Expands AI/ML driven offering to include novel oncology biomarker discovery to predict patient outcomes and drug response in oncology
Biomarker discovery market estimated by third party research to be $51.5 billion in 2024
PITTSBURGH, July 25, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) -- Predictive Oncology Inc. (NASDAQ: POAI), a leader in AI-driven drug discovery and biologics, today announced that it is expanding its AI/ML driven drug discovery platform to pursue discovery of novel biomarkers that can be used to predict patient outcomes and drug response in oncology.
Predictive Oncology's biomarker discovery initiative stems, in part, from results obtained in the retrospective ovarian cancer study with UPMC Magee-Womens Hospital, which were presented at the 2024 American Society of Clinical Oncology (ASCO) Annual Meeting. In that study, Predictive Oncology successfully developed muti-omic machine learning models that identified key features that could more accurately predict both short-term (two-year) and long-term (five-year) survival outcomes among ovarian cancer patients as compared to clinical data alone. Through this process, Predictive Oncology obtained and analyzed data that supports novel ovarian cancer biomarker discovery and development that will be further explored both independently and in partnership with biopharma companies.
"We have already demonstrated the capabilities of our active machine learning platform to selectively utilize our diverse patient samples preserved in our biobank to predict responses to drugs with a very high degree of accuracy," said Arlette H. Uihlein, MD, SVP, Translational Medicine and Drug Discovery and Medical Director at Predictive Oncology. "We are now taking this one step further by applying state-of-the-art deep learning approaches for biomarker discovery related to both patient overall survival (OS) and drug response, which can be done with existing resources. Our platform enables us to apply deep learning to the correct patient cohorts and accelerate the initial stages of biomarker discovery."
"We believe the identification of novel cancer biomarkers represents the next significant opportunity for the application of our platform, which leverages the substantial value inherent in the diversified patient samples and data that we possess, as well as additional potential revenue streams for our company. Our technology has broad applicability, including the development of a clinical decision support tool to screen for clinical trial enrollment, and to inform subsequent drug discovery and development," stated Raymond Vennare, Chief Executive Officer of Predictive Oncology. "These capabilities extend well beyond ovarian cancer and can be used in the discovery of biomarkers for other cancer types as well, and we look forward to further validating these capabilities through development collaborations with leading biopharmaceutical partners and healthcare networks."
The total biomarker discovery market is estimated by third party research to be $51.5 billion in 2024.1
Predictive Oncology also announced today the release of a new white paper that discusses its biomarker discovery capabilities in greater detail. The white paper can be accessed at: .
About Predictive Oncology
Predictive Oncology is on the cutting edge of the rapidly growing use of artificial intelligence and machine learning to expedite early biomarker and drug discovery and enable drug development for the benefit of cancer patients worldwide. The company's scientifically validated AI platform, PEDAL, is able to predict with 92% accuracy if a tumor sample will respond to a certain drug compound, allowing for a more informed selection of drug/tumor type combinations for subsequent in-vitro testing. Together with the company's vast biobank of more than 150,000 assay-capable heterogenous human tumor samples, Predictive Oncology offers its academic and industry partners one of the industry's broadest AI-based drug discovery solutions, further complimented by its wholly owned CLIA lab and GMP facilities. Predictive Oncology is headquartered in Pittsburgh, PA.
Investor Relations Contact
Tim McCarthy
LifeSci Advisors, LLC
tim@lifesciadvisors.com
Forward-Looking Statements:
Certain matters discussed in this release contain forward-looking statements. These forward- looking statements reflect our current expectations and projections about future events and are subject to substantial risks, uncertainties and assumptions about our operations and the investments we make. All statements, other than statements of historical facts, included in this press release regarding our strategy, future operations, future financial position, future revenue and financial performance, projected costs, prospects, changes in management, plans and objectives of management are forward-looking statements. The words "anticipate," "believe," "estimate," "expect," "intend," "may," "plan," "would," "target" and similar expressions are intended to identify forward-looking statements, although not all forward-looking statements contain these identifying words. Our actual future performance may materially differ from that contemplated by the forward-looking statements as a result of a variety of factors including, among other things, factors discussed under the heading "Risk Factors" in our filings with the SEC. Except as expressly required by law, the company disclaims any intent or obligation to update these forward-looking statements.
