Arzneimittelbewertung
Der Einsatz unserer CE-MS-Technologie ist vom Beginn der präklinischen Entwicklung (Tiermodelle) bis hin zu klinischen Studien der Phase III bzw. Phase IV möglich. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung in der effizienten und zeitsparenden Bewertung neu entwickelter sowie bereits bestehender pharmazeutischer Substanzen. Unser Ansatz in der klinischen Proteomik ermöglicht die genaue klinische Charakterisierung von Patienten und Kontrollen (High Fidelity Phenotyping). Das CE-MS-Profiling beschleunigt die Arzneimittelentwicklung durch die Ermittlung statistisch signifikanter Daten aus einer kleinen Anzahl von Patienten (definierte Kohorten) sowie eine Verbesserung der Bestimmung der Arzneimittelsicherheit.
Krankheitsspezifische Polypeptidmuster, die mit unserer CE-MS-Technologie gewonnen werden, helfen bei der Auswahl einer geeigneten Therapie. Die therapeutischen Effekte der verabreichten Medikamente können in den Polypeptidmustern angezeigt und kontrolliert werden. Dies ermöglicht eine Optimierung der angewandten Therapie (z. B. Dosisanpassung).
Abbildung 1. Boxplots, die den Median (horizontale Linie), den Interquartilbereich (Boxen) und die Min/Max-Werte (Whisker) des CKD273-Klassifikator-Scores zu Studienbeginn, nach der Behandlung mit Dapagliflozin und nach Placebo veranschaulichen. Das linke Feld zeigt die Verteilung der Teilnehmer, die mit der Sequenz Dapagliflozin-Placebo behandelt wurden, und das rechte Feld die Teilnehmer, die mit der Sequenz Placebo-Dapagliflozin behandelt wurden [1].
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Vorteile von MOS bei der Arzneimittelentwicklung (PDF)
MOS Alleinstellungsmerkmal (PDF)
VERWEISE
- Curovic VR, et al. Dapagliflozin verbessert den proteomischen Nierenrisikoklassifikator CKD273 im Urin bei Typ-2-Diabetes mit Albuminurie: Eine randomisierte klinische Studie. Diabetes Care 2022, 45(11):2662-2668.
- Latosinska A, et al. SGLT2-Hemmung kehrt Veränderungen von Harnpeptiden im Zusammenhang mit schwerem COVID-19 um: Ein In-silico-Proof-of-Principle für die proteomikbasierte Neuverwendung von Arzneimitteln. Proteomics 2021, 21(20):e2100160.
- Mokou M, et al. Eine neuartige Pipeline zur Neuverwendung von Medikamenten für Blasenkrebs basierend auf den Omics-Signaturen der Patienten. Cancers (Basel) 2020, 12(12):3519.
- Siwy J, et al. Urinproteomik als Instrument zur Identifizierung von Nieren, die auf eine Hemmung der Dipeptidylpeptidase-4 ansprechen: Eine Hypothesen generierende Analyse aus der MARLINA-T2D-Studie. Proteomics Clin Appl. 2019, 13(2):e1800144.