Asep Inc. meldet bahnbrechende KI- Technologie zur schnellen Diagnose von Sepsis und verbesserten Superbug-Therapien

Vancouver, BC, 2. Juni 2023/ IRW-Press / Asep Medical Holdings Inc. (Asep Inc. oder das Unternehmen) (CSE: ASEP) (OTCQB: SEPSF) (FWB: JJ8) meldet den bahnbrechenden Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur schnellen Erkennung von Sepsis-Infektionen. Die Methode wurde vom Hancock Lab unter der Leitung von Dr. Robert E. W. Hancock, Killam Professor an der University of British Columbia (UBC), entwickelt, und analysiert die dysfunktionalen Immunreaktionen, die an Sepsis beteiligt sind, um Gene zu identifizieren, die vorhersagen, ob ein Patient eine schwere Sepsis erleiden wird.

Wir haben KI genutzt, um praktische Ergebnisse in Bereichen mit hohem medizinischem Bedarf zu erzielen, einschließlich der Sepsis-Diagnose. Sepsis ist eine schwere Krankheit, die weltweit für einen von fünf Todesfällen1 und im Wesentlichen für alle Todesfälle infolge einer schweren COVID-19-Erkrankung verantwortlich ist. In der Regel kommt ein Patient in die Notaufnahme und fühlt sich sehr krank, mit relativ unspezifischen Symptomen. Ärzte sind in den ersten 24 bis 48 Stunden in einem Look-and-See-Muster gefangen. Aber mit jeder Stunde, die die Behandlung verzögert wird, steigt das Sterberisiko um bis zu 7,6 %2, was die Notwendigkeit einer schnellen Erkennung unterstreicht, so Dr. Hancock, Vorsitzender und CEO von Asep Inc. Mithilfe von KI konnte unser Team Gene identifizieren, die vorhersagen, ob ein Patient, einschließlich solcher mit pandemischen Erkrankungen wie COVID-19, eine schwere Sepsis3,4 entwickeln werden, fügte Dr. Hancock hinzu. In den ersten klinischen Studien3,4 hat der SepsetER TM-Test sehr gut funktioniert, und unsere Bioinformatiker haben nun KI angewendet, um den behandelnden Ärzten die Ergebnisse des Tests mitzuteilen. Wir bereiten eine klinische Bestätigungsstudie am St. Pauls Hospital in der Innenstadt von Vancouver, BC, vor, um die Leistung des diagnostischen Tests bei Sepsis-Patienten zu bewerten. Diese Studie wird einer größeren klinischen Studie vorausgehen, in der die Leistung von SepsetER, der Sepsis-Diagnosetechnologie des Unternehmens, mit einem oder mehreren ähnlichen derzeit auf dem Markt befindlichen Geräten verglichen wird, und zwar in Vorbereitung auf die Einreichung einer 510(k) Submission bei der FDA, mit welcher die Zulassung für den Test als Medizinprodukt beantragt wird. Asep Inc. geht davon aus, dass das 510(k)-Antragsverfahren in im ersten Quartal 2024 abgeschlossen sein wird und der Test bald danach den Krankenhäusern zur Verfügung stehen wird.

KI wurde auch verwendet, um die extreme Komplexität1 der Sepsis, die bisher nur begrenzt behandelbar war, zu entzerren. In den jüngsten klinischen Studien, die vom Lancet Journal EBioMedicine3 und vom Nature Journal Scientific Reports4 veröffentlicht wurden, wurden KI-Methoden angewendet, die bei der Identifizierung, welche der fünf Sepsis-Endotypen bei einem Patienten auftrat, eine Genauigkeit von 97 % zeigten. Diese Biomarker funktionierten auch auf der Intensivstation, wo gezeigt wurde, dass ein Endotyp besonders tödlich war und eine Mortalitätsrate von 46 % besaß. Die Entschlüsselung der Mechanismen, die der Sepsis zugrunde liegen, ist der Schlüssel zur Risikobewertung und zur Entwicklung neuer Behandlungsmethoden für Sepsis, so Hancock. Diese wichtige Beobachtung wird die Grundlage für einen zweiten in der Entwicklung befindlichen diagnostischen Test bilden.

