Insilico Medicine und MSK kooperieren bei KI-gestützter Wirkziel-Entdeckung für gastroösophageale Tumoren

Insilico Medicine (3696.HK), ein klinisch tätiges Unternehmen für die Wirkstoffforschung (drug discovery) mit generativer künstlicher Intelligenz (KI), und das Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) haben eine kollaborative Forschungsvereinbarung geschlossen, um neue therapeutische Ziele für gastroösophageale Malignome zu identifizieren. Die Initiative baut auf der globalen Führungsrolle von MSK in diesem Bereich auf – unter Leitung des Carroll and Milton Petrie Chair, Chief of GI Oncology und Founding Director des MSK GEC Therapeutics Accelerator – dessen Team mehrere praxisverändernde Fortschritte bei Magenkrebs und Karzinomen des gastroösophagealen Übergangs erzielt hat.

Ein Senior Project Manager im Labor wird als Projektleiter auf MSK-Seite fungieren und die Integration wissenschaftlicher, operativer und translationaler Aktivitäten über die Teams hinweg unterstützen.

Das multidisziplinäre Team von Insilico Medicine wird seine PandaOmics platform und weitere proprietäre Tools einsetzen, um die Entdeckung neuer Krankheitsmechanismen und Wirkziel-Hypothesen zu beschleunigen. PandaOmics ist eine KI-gestützte Plattform zur Analyse biologischer Daten, die entwickelt wurde, um die Identifizierung von Wirkzielen zu beschleunigen, indem fortschrittliche, mehrdimensionale Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) und der Bioinformatik mit multimodalen Omics-Daten sowie biomedizinischen Textdaten zur Identifizierung therapeutischer Ziele und Biomarker integriert werden. Die Plattform nutzt über 20 proprietäre KI- und bioinformatische Modelle, um systematisch „druggable“ biologische Targets mit hohem translationalem Potenzial zu priorisieren.

Eine zentrale Stärke des Projekts ist die Integration der umfangreichen multi-omischen klinischen Datensätze von MSK in PandaOmics. MSK steuert hochwertige genomische, proteomische und transkriptomische Patientendaten sowie tiefgehend annotierte klinische Kohorten bei und bietet damit eine reichhaltige Grundlage für systematische Analysen und die Identifizierung von Krankheits-Treibern über verschiedene GEC-Subtypen hinweg. Durch die Kombination der klinischen und translationalen Expertise von Weltklasse bei MSK mit den KI-gestützten Plattformen von Insilico wollen die gemeinsamen Projektteams umsetzbare Targets und biologische Signalwege aufdecken, die künftig zu personalisierten Therapieoptionen und besseren Ergebnissen für Patientinnen und Patienten mit gastroösophagealen Krebserkrankungen führen könnten.

Die Zusammenarbeit konzentriert sich derzeit auf Datenerhebung, Qualitätskontrolle und Integration. In nachfolgenden Phasen sollen KI-gestützte Hypothesengenerierung, Target-Ranking und detaillierte biologische Untersuchungen folgen. Das Projekt unterstützt zudem die Evaluation und Weiterentwicklung identifizierter Targets über verschiedene therapeutische Modalitäten hinweg, einschließlich Biologika und Small Molecules.

„Diese Zusammenarbeit mit MSK vereint führende klinisch-onkologische Expertise mit unseren Plattformen für generative KI“, sagte der Founder and CEO von Insilico Medicine. „Gastroösophageale Karzinome gehören weiterhin zu den herausforderndsten soliden Tumoren. Durch die Integration der außergewöhnlichen klinischen Datenressourcen von MSK mit unseren Target-Discovery-Technologien wollen wir bedeutsame biologische Erkenntnisse identifizieren und die Entwicklung neuer Therapieoptionen für Patientinnen und Patienten weltweit beschleunigen.“

Der Chief of GI Oncology erklärte: „GEC-Patientinnen und -Patienten brauchen neue Durchbrüche, und diese Durchbrüche müssen aus einem tieferen Verständnis der einzigartigen Krankheitsbiologie jedes einzelnen Patienten kommen. Indem wir klinische und molekulare Daten auf Patientenebene mit transformativen KI-Tools kombinieren, können wir die Entdeckung klinisch relevanter Targets beschleunigen und stärker personalisierte Therapien – in Echtzeit und schneller – zu den Patientinnen und Patienten bringen, die sie am dringendsten benötigen.“

Durch den Einsatz modernster KI- und Automatisierungstechnologien hat Insilico die Effizienz der präklinischen Arzneimittelentwicklung deutlich gesteigert und damit einen Maßstab für KI-gestützte F&E in der Arzneimittelentwicklung gesetzt. Während die traditionelle frühe Wirkstoffforschung im Durchschnitt 4,5 Jahre benötigt, hat Insilico von 2021 bis 2024 20 präklinische Kandidaten nominiert – mit einer durchschnittlichen Zeit von Projektstart bis zur Nominierung eines preclinical candidate (PCC) von nur 12 bis 18 Monaten pro Programm, wobei in jedem Programm lediglich 60 bis 200 Moleküle synthetisiert und getestet wurden.