Absicht oder
Verpflichtung ab, zukunftsgerichtete Aussagen zu aktualisieren oder zu revidieren, sei es aufgrund
neuer Informationen, zukünftiger Ereignisse oder aus anderen Gründen, es sei denn, dies
ist ausdrücklich durch geltendes Recht vorgeschrieben.

QUELLENANGABEN 

1 https://www.biophysics.org/2024meeting#/
2 Haney, E.F., Y. Brito-Sánchez, M.J. Trimble, S.C. Mansour, A. Cherkasov, and R.E.W.
Hancock. 2018. Computer-aided discovery of peptides that specifically attack bacterial biofilms.
Sci. Reports 8:1871.
3 Cámara et al. (2022) npj Biofilms and Microbiomes. 8:42.
4 Hu, J., J. Yu, H. Liu, Z. Wang, M. Haapasalo, E.F. Haney, R.E.W. Hancock, S. Deng, and Y. Shen.
2023. Dynamic killing effectiveness of mouth rinses and a d-enantiomeric peptide on oral
multispecies biofilms grown on dental restorative material surfaces. J. Dentistry. 134:104552.
5 Wu, B.C., E.F. Haney, N. Akhoundsadegh, D. Pletzer, M.J. Trimble, A.E. Adriaans, P.H. Nibbering
and R.E.W. Hancock. 2021. Human organoid biofilm model for assessing antibiofilm activity of novel
agents. NPJ Biofilms and Microbiomes 7:8.
6 Alford, M.A., K.-Y.G. Choi, M.J. Trimble, H. Masoudi, P. Kalsi, D. Pletzer, R.E.W. Hancock.
2021. Murine models of sinusitis infection for screening antimicrobial and immunomodulatory
therapies. Frontiers Cell. Infect. Microbiol. 11:621081.
7 Rudd, K. E. et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017:
analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet 395, 200-211 (2020).
8 Baghela, A., O.M. Pena, A.H. Lee, B. Baquir, R. Falsafi, A. An, S.W. Farmer, A. Hurlburt, A.
Mondragon-Cardona, J.D. Rivera, A. Baker, U. Trahtemberg, M. Shojaei, C.E. Jimenez-Canizales, C.C.
dos Santos, B. Tang, H.R. Bouma, G.V. Cohen Freue, and R.E.W. Hancock. 2022. Predicting sepsis
severity at first clinical presentation: the role of endotypes and mechanistic signatures.
eBiomedicine 75:103776.
9 Baghela, A., A. An, P. Zhang, E. Acton, J. Gauthier, E. Brunet-Ratnasingham, T. Blimkie, G.
Cohen Freue, D. Kaufmann, A.H.Y. Lee, R.C. Levesque, and R.E.W. Hancock. 2023. Predicting severity
in COVID-19 disease using sepsis blood gene expression signatures. Sci. Reports 13:1247.
10 Kumar, A. et al. Duration of hypotension before initiation of effective antimicrobial therapy
is the critical determinant of survival in human septic shock. Crit Care Med 34, 1589-1596
(2006).
11 Haney, E.H., and R.E.W. Hancock. 2022. Addressing antibiotic failure - beyond genetically
encoded antimicrobial resistance. Frontiers Drug Discov. 2:892975.
12 Cherkasov, A., K. Hilpert, H. Jenssen, C.D. Fjell, M. Waldbrook, S.C. Mullaly, R. Volkmer and
R.E.W. Hancock. 2009. Use of artificial intelligence in the design of small peptide antibiotics
effective against a broad spectrum of highly antibiotic resistant Superbugs. ACS Chemical Biol.
4:65-74. 
13 Hancock, R.E.W., M. Alford, and E.F. Haney. 2021. Antibiofilm activity of host defence
peptides: Complexity provides opportunities. Nature Microbiol. Rev. 19:786-797.

Die Ausgangssprache (in der Regel Englisch), in der der Originaltext veröffentlicht wird,
ist die offizielle, autorisierte und rechtsgültige Version. Diese Übersetzung wird zur
besseren Verständigung mitgeliefert. Die deutschsprachige Fassung kann gekürzt oder
zusammengefasst sein. Es wird keine Verantwortung oder Haftung für den Inhalt, die Richtigkeit,
die Angemessenheit oder die Genauigkeit dieser Übersetzung übernommen. Aus Sicht des
Übersetzers stellt die Meldung keine Kauf- oder Verkaufsempfehlung dar! Bitte beachten Sie die
englische Originalmeldung auf www.sedarplus.ca, www.sec.gov, www.asx.com.au/ oder auf der
Firmenwebsite!


Die englische Originalmeldung finden Sie unter folgendem Link: 
https://www.irw-press.at/press_html.aspx?messageID=73932
Die übersetzte Meldung finden Sie unter folgendem Link: 
https://www.irw-press.at/press_html.aspx?messageID=73932&tr=1
NEWSLETTER REGISTRIERUNG: 


Aktuelle Pressemeldungen dieses Unternehmens direkt in Ihr Postfach: 
http://www.irw-press.com/alert_subscription.php?lang=de&isin=CA04368A1057

Mitteilung übermittelt durch IRW-Press.com. Für den Inhalt ist der Aussender
verantwortlich.

Kostenloser Abdruck mit Quellenangabe erlaubt.