PRESS RELEASE
By: News Direct
April 3, 2024
PathAI Anuncia Apresentações de Pesquisa na Reunião Anual 2024 da AACR
--News Direct--
PathAI, Inc., uma empresa líder em patologia de precisão alimentada por IA, anunciou hoje que apresentará pesquisas de seu portfólio de produtos oncológicos na Reunião Anual da AACR em 7 a 10 de abril de 2024, em San Diego, CA. A pesquisa demonstra como modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos para caracterizar o microambiente tumoral (TME) de imagens inteiras coradas com hematoxilina e eosina (H&E) podem ser usados para avançar no desenvolvimento de biomarcadores e estratégias de medicina de precisão.
As apresentações incluem novas pesquisas que utilizam os modelos de fundação pan-tumoral da PathAI e seu produto comercialmente disponível, PathExplore1, para identificar características histológicas-chave associadas aos marcadores moleculares e à resposta do paciente à terapia. Destaques:
- Os pesquisadores utilizaram PathExplore em amostras de HNSCC e NSCLC para caracterizar a composição celular e tecidual do microambiente tumoral, bem como calcular fenótipos imunes diretamente a partir de H&E WSI. (Pôster #905)
- Pesquisadores da Incendia Therapeutics desenvolveram um método contínuo de pontuação para o Receptor de Domínio Discoidin 1 (DDR1), que revelou ampla exclusão imune em tumores com base na distribuição espacial de linfócitos, células T CD8+ e células imunes CD45+ a partir de imagens de H&E e mIF. DDR1 é altamente expresso em cânceres epiteliais e tem sido implicado no crescimento, invasão e falta de resposta à terapia tumoral. A pontuação de exclusão imune se correlaciona com a expressão de mRNA e proteína DDR1. O estudo fornece uma visão adicional do papel do DDR1 nos cânceres humanos e pode ser útil na seleção de indicações e na estratificação de pacientes para terapias direcionadas ao DDR1. (Pôster #2916)
- Usando aprendizado não supervisionado impulsionado pelas características do PathExplore e uma nova tecnologia de detecção de fibras de colágeno, os pesquisadores descobriram três fenótipos distintos de estroma associado ao câncer (CAS) que tinham padrões distintos de associação com a sobrevivência e assinaturas de expressão gênica. Dois deles foram enriquecidos em densidade de fibras de colágeno, assim como em densidade de fibroblastos, enquanto o terceiro fenótipo tinha a maior densidade de células imunes, fornecendo uma categorização de diferentes tipos de interação CAS-tumor que podem ser úteis para a estratificação de pacientes. (Pôster #4912)
- Usando modelos alimentados por IA da PathAI, pesquisadores da Foundation Medicine investigaram características do TME da patologia digital de resultados de imunoterapia entre pacientes com NSCLC dentro de um conjunto de dados do mundo real do Banco de Dados Clínico-Genômico Flatiron Health-Foundation Medicine. Esses resultados indicam que a composição do TME avaliada por meio da patologia digital pode ter utilidade na identificação de pacientes com NSCLC que responderão a inibidores de checkpoint imune de primeira linha além dos biomarcadores de imunoterapia estabelecidos. (Pôster #4969)
- Em colaboração com a EMD Serono, modelos TME alimentados por IA da PathAI foram usados para analisar H&E WSI de NSCLC a partir de um ensaio clínico randomizado de Fase 3 que comparou diretamente duas imunoterapias. Os pesquisadores compararam as características de abundância celular com dados de expressão gênica das mesmas amostras e descobriram que as características de abundância de células imunes e estromais estavam associadas à expressão de genes em vias celulares relevantes, confirmando a relevância biológica de nossas características celulares. Ao analisar as características ao lado dos dados clínicos do estudo retrospectivo, os pesquisadores identificaram biomarcadores prognósticos candidatos para imunoterapia. (Pôster #6179)
- Pesquisadores da Incendia Therapeutics ilustraram que características morfológicas derivadas de imagens de H&E usando o PathExplore podem ser preditores eficazes de exclusão imune definida por CD8, fornecendo uma opção para a estratificação de pacientes por fenótipo imune usando imagens de H&E amplamente disponíveis. As características e direção de associação estão alinhadas com o conhecimento prévio do mecanismo ou manifestações de exclusão ou infiltração imune no TME, incluindo a densidade relativa de linfócitos no tumor e no estroma. (Pôster #7392)
- Os modelos de fundação pan-tumoral da PathAI foram usados para identificar regiões de tecido e tipos celulares em H&E WSI para quantificar a pureza do tumor em vários tipos de tumor. As estimativas de pureza do tumor derivadas do modelo foram comparadas a três métodos moleculares ortogonais de pureza e foi constatada sua correlação em diferentes indicações de doença. Esses resultados fornecem evidências de como a IA pode melhorar a eficiência dos testes moleculares e aprimorar estratégias de diagnóstico de precisão. (Pôster #7402)
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Resumo #
Título
Colaborador
Produto
7 de abril de 2024, 13:30 - 17:00
A quantificação de ML de linfócitos tumorais distinguem fenótipos imunes e revelam heterogeneidade fenotípica
AbbVie
PathExplore
8 de abril de 2024, 13:30 - 17:00
A expressão do Receptor de Domínio Discoidin 1 (DDR1) está associada ao grau de exclusão imune em tumores epiteliais
Incendia Therapeutics
PathExplore
9 de abril de 2024, 9:00 - 12:30
Deteção não supervisionada de fenótipos estromais com propriedades fibrogênicas e inflamadas distintas em NSCLC
N/A
PathExplore
9 de abril de 2024, 9:00 - 12:30
Investigação de biomarcadores do microambiente tumoral (TME) da patologia digital para estratificação de resposta à imunoterapia (IO) em pacientes com NSCLC não escamoso avançado
Foundation Medicine
PathExplore
9 de abril de 2024, 13:30 - 17:00
A quantificação espacial de machine learning (ML) do microambiente tumoral (TME) identifica diferenças associadas com a resposta ao tratamento com bintrafusp alfa (BA) vs tratamento com pembrolizumabe (PEM) no estudo INTR@PID Lung 037 3 INTR@PID Lung 037
EMD Serono
PathExplore
9 de abril de 2024, 9:00 - 12:30
Identificação baseada em machine learning de características morfológicas derivadas do H&E associadas à exclusão imune definida por células T CD8+
Incendia Therapeutics
PathExplore
10 de abril de 2024, 9:00 - 12:30
Modelos AI de fundação preveem medidas moleculares de pureza do tumor
N/A
1PathExplore é Apenas para Uso em Pesquisa. Não destinado ao uso em procedimentos diagnósticos.
Sobre a PathAI
A PathAI é a única empresa de tecnologia focada em IA a fornecer soluções abrangentes de patologia de precisão, desde serviços de laboratório úmido até a implantação de algoritmos para ensaios clínicos e uso laboratorial. Rigorosamente treinados e validados com dados de mais de 15 milhões de anotações, seus modelos alimentados por IA podem ser alavancados para otimizar a análise de amostras de patologia, melhorando a eficiência e a precisão da interpretação da patologia, bem como para avaliar com mais detalhes a eficácia terapêutica e acelerar o desenvolvimento de medicamentos para doenças complexas.
A PathAI, sediada em Boston, MA, e operando um laboratório certificado pelo CAP/CLIA em Memphis, TN, tem orgulho de contar com uma equipe de mais de 600 pensadores inovadores de todo o mundo. Para mais informações, visite www.pathai.com.
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