Telo Genomics Corp. kündigte den Start einer Validierungsstudie an, um die Kommerzialisierung seines Hauptprodukts in der Entwicklung für Patienten mit schwelendem multiplem Myelom (SMM) zu beschleunigen. Das Unternehmen gab außerdem bekannt, dass es vor kurzem in seinem Arbeitsablauf mehrere firmeneigene Automatisierungslösungen implementiert hat, bei denen modernste Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. Das Unternehmen hat vor kurzem die SMM-Patientenproben für eine Validierungsstudie erhalten, die das Unternehmen in Angriff nehmen wird. Die klinische Studie wird unter der klinischen Leitung von Dr. Hans Knecht, Leiter der Hämatologie, Jewish General Hospital & McGill University, Montreal, Kanada und klinischer Berater von TELO, durchgeführt. Die Proben wurden in Zusammenarbeit mit dem Francois Baclesse Cancer Center, Caen, Frankreich, erhalten. Ziel der begonnenen Studie ist es, die Validierung der laufenden Zusammenarbeit des Unternehmens mit der Mayo-Klinik zu beschleunigen, um das Hauptprodukt des Unternehmens, einen Prognosetest für Patienten mit schwelendem multiplem Myelom (SMM), zu entwickeln. Der in der Entwicklung befindliche Haupttest des Unternehmens für SMM-Patienten hat das Potenzial, SMM-Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren, die von einer sofortigen Behandlung profitieren würden, und - was ebenso wichtig ist - der Test hat auch das Potenzial, die Krankheitsstabilität von SMM-Patienten mit niedrigem Risiko zu bestätigen, die sicher überwacht und alle drei Monate getestet werden können. Der gesamte adressierbare Markt für diesen TeloView-Test wird nach vorsichtigen Schätzungen auf über 200.000 SMM-Patienten allein in den USA geschätzt, mit dem Potenzial für über 500.000 Tests pro Jahr. Das Multiple Myelom (MM) ist eine Krebserkrankung, die sich in Plasmazellen, einer Art von weißen Blutkörperchen, bildet. Bis heute ist MM eine tödliche, unheilbare Krebsart. Dem MM gehen 2 asymptomatische Formen der Krankheit (Vorstufen) voraus, die als monoklonale Gammopathie von unbestimmter Bedeutung (MGUS) und SMM bekannt sind. Die Progressionsrate von MGUS zum Vollstadium des MM liegt bei etwa 1 % pro Jahr und gilt daher als geringes Progressionsrisiko. Bei der SMM beträgt die Progressionsrate zum Vollstadium des MM 15 % pro Jahr. Das Fortschreiten von SMM-Patienten zum Vollstadium des MM stellt für die Ärzte ein großes Problem bei der Behandlung der MM-Krankheit dar. Das Hauptprodukt des Unternehmens, das sich in der Entwicklung für SMM befindet, soll den medizinischen Fachkräften eine lang erwartete Lösung für die Behandlung dieser Patientengruppe bieten. Derzeit werden SMM-Patienten zwar überwacht, aber nicht behandelt. Die klinische Gemeinschaft der MM-Patienten sucht eifrig nach nicht-invasiven Prognosemethoden, um SMM-Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren und die Krankheitsstabilität von SMM-Patienten mit niedrigem Risiko zu bestätigen. Auf der Jahrestagung der American Society of Hematology (ASH) im Dezember 2021 und dem Internationalen Myelom-Workshop im September 2021 wurde die Dringlichkeit der Entwicklung eines Prognoseinstruments für SMM-Patienten von den wichtigsten Meinungsführern des MM wiederholt betont. Derzeit laufen mehrere klinische Studien zur Behandlung von SMM-Patienten. Der Fortschritt dieser Studien wird jedoch durch das Fehlen eines wirksamen Instruments zur Identifizierung von Hochrisikopatienten gebremst - ein echter ungedeckter Marktbedarf. Die Behandlungskosten für einen diagnostizierten MM-Patienten im Vollstadium belaufen sich auf über 100.000 Dollar pro Jahr. Die unnötige Behandlung eines der 80 % der stabilen SMM-Patienten zu diesen Kosten würde eine erhebliche Belastung für die Gesundheitssysteme darstellen. Das Unternehmen gab außerdem bekannt, dass es in den letzten 12 Monaten mehrere interne F&E-Projekte durchgeführt hat, um den Durchsatz zu erhöhen, die Genauigkeit zu maximieren und die Effizienz zu steigern. Diese Projekte umfassten: i) verstärkte Automatisierung und Stapelverarbeitung der Mikroskopiekomponente des Arbeitsablaufs, ii) Einführung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Erleichterung der automatisierten Auswahl von Zielzellen, einem Schlüsselschritt in der Einzelzellanalyse, der den Wert der TeloView-Analytik erhöht, und iii) Verbesserung der Verarbeitungskapazität der TeloView-Plattform. Diese Projekte sind nun abgeschlossen, validiert und implementiert. Durch die Implementierung dieser Verbesserungen im Arbeitsablauf des Unternehmens konnte die Effizienz und Produktivität von TeloView um über 40 % gesteigert werden. Zu den wichtigsten Vorteilen dieser Verbesserungen gehören: i) Beschleunigung des Abschlusses klinischer Studien, ii) Vereinfachung des Prozesses der Technologieübernahme durch potenzielle Partner oder Lizenznehmer in der Zukunft, iii) Senkung der Kosten für die Probenverarbeitung, indem die hochqualifizierten Vermögenswerte des Unternehmens die Multitasking-Möglichkeiten maximieren können, iv) Minimierung der Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die von Menschen verursacht werden.