SOPHiA GENETICS, une société de logiciels cloud native dans le domaine de la santé, a présenté de nouvelles données au congrès de la Société européenne d’oncologie gynécologique (ESGO) dans le cadre d’une affiche (#PA-065) présentée par le professeur Alexandre Harlé de l’Institut de Cancérologie de Lorraine, France. Les résultats montrent une évaluation de la détection de la recombinaison homologue (HRD) soutenue par un algorithme d’apprentissage en profondeur dans une cohorte clinique de patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire traitées avec un inhibiteur de PARP. Les nouvelles données d’évaluation montrent l’utilité clinique de la solution SOPHiA DDM™ Dx HRD pour des tests HRD précis.
La solution basée sur l’apprentissage en profondeur élargit les possibilités d’identification des patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire HRD-positives qui pourraient potentiellement bénéficier d’un traitement d’entretien de première ligne avec des inhibiteurs de PARP. En un seul flux de travail, la solution SOPHiA DDM™ Dx HRD peut évaluer les causes et les conséquences de la HRD, qui est un biomarqueur complexe à valeur prédictive dans le cancer de l’ovaire. Environ la moitié de tous les patients nouvellement diagnostiqués avec un cancer de l’ovaire avancé ont des tumeurs HRD-positives.
La pertinence clinique de la solution SOPHiA DDM™ Dx HRD présentée à l’ESGO a été évaluée dans une étude multicentrique utilisant un sous-ensemble d’échantillons de cancer de l’ovaire. Les résultats démontrent que la médiane de survie sans progression (PFS) a été améliorée chez les patients traités par PARPi avec un statut HRD positif tel que détecté par le SOPHiA DDMMT Solution Dx DRH. Les informations présentées à ESGO peuvent être trouvées sur cette page.
La solution SOPHiA DDM™ Dx HRD est certifiée CE-IVD, ce qui lui permet d’informer à des fins de diagnostic dans l’Union européenne et d’autres marchés reconnaissant cette certification.
SOPHiA GENETICS permet aux institutions médicales de mettre en œuvre une approche de test décentralisée pour la gestion du cancer de l’ovaire. Plutôt que d’avoir à envoyer des tests à de plus grands laboratoires, ils peuvent simplifier et accélérer le processus en interne, leur permettant de conserver la propriété des données analysées, de manière rentable, rapide et fiable pour permettre potentiellement de meilleures décisions thérapeutiques.
