Predictive Oncology Inc. a présenté les résultats préliminaires de son programme Discovery 2021, en annonçant que l'évaluation de sa filiale Helomics a démontré que son programme exclusif d'intelligence artificielle (IA) CoRE (Computational Research Engine), combiné à ses données de profil tumoral et à des échantillons de cancer de l'ovaire appariés, pouvait identifier de nouvelles utilisations potentielles de médicaments de chimiothérapie. Ces médicaments ne sont pas actuellement approuvés pour le cancer de l'ovaire, mais, avec une étude plus approfondie, ils pourraient être utilisés pour le traitement du cancer de l'ovaire après un essai clinique et une approbation réglementaire. Le programme Discovery 2021 a combiné la base de connaissances exclusive d'Helomics, son programme d'apprentissage automatique en intelligence artificielle et sa plateforme TruTumor pour créer PeDAL (Patient-centric Discovery by Active Learning). PeDAL est une approche unique de la découverte de médicaments, qui accélère le processus de sélection afin d'identifier les principaux composés potentiels à utiliser dans tous les cancers, pas seulement celui de l'ovaire. POAI est prêt à s'associer à des sociétés biopharmaceutiques. L'expérimentation axée sur l'apprentissage actif améliore de manière itérative un modèle prédictif jusqu'à ce qu'il atteigne un objectif spécifique souhaité. L'évaluation d'Helomics a démontré que PeDAL a fait des prédictions fiables pour au moins 9 fois le nombre de combinaisons d'échantillons de médicaments et de cancers étudiés, tout en identifiant des médicaments potentiels pour la reconversion dans le traitement du cancer de l'ovaire. L'étude a construit un modèle des effets de 175 médicaments anticancéreux sur 130 lignées cellulaires tumorales de patients. Les résultats indiquent qu'après avoir mesuré seulement 2,6 % de toutes les combinaisons de médicaments et de lignées cellulaires, des prédictions hautement fiables ont pu être faites pour 24 % supplémentaires des combinaisons, a déclaré le Dr Robert F. Murphy, professeur émérite de biologie computationnelle à l'université Carnegie Mellon, co-inventeur de CoRE et membre du conseil scientifique de Predictive Oncologys. PeDAL a prédit des médicaments inhibant le cancer dans jusqu'à 40 % des échantillons de l'étude. En outre, des variations ont été observées dans l'efficacité de différents médicaments ayant le même mécanisme d'action identifié.