Der Kampf gegen Biofilme

Das Versagen von Antibiotika5 aufgrund der verzögerten Diagnose von Sepsis, die hohe Prävalenz von rekalzitranten Biofilm-Infektionen und eine erhöhte Antibiotikaresistenz, die durch die rückläufige Entdeckung von Antibiotika verstärkt wird, gehören ebenfalls zu den dringlichsten Gesundheitsproblemen unserer Gesellschaft. Dr. Hancock und sein Team haben KI angewendet, um eine Vielzahl antimikrobieller Peptide (Ketten von etwa einem Dutzend Aminosäuren) zu identifizieren, die eine vielversprechende neue Klasse von Antibiotika darstellen.6 Asep Inc. hat diese KI-Methoden angepasst, um das Versagen von Antibiotika im Zusammenhang mit Biofilmen, einem multizellulären Wachstumszustand von Bakterien, die auf konventionelle Antibiotika anpassungsfähig resistent sind, entgegenzuwirken.7,8

Antibiofilm-Peptide bieten eine Vielzahl von realen Anwendungen7, einschließlich Wundbandagen, Sinusitis, Mundspülung und antibakterielle medizinische Instrumentenbeschichtungen, um nur einige zu nennen. Das Team von Dr. Hancock verwendete die Peptid-Array-Technologie, um umfassende halb-zufällige Peptid-Bibliotheken unter Verwendung der Aminosäurezusammensetzung der aktivsten Peptide zu erstellen. Die resultierenden Daten wurden mit einer als künstliche neuronale Netzwerke bezeichneten KI-Technik verwendet, um quantitative in silico-Modelle der Antibiotikaaktivität zu entwickeln.6 Stichproben zeigten bei der Vorhersage der Aktivität von 100.000 virtuellen Peptiden eine bemerkenswerte Wirksamkeit. Die besten Peptide, die das oberste Viertel der vorhergesagten Aktivitäten repräsentierten, waren wirksam gegen ein breites Spektrum multiresistenter Superbugs mit Aktivitäten, die besser als oder vergleichbar mit vier häufig verwendeten konventionellen Antibiotika waren und wirksamer als der am weitesten fortgeschrittene klinische Kandidat eines antimikrobiellen Peptids und in Tiermodellen auch vor Staphylococcus aureus-Infektionen Schutz boten. Ähnliche Methoden wurden zur Ableitung ausgezeichneter Antibiofilm-Peptide eingesetzt. Asep bereitet sich darauf vor, die besten dieser Peptide in Kliniken bereitzustellen.

Wir nutzen KI täglich als wertvolles Instrument im Kampf gegen das Antibiotikaversagen. Während andere versuchen, die Komplexität von KI und deren Einsatz in ihren Entwicklungsprozessen zu verstehen, setzen wir sie bereits selbstbewusst und mit erstaunlichem Erfolg in unseren diagnostischen und therapeutischen Angeboten ein. Wir sind der Meinung, dass das wissenschaftliche Team von Asep Inc. eine führende Rolle dabei spielt, die Leistungsfähigkeit von KI zur Verbesserung der Humangesundheit zu nutzen, sagte Dr. Evan Haney, Chief Scientific Officer von Asep Inc.

Über Asep Medical Holdings Inc.

Asep Medical Holdings Inc. ( asepmedical.com) ist bestrebt, das globale Problem des Antibiotikaversagens anzugehen, indem neuartige Lösungen für bedeutende medizinische Bedürfnisse in der Humanmedizin entwickelt werden. Das Unternehmen entstand durch eine Konsolidierung von drei bestehenden Privatunternehmen, allesamt mit Technologien in fortgeschrittener Entwicklung: Sepset Biosciences Inc. (proprietäre Diagnosetools zur frühzeitigen und rechtzeitigen Erkennung von Sepsis), ABT Innovations Inc. (Breitbandtherapeutika zur Behandlung von multiresistenten Biofilm-Infektionen) und SafeCoat Medical Inc. (eine antimikrobielle Peptid-Bewuchsschutzbeschichtungstechnologie für medizinische Geräte).

