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KI-basierter Test zur Diagnose von Brustkrebs: Transmural Biotech schließt europäische Validierung von quantusMM ab

Madrid (ots/PRNewswire)

  • Das Biotech-Unternehmen der ASISA-Gruppe hat ein nicht-invasives Instrument entwickelt, das Brusterkrankungen mit 92 %iger Genauigkeit diagnostiziert.

Transmural Biotech, das Biotech-Unternehmen der ASISA-Gruppe, hat das von den europäischen Vorschriften vorgesehene Verfahren für die Vermarktung von quantusMM abgeschlossen. quantusMM ist ein nicht-invasiver, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Test, der die Diagnose von Brusterkrankungen, einschließlich Brustkrebs, mit einer Genauigkeit von 92 % anhand von Bildern aus Brustscans ermöglicht.

Die Erlangung der CE-Kennzeichnung ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung dieser Technologie, da sie auch für die meisten asiatischen und lateinamerikanischen Länder gültig ist. Im Falle Brasiliens hat Transmural bereits die Verfahren der Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) abgeschlossen und wartet auf die endgültige Genehmigung für den Verkauf des Tests auf dem brasilianischen Markt.

quantusMM ist ein schneller, einfacher und nicht-invasiver Test zur Früherkennung von Brusterkrankungen, der auf der Grundlage der KI-Analyse von Zehntausenden anonymer Tests entwickelt wurde. Zu diesem Zweck lädt quantusMM, das mit den meisten modernen Mammographiegeräten kompatibel ist, Bilder von Brustscans in zwei Perspektiven (kraniokaudal (CC) und mediolateral schräg (MLO)) auf eine digitale Plattform zur automatischen Analyse hoch. Aus diesen Brustscans kann der Algorithmus das Vorhandensein von Knoten und bösartigen Mikroverkalkungen in weniger als zwei Minuten erkennen und so zur Bestimmung des Risikos von Brustkrebs beitragen.

Die Technologie des Tools basiert auf der quantitativen Analyse der Textur des Brustbildes. quantusMM klassifiziert die Bilder und kategorisiert sie auf der Grundlage des BI-RADS-Systems (Breast Imaging-Reporting and Data System), das die Wahrscheinlichkeit eines bösartigen Befundes in den gescannten Brüsten bestimmt und sich von den Standardkategorisierungen dadurch unterscheidet, dass es auf der Sensitivität und nicht auf positiven Vorhersagewerten basiert.

quantusMM wurde als Hilfsmittel für klinisches Fachpersonal entwickelt, insbesondere für das Massenscreening von Patientinnen mit Risikofaktoren, die Früherkennung von Brustkrebs und die Priorisierung von Wartelisten.

Andere von Transmural Biotech entwickelte Tests

Neben quantusMM hat Transmural Biotech vier weitere nicht-invasive KI-basierte Tests entwickelt, die die Vorhersagefähigkeit bei einer Reihe von Krankheiten deutlich verbessern: quantusFLM, das die Lungenkapazität eines Fötus vorhersagt und es Fachärzten ermöglicht, Risiken zu ermitteln und den optimalen Zeitpunkt und Ort der Entbindung für jede Patientin besser vorzubereiten; quantusPrematurity, das mithilfe eines Gebärmutterhals-Ultraschalls das Risiko einer Frühgeburt vorhersagt; quantusGL, das den Grad des Erblindungsrisikos aufgrund eines Glaukoms bestimmt; und quantusSkin, das anhand von Dermatoskopie-Bildern bösartige Hautveränderungen erkennt. Diese Tests werden in über 320 Krankenhäusern oder Fachzentren auf der ganzen Welt eingesetzt.

Der quantusSkin-Test wurde in das Breakthrough Devices Program der US-amerikanischen Federal Drug Agency (FDA) aufgenommen. Ziel dieses Programms ist es, alle Geräte, die eine wirksame Diagnose oder Behandlung potenziell tödlicher Krankheiten ermöglichen, zu ermitteln und den Patienten und Beschäftigten im Gesundheitswesen zur Verfügung zu stellen. Die FDA wird das Verfahren in den kommenden Monaten abschließen und damit die Marktzulassung für die Vereinigten Staaten erteilen.

Foto – https://mma.prnewswire.com/media/1943029/Transmural_quantusMM.jpg

View original content: https://www.prnewswire.com/news-releases/ki-basierter-test-zur-diagnose-von-brustkrebs-transmural-biotech-schlieWt-europaische-validierung-von-quantusmm-ab-301674921.html

Pressekontakt:

David Fernández,
Leiter Unternehmenskommunikation bei ASISA,
Tel.: +34 91 595 75 34,
david.fernandezfernandez@asisa.es