Lantern Pharma Inc. a annoncé une augmentation substantielle de la puissance et des capacités de RADR(R) en vue d'améliorer le processus de développement de médicaments pour les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire (ICI). En outre, les récents échecs d'essais cliniques révèlent des obstacles à l'expansion souhaitée des ICIs pour une gamme plus large de cancers et de groupes de patients. Actuellement, plus de 5 200 essais cliniques impliquant des ICI sont en cours, et nombre d'entre eux manquent de stratégies de biomarqueurs adéquates ou de conseils issus d'approches fondées sur l'IA pour optimiser la sélection des populations de patients répondeurs.

Cette capacité sera renforcée par des dizaines de milliards de nouveaux points de données provenant d'études sur l'immunothérapie et les inhibiteurs de points de contrôle que Lantern a commencé à ajouter à sa plateforme RADR(R). Lantern prévoit de déployer son nouveau module prédictif ICI de RADR(R) avec des partenaires biopharmaceutiques et d'identifier des stratégies comparatives potentielles pour LP-184 et LP-284, le premier des médicaments candidats de Lantern développé en interne avec l'aide de la plateforme d'IA RADR(R). En exploitant la puissance de l'IA et avec l'aide de conseillers scientifiques et de collaborateurs de renommée mondiale, Lantern a accéléré le développement d'un portefeuille croissant de thérapies comprenant onze indications de cancer et un programme de conjugué anticorps-médicament (ADC).

En moyenne, les programmes de médicaments nouvellement développés sont passés des premières idées de l'IA aux premiers essais cliniques sur l'homme en 2 à 3 ans, pour un coût d'environ 1,0 à 2,0 millions de dollars par programme. Les principaux programmes de développement comprennent deux programmes cliniques de phase 2 et plusieurs essais cliniques de phase 1 prévus pour 2023. Ces déclarations prospectives comprennent, entre autres, des déclarations relatives à : des événements futurs ou des performances financières futures ; les avantages potentiels de la plateforme RADR(R) dans l'identification de médicaments candidats et de populations de patients susceptibles de répondre à un médicament candidat ; des plans stratégiques pour faire avancer le développement de médicaments candidats et le programme de développement d'ADC ; des attentes et des estimations concernant le calendrier des essais cliniques et le recrutement de patients ; des efforts de recherche et de développement de programmes internes de découverte de médicaments et l'utilisation de la plateforme RADR® ?

pour rationaliser le processus de développement de médicaments ; l'intention de tirer parti de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des données sur les biomarqueurs pour rationaliser et transformer le rythme, le risque et le coût de la découverte et du développement de médicaments oncologiques et pour identifier les populations de patients susceptibles de répondre à un médicament candidat ; les estimations des ventes de médicaments candidats et les plans visant à découvrir et à développer des médicaments candidats et à maximiser leur potentiel commercial en faisant progresser ces médicaments candidats nous-mêmes ou en collaboration avec d'autres. Il existe un certain nombre de facteurs importants qui pourraient faire en sorte que nos résultats réels diffèrent matériellement de ceux indiqués dans les énoncés prospectifs, tels que (i) le risque que nos recherches et celles de nos collaborateurs ne soient pas couronnées de succès, le risque qu'aucun de nos produits candidats n'ait reçu l'autorisation de mise sur le marché de la FDA, et que nous ne soyons pas en mesure d'initier, de mener ou de conclure avec succès des essais cliniques pour nos produits candidats ou d'obtenir l'autorisation de mise sur le marché de ceux-ci, (iii) le risque qu'aucun produit pharmaceutique basé sur notre plateforme exclusive RADR(R® ? AI n'ait reçu l'autorisation de mise sur le marché de la FDA ou n'ait été incorporé dans un produit commercial, et (iv) les autres facteurs énoncés dans la section Facteurs de risque.