Telo Genomics Corp. gab bekannt, dass die Ergebnisse der Entwicklung, Validierung und Implementierung seiner Module für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), die in seinen TeloView Myelom-Diagnosetests verwendet werden, auf der Jahrestagung 2024 der American Society of Clinical Oncology (ASCO) vorgestellt wurden, die vom 30. Mai bis 4. Juni 2024 in Chicago, USA, stattfand. Die vorgestellten Ergebnisse beschreiben die Validierung und Freigabe von Telos eigenem Tool CellSelect-Pro, das mit Hilfe von maschinellem Lernen und KI-Plattformen entwickelt wurde, um die Verarbeitung von Proben im Hochdurchsatz zu erleichtern und gleichzeitig die Konsistenz und Genauigkeit zu verbessern.

Das Tool wird sich positiv auf die Durchlaufzeit (TAT) der Probenverarbeitung auswirken und ermöglicht Kosteneinsparungen von 20-25% im Vergleich zur manuellen Zellselektion in den TeloView Myelom-Diagnosetests des Unternehmens. Der innovative, firmeneigene Algorithmus wurde entwickelt, um Myelom-Plasmazellen in den getesteten Patientenproben zu identifizieren, zu quantifizieren und zu verarbeiten. Über 5.000 Myelom-positive und -negative Zellen wurden verwendet, um den KI-Algorithmus zu trainieren, der durch die Verarbeitung von über 20 Proben von Myelompatienten validiert wurde.

CellSelect-Pro erreichte bei der durchgeführten Validierung eine Genauigkeit von >90% und eine Präzision von >80%. Das Tool wurde erfolgreich in die Test-Workflows von Telo implementiert. Die primäre klinische Anwendung für CellSelect-Pro ist Telos Produkt für Patienten mit schwelendem Multiplem Myelom (SMM), TeloViewSMM, das jetzt in den USA im Rahmen des SMART-Programms (Smoldering Multiple myeloma Assessment of Risk for Transformation) des Unternehmens angeboten wird.

CellSelect-Pro wurde auch in den Arbeitsablauf der aktiven klinischen MRD-Studie (Minimal Residual Disease) von Telo für behandelte Patienten mit multiplem Myelom integriert, die in Zusammenarbeit mit der McGill University in Montreal, Kanada, durchgeführt wird.