NovAccess Global Inc. hat eine Partnerschaft mit CKN Ventures Limited bekannt gegeben, um den Zugang zu klinischen Datensätzen in Südostasien zu erweitern und so Therapien und Behandlungsprotokolle zu verbessern und zu beschleunigen. Diese Partnerschaft unterstützt die neue Abteilung für Präzisionsmedizin von NovAccess Global, die Anfang des Monats gegründet wurde, um die umfassendste Sammlung von Therapeutika und Behandlungsprotokollen unter Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und prädiktiven Technologien zu entwickeln. Unter Verwendung von Fortschritten in den Bereichen KI, Bilderkennung und prädiktive Datenwissenschaft werden NovAccess Global und CKN Ventures zusammenarbeiten, um den Zugang zu relevanten Datenquellen in Asien zu erweitern, die die Qualität und die Wirkung lizenzierter Datenbanken verbessern werden, um Patientendaten (phänotypisch, klinisch und genomisch) für die Analyse im Zusammenhang mit der Entwicklung von therapeutischen Medikamenten und Behandlungszwecken zu identifizieren.

Therapeutische und Behandlungsprotokolldaten werden an externe Pharma- und Biotechnologieunternehmen, private Kostenträger, nationale/internationale Gesundheitsbehörden sowie Gesundheitsdienstleister und Versicherer vermarktet. NovAccess Global beabsichtigt außerdem, die KI innerhalb dieser Datensätze zu nutzen, um die optimalen 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.