Sepset Biosciences Inc. (sepset.ca) entwickelt eine Diagnosetechnologie, die anhand einer Genexpressionssignatur des Patienten die die Entwicklung einer schweren Sepsis vorhersagt – eine der signifikanten Erkrankungen, die zu einem Antibiotikaversagen führen, da Antibiotika die Primärbehandlung für Sepsis sind. Sepsis war im Jahr 2017 für fast 20 % aller Todesfälle weltweit verantwortlich, und im Wesentlichen für alle Todesfälle aufgrund von COVID-19 und anderen Pandemien. Der SepsetER-Test ist ein auf Blut basierender Genexpressions-Assay, der einfach umzusetzen ist, und die Ergebnisse liegen in etwa einer Stunde nach der Entnahme einer Blutprobe in der Notaufnahme oder auf der Intensivstation vor. Diese proprietäre Diagnosetechnologie unterscheidet sich von aktuellen Diagnosetests dadurch, dass sie die Diagnose einer schweren Sepsis innerhalb von ca. 60 Minuten nach Beginn des Tests ermöglicht. Eine Bakterienkultur, der Goldstandard, liefert eine Diagnose nach ca. 15 Stunden, diese kann aber auch bis zu drei Tagen dauern. Asep Inc. ist der Ansicht, dass sein Test es Ärzten ermöglichen wird, frühzeitig kritische Entscheidungen bezüglich geeigneter Therapien zu treffen und somit die Gesamtmorbidität und Mortalität aufgrund von Sepsis zu reduzieren.

Die von ABT Innovations Inc. (abtinnovations.ca) entwickelte Peptidtechnologie deckt ein breites Spektrum von therapeutischen Anwendungen ab: bakterielle Biofilm-Infektionen (Infektionen durch medizinische Geräte, chronische Infektionen, Lungen-, Harnblasen-, Wund-, Zahn-, Haut und HNO-Infektionen, Sinusitis, orthopädische Infektionen etc.), Entzündungshemmer, antiinfektiöse Immunmodulatoren sowie Impfstoff-Adjuvanzien. Das Unternehmen befindet sich in der präklinischen Entwicklungsphase mit vielversprechenden Daten.

Die Technologie von SafeCoat Medical Inc. (safecoatmedical.com) umfasst selbstmontierende biokompatible Polymere, die mit konjugierten antimikrobiellen Peptiden kombiniert und als stabile antimikrobielle und/oder Bewuchsschutzbeschichtungen auf praktisch jede Oberfläche aufgetragen werden können. Von besonderem Interesse ist die Anwendung dieser vielseitigen antimikrobiellen Beschichtung auf verschiedene Medizinprodukte und Implantate, die häufig mit Biofilm-Infektionen kontaminiert sind. SafeCoat optimiert Methoden zur Herstellung und zum Auftragen dieser antibakteriellen Beschichtungen auf eine Vielzahl von Oberflächen und kann die Zusammensetzung der Beschichtung und der zugehörigen Peptidsequenzen für jede gewünschte Anwendung anpassen.

FÜR WEITERE INFORMATIONEN KONTAKTIEREN SIE BITTE

Chris Dallin, Marketing Director
Asep Medical Holdings Inc.
E. chris@asepmedical.com
T. +1 (604) 362.3654

