Revoluție în opțiunile de medicamente pentru bolile inflamatorii ale pielii

A HOLD FreeRelease | eTurboNews | eTN
Compus de Linda Hohnholz

AMPEL BioSolutions anunță astăzi o descoperire în medicina de precizie și personalizată care ar putea revoluționa modul în care medicii tratează bolile inflamatorii ale pielii, cum ar fi lupusul, psoriazisul, dermatita atopică și sclerodermia. Dezvăluit în revista Science Advances, revizuită de colegi, lucrarea detaliază abordarea revoluționară a învățării automate a AMPEL pentru a caracteriza activitatea bolii din datele despre expresia genelor obținute din biopsiile pielii ale pacienților. Testul de laborator, doar un concept din ultimii câțiva ani, este acum gata de dezvoltare pentru utilizare practică. Obiectivul inițial al AMPEL a fost lupusul, dar testul poate fi folosit pentru multe boli autoimune sau inflamatorii ale pielii care afectează mai mult de 35 de milioane de americani.

Abordarea inovatoare de învățare automată a AMPEL, care este acum gata să fie dezvoltată ca un test de biomarker de sprijinire a deciziei, ar putea avea un impact semnificativ asupra îngrijirii sănătății, permițând medicilor să identifice cauza simptomelor bolii pacientului și să aleagă mai precis tratamentul adecvat. Abordarea AMPEL este suficient de sensibilă pentru a detecta modificări ale pielii neimplicate clinic, astfel încât intervenția timpurie să poată preveni erupțiile sistemice și deteriorarea pielii aparente în leziuni. Aplicarea abordării de învățare automată a AMPEL ar putea ajuta, de asemenea, companiile farmaceutice în dezvoltarea de medicamente și studiile clinice.

Pacienții cu boli cronice de piele suferă adesea de o activitate imprevizibilă a bolii, care are un impact asupra activităților zilnice precum munca și viața de familie. Deoarece simptomele imprevizibile duc adesea la deplasări la camera de urgență, capacitatea de a prezice agravarea bolii și implicarea sistemică cu biopsiile de rutină ale pielii are implicații importante pentru îngrijirea sănătății și economia sănătății.

Împreună cu seria de instrumente AMPEL pentru a analiza seturi de date clinice foarte mari și complexe („Big Data”), programul de învățare automată al AMPEL este un pas semnificativ către implementarea unui test de rutină cutanat pentru monitorizarea activității bolii și oferirea de sprijin pentru luarea deciziilor pentru tratamentul bazat pe gena pacientului. expresie. Acest lucru va transforma modul în care medicii tratează bolile cronice de piele utilizând informațiile colectate de testul de laborator și analizate prin învățarea automată pentru a diagnostica, a caracteriza anomaliile moleculare precise și a trata bolile de piele înainte de a începe deteriorarea, salvând pacienții de durerea și neplăcerile unei boli care altfel le afectează drastic viața.

Companiile farmaceutice testează medicamente în studiile clinice și se confruntă cu provocarea de a înrola pacienți care au cel mai bun potențial de a răspunde la tratamentul testat. Înscrierea pacienților „greșiți” poate duce la eșecul studiului, ceea ce duce adesea la anularea dezvoltării unui medicament spre aprobarea FDA, care poate avea beneficii într-un subgrup al populației totale de pacienți. Testul cutanat al AMPEL va ajuta companiile farmaceutice să identifice pacienții cel mai probabil să răspundă la tratamente specifice, contribuind astfel la îmbunătățirea rezultatelor în studiile clinice.

Dr. Peter Lipsky, Chief Medical Officer și Co-fondator, AMPEL BioSolutions: „În prezent, nu există nicio altă aplicație care să poată prezice cu exactitate activitatea bolii și să propună tratamente adecvate și suntem foarte încurajați de această descoperire raportată în Science Advances. Pentru acei pacienți care suferă de boli cronice de piele, inovațiile semnificative în tratamente nu pot veni destul de curând. În urma dezvoltării conceptului nostru de învățare automată, acum putem merge mai departe în colaborarea cu partenerii noștri pentru a dezvolta acest test cutanat care ar putea transforma modul în care medicii pot ajuta pacienții cu boli cronice de piele să își gestioneze starea, oferind tratamente mai bune și mai precise, bazate pe fiecare persoană. date despre pacient, mai degrabă decât o abordare generală.”

Dr. Amrie Grammer, director științific și co-fondator, AMPEL BioSolutions: „Echipa noastră a dezvoltat un instrument care poate transforma modul în care sunt tratați pacienții cu afecțiuni ale pielii. Ca companie de medicină de precizie, AMPEL schimbă paradigma de tratament în bolile autoimune și inflamatorii. Suntem mândri că facem această activitate în Virginia și vom continua să recrutăm talente și să ne dezvoltăm afacerea aici.”

Dr. Wright Caughman, profesor, departament de dermatologie, Școala de Medicină Emory și vicepreședinte executiv pentru afaceri de sănătate (emerit), Universitatea Emory: „Testul extrem de inovator de biopsie cutanată de la AMPEL va oferi un nou instrument excelent pentru diagnosticarea și gestionarea bolilor autoimune și boli inflamatorii ale pielii. AMPEL prezintă această lucrare la reuniunea Societății pentru Dermatologie Investigativă la sfârșitul acestei luni. Odată ce testul genomic clinic al AMPEL este certificat CLIA, medicii vor putea identifica rapid cele mai bune medicamente pentru fiecare pacient în parte și vor obține un control mai rapid și mai sigur al bolii lor.”

CE ESTE DE LUAT DIN ACEST ARTICOL:

  • This will transform the way doctors treat chronic skin diseases by using the information gathered by the lab test and analyzed by machine learning to diagnose, characterize the precise molecular abnormalities and treat skin diseases before damage begins, saving patients from pain and inconvenience of a disease that otherwise drastically affects their lives.
  • Paired with AMPEL’s pipeline of tools to analyze very large and complex clinical datasets (“Big Data”), AMPEL’s machine learning program is a significant step towards implementing a routine skin test for monitoring disease activity and providing decision support for treatment based on a patient’s gene expression.
  • Following the development of our machine learning concept, we can now move forward in working with our partners to develop this skin test that could transform the way doctors can help patients with chronic skin disease manage their condition by offering better and more precise treatments based on individual patient data rather than a general approach.

Despre autor

Linda Hohnholz

Redactor-șef pentru eTurboNews cu sediul în sediul central al eTN.

Mă abonez
Anunță-mă
oaspete
0 Comentarii
Feedback-uri în linie
Vezi toate comentariile
0
Mi-ar plăcea gândurile, vă rog să comentați.x
Distribuie la...