Nouvelle publication de Biovista Inc. : les données ERM confirment les prédictions analytiques des mégadonnées selon lesquelles l'hypothyroïdie est un facteur de risque à l'origine du diabète sucré

CHARLOTTESVILLE, Virginia, June 23, 2015 /PRNewswire/ --

Biovista Inc. a annoncé aujourd'hui la publication de données tirées de recherches menées en collaboration avec la FDA et la HMO israélienne Clalit, portant sur la prédiction de facteurs de risque associés à des maladies spécifiques.  Les résultats, publiés dans le journal de la l'American Diabetes Association section Soins contre le diabète, soulignent que l'hypothyroïdie est un facteur de risque à l'origine du diabète sucré, lorsqu'elle est associée à l'utilisation de statines, la classe la plus répandue de médicaments pour réduire le taux de cholestérol.

L'étude a été menée en deux phases. Lors de la première phase, l'analyse biomédicale des mégadonnées a été réalisée dans le but d'identifier, classer et sélectionner des facteurs de risque à haute probabilité dans le développement du diabète sucré associé aux statines. Lors de la deuxième phase, le facteur de risque le plus proéminent a été confirmé dans une étude par observation de cohortes s'appuyant sur de grands ensembles de données DME (dossier médical électronique).  

Le résumé de Pubmed est disponible à l'adresse http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26070591

« Les efforts en matière de découverte de médicaments nouvelle génération et de développement de thérapies peuvent tirer profit de la mise en pratique de technologies de découvertes de connaissances de pointe s'appuyant sur l'intelligence artificielle et l'analyse des mégadonnées vis-à-vis des molécules, mécanismes d'action et dossiers médicaux électroniques, comme validé par les résultats que nous avons publiés », a déclaré Aris Persidis, président de Biovista. « Nous pensons que ces recherches sont importantes au vu du besoin accru de mieux évaluer le profil d'avantage/risque des médicaments.  La prédiction des résultats cliniques et des facteurs de risque peut s'avérer utile pour développer des thérapies ciblées, concevoir des essais cliniques et créer des produits mieux différentiés avec des perspectives commerciales et thérapeutiques renforcées », a ajouté le Dr. Persidis.

À propos de la plateforme technologique de Biovista :  Clinical Outcome Search Space (COSS).  

L'analyse des mégadonnées a été réalisée grâce à la technologie COSS de Biovista. COSS intègre des technologies de mégadonnées et d'intelligence artificielle afin de mettre en corrélation plus de 270 000 résultats cliniques, incluant des facteurs de risque, avec tous les types de gènes, médicaments ou combinaisons. Cela permet de lier des données expérimentales précliniques directement avec des résultats cliniques potentiels. La plateforme COSS est utilisée pour le repositionnement systématique de médicaments et la génération de propriété intellectuelle, ainsi que pour identifier des effets indésirables et différentier les causes d'effets indésirables d'un médicament ou la maladie sous-jacente.

À propos de Biovista :  

Biovista est une société privée de biotechnologie dont la mission est de trouver des usages nouveaux pour des médicaments existants et d'établir leur profil de risque/d'avantage en utilisant l'analyse du mécanisme de leurs actions.  http://www.biovista.com

Pour tout complément d'information, veuillez contacter :
Dr. Aris Persidis
Biovista, Inc.
[email protected]