NovAccess Global Inc. gab die Gründung seiner Precision Medicine Division bekannt, um verbesserte und beschleunigte personalisierte Therapien und Behandlungsprotokolle zu ermöglichen. Mit Hilfe von KI, Big Data und prädiktiven Technologien wird NovAccess Global lizenzierte Datenbanken durchsuchen, um Patientendaten (phänotypisch, klinisch und genomisch) für die Analyse im Rahmen der eigenen therapeutischen Arzneimittelentwicklung und der therapeutischen Behandlungszwecke seiner Kunden zu identifizieren. Diese Serviceplattform wird auch an externe Pharma- und Biotechnologieunternehmen, private Kostenträger, staatliche und nationale/internationale Gesundheitsbehörden und Gesundheitsdienstleister vermarktet werden.

Neben dem Segment Glioblastom/Hirntumor wird sich NovAccess Global auf kardiologische und onkologische Patientendaten konzentrieren, wobei der Schwerpunkt auf der Beschaffung von onkologischen und kardiologischen Patientendatensätzen aus verschiedenen Ländern der Welt liegt, die auch unterrepräsentierte Patientengruppen umfassen. Die Abteilung für Präzisionsmedizin hat mit der Entwicklung einer Plattform begonnen, die die Analyse von Patientendaten in einer Weise ermöglicht, die die strengsten Datenschutzanforderungen erfüllt. Insgesamt geht NovAccess Global davon aus, dass seine Plattform für Patientendaten bis zum Ende des ersten Quartals 2024 für die kommerzielle Nutzung zur Verfügung stehen wird.

NovAccess Global beabsichtigt außerdem, KI innerhalb seiner Precision Medicine Division einzusetzen, um die optimalsten Antigene für dendritische Zellimpfstoffe zu identifizieren. Antigene sind die Moleküle, die die Immunantwort auslösen, und sie müssen spezifisch für die Tumorzellen und nicht für die normalen Zellen sein. KI kann die genomischen und proteomischen Daten von Tumorzellen analysieren und die am besten geeigneten Antigene für jeden Patienten finden.

NovAccess Global ist davon überzeugt, dass KI dazu beitragen kann, die Dosis und den Zeitpunkt von Impfstoffen aus dendritischen Zellen zu optimieren. Die Dosis und das Timing des Impfstoffs können die Wirksamkeit und Sicherheit der Behandlung beeinflussen. KI kann mathematische Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um die optimale Dosis und den optimalen Zeitpunkt auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie der Merkmale des Patienten, der Tumorart und des Tumorstadiums sowie des Immunstatus vorherzusagen.