ZUKUNFTSGERICHTETE AUSSAGEN

Diese Pressemitteilung enthält bestimmte zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne dieser Aussagen nach den geltenden Wertpapiergesetzen. Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch Wörter wie antizipieren, planen, fortsetzen, erwarten, projizieren, beabsichtigen, glauben, antizipieren, schätzen, können, werden, potenziell, vorgeschlagen, positioniert und andere ähnliche Wörter gekennzeichnet, oder durch Aussagen, wonach bestimmte Ereignisse oder Bedingungen eintreten können oder werden. Zu diesen Aussagen gehören unter anderem die erfolgreiche klinische Erprobung unseres Sepsis-Diagnosetests und die beabsichtigte Beantragung der behördlichen Zulassung: dass das Unternehmen die behördliche Zulassung nicht wie geplant oder überhaupt erhält; die Durchführung präklinischer Studien zu unserem führenden Therapeutikum in der Erwartung, dass dies zu schnellen klinischen Studien führen wird; der Zeitrahmen für die Diagnose von Sepsis mit den Produkten des Unternehmens; die potenziellen Chancen für die Umsatzgenerierung; die therapeutischen Vorteile der Produkte des Unternehmens; und andere Aussagen in Bezug auf die vorgeschlagenen Geschäftspläne des Unternehmens. Bei den Schlussfolgerungen und Vorhersagen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen in dieser Pressemitteilung enthalten sind, wurden verschiedene Annahmen getroffen. Zukunftsgerichtete Aussagen beruhen auf den Meinungen und Schätzungen der Geschäftsleitung zum Zeitpunkt der Abgabe der Aussagen und unterliegen einer Vielzahl von Risiken, einschließlich des Risikos, dass die Produkte des Unternehmens nicht die erwartete Leistung erbringen; dass das Unternehmen nicht die erforderlichen behördlichen Zulassungen oder Testergebnisse erhält; dass die Produkttests des Unternehmens nicht erfolgreich sind und die Genehmigungen nicht innerhalb der geschätzten Fristen oder überhaupt nicht erteilt werden; dass das Unternehmen nicht in der Lage ist, mit seinen Produkten wie erwartet oder überhaupt Einnahmen zu erzielen; dass der Markt für die Produkte des Unternehmens möglicherweise nicht der Beschreibung in dieser Pressemitteilung entspricht; sowie verschiedene andere Risikofaktoren, die im Prospekt von Asep Medical Inc. vom 9. November 2021 und im Lagebericht (MD&A) des Unternehmens genannt werden, die auf dem Profil des Unternehmens unter www.sedar.com eingesehen werden können, sowie Ungewissheiten und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ereignisse oder Ergebnisse wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen prognostizierten abweichen. Asep Medical Inc. ist nicht verpflichtet und lehnt ausdrücklich jede Absicht oder Verpflichtung ab, zukunftsgerichtete Aussagen zu aktualisieren oder zu revidieren, sei es aufgrund neuer Informationen, zukünftiger Ereignisse oder aus anderen Gründen, es sei denn, dies ist ausdrücklich durch geltendes Recht vorgeschrieben.

QUELLENANGABEN

1 Rudd, K. E. et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet 395, 200-211 (2020).
2 Kumar, A. et al. Duration of hypotension before initiation of effective antimicrobial therapy is the critical determinant of survival in human septic shock. Crit Care Med 34, 1589-1596 (2006).
3 Baghela, A., O.M. Pena, A.H. Lee, B. Baquir, R. Falsafi, A. An, S.W. Farmer, A. Hurlburt, A. Mondragon-Cardona, J.D. Rivera, A. Baker, U. Trahtemberg, M. Shojaei, C.E. Jimenez-Canizales, C.C. dos Santos, B. Tang, H.R. Bouma, G.V. Cohen Freue, and R.E.W. Hancock. 2022. Predicting sepsis severity at first clinical presentation: the role of endotypes and mechanistic signatures. eBiomedicine 75:103776.
4 Baghela, A., A. An, P. Zhang, E. Acton, J. Gauthier, E. Brunet-Ratnasingham, T. Blimkie, G. Cohen Freue, D. Kaufmann, A.H.Y. Lee, R.C. Levesque, and R.E.W. Hancock. 2023. Predicting severity in COVID-19 disease using sepsis blood gene expression signatures. Sci. Reports 13:1247.
5 Haney, E.H., and R.E.W. Hancock. 2022. Addressing antibiotic failure – beyond genetically encoded antimicrobial resistance. Frontiers Drug Discov. 2:892975.
6 Cherkasov, A., K. Hilpert, H. Jenssen, C.D. Fjell, M. Waldbrook, S.C. Mullaly, R. Volkmer and R.E.W. Hancock. 2009. Use of artificial intelligence in the design of small peptide antibiotics effective against a broad spectrum of highly antibiotic-resistant Superbugs. ACS Chemical Biol. 4:65-74.
7 Hancock, R.E.W., M. Alford, and E.F. Haney. 2021. Antibiofilm activity of host defence peptides: Complexity provides opportunities. Nature Microbiol. Rev. 19:786-797.
8 Haney, E.F., Y. Brito-Sánchez, M.J. Trimble, S.C. Mansour, A. Cherkasov, and R.E.W. Hancock. 2018. Computer-aided discovery of peptides that specifically attack bacterial biofilms. Sci. Reports 8:1871.

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