人工知能/機械学習を利用したオンコロジーにおける新しいバイオマーカー発見を展開し、患者の予後と薬剤反応を予測する提供を拡大する。
第三者の調査によると、バイオマーカー発見市場は2024年に515億ドルになると予想されています。
人工知能駆動の薬剤発見および生物製剤分野のリーダーであるPredictive Oncology Inc.(NASDAQ:POAI)は、今日、癌における患者の予後と薬効を予測するために使用できる新しいバイオマーカーの発見を目指して、AI / ML駆動の薬剤発見プラットフォームを拡大することを発表しました。
Predictive Oncologyのバイオマーカー発見イニシアチブは、部分的にUPMC Magee-Womens Hospitalとの卵巣がんの追顧的研究で得られた結果に由来し、これは2024年の米国臨床腫瘍学会(ASCO)年次総会で発表されました。その研究では、Predictive Oncologyは、クリニカルデータだけよりも、卵巣がん患者の短期(2年間)および長期(5年間)の生存率をより正確に予測するための重要な特徴を特定するマルチオミック機械学習モデルを開発することに成功しました。このプロセスを通じて、Predictive Oncologyは、卵巣がんの新しいバイオマーカーの発見と開発をサポートするデータを入手し、独立しておよびバイオファーマ企業とのパートナーシップの下でさらに探求していきます。
「我々は、既に私たちの能動的マシン学習プラットフォームの機能を実証しており、私たちのバイオバンクに保存された多様な患者サンプルを選択的に利用して、薬物反応を非常に高い精度で予測することができます」と、Predictive Oncologyのトランスレーショナルメディシン&薬剤発見のSVPであるArlette H. Uihlein、MD、メディカルディレクターは言います。「今回、既存のリソースを用いて、患者全体の生存率(OS)および薬剤反応に関連するバイオマーカー発見のための最新のディープラーニングアプローチを適用して、さらに進化させました。当社のプラットフォームは、ディープラーニングを正しい患者コホートに適用し、バイオマーカー発見の初期段階を加速できるようにすることができます。」
「私たちは、がんの新しいバイオマーカーの発見を特定することが次の重要なチャンスであると考えており、多様な患者サンプルとデータに内在する相当な価値を活用する当社のプラットフォームの応用と、当社の収益の追加の潜在的な収益源を代表します。当社のテクノロジーは、臨床試験のエンロールメントのためにスクリーニングを行う臨床的な決定支援ツールの開発、後続の薬剤発見と開発にも使用でき、卵巣がんに限定されず、他のがんタイプのバイオマーカー発見にも使用できます。これらの機能は卵巣がんを超え、リーディング バイオファーマ企業との開発コラボレーションを通じて、これらの機能をさらに検証することを期待しています。」とPredictive OncologyのCEOであるRaymond Vennareは述べています。
第三者の調査によれば、バイオマーカー発見市場は2024年に515億ドルになると予想されています。1
Predictive Oncologyはまた、そのバイオマーカー発見の能力について詳しく説明した新しい白書を公表しました。白書は以下からアクセスできます。
Predictive Oncologyについて
Predictive Oncologyは、人工知能と機械学習を急速に活用して、世界中のがん患者のために早期のバイオマーカーと薬剤発見を促進し、薬剤開発を可能にしています。同社の科学的に検証されたAIプラットフォームであるPEDALは、腫瘍サンプルが特定の薬剤化合物に反応するかどうかを92%の精度で予測でき、以降のin-vitroテストのための薬剤/腫瘍タイプの組み合わせのより情報に基づいた選択が可能になります。同社の15万以上のアッセイ可能なヘテロジェネな人間腫瘍サンプルのバイオバンクとともに、Predictive Oncologyは、学術界および産業界のパートナーに、業界で最も広範なAIベースの薬剤発見ソリューションの1つを提供しています。また、完全に所有するCLIAラボとGMP施設を併せ持っています。Predictive Oncologyの本社は、ペンシルベニア州ピッツバーグにあります。
投資家関係担当
ティム・マッカーシー
ライフサイエンスアドバイザーズ株式会社
tim@lifesciadvisors.com
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