Qlucore AB (publ) kan nu een nieuwe versie van Qlucore Insights uitbrengen die speciaal is ontworpen voor longkanker, met de mogelijkheid om zowel primaire longmonsters als uitgezaaide laesies te classificeren. Het longkankermodel wordt ontwikkeld in samenwerking met het universiteitsziekenhuis van Heidelberg en wordt ondersteund door een subsidie in het kader van Eurostars Joint European Programme. Het nieuwe Qlucore Insights model biedt een uitgebreid overzicht van de laesie die wordt geanalyseerd.

Het model wijst een monster toe aan een van de 18 subgroepen, waarbij de subgroepen de belangrijkste primaire longkankersubtypes omvatten, twaalf subgroepen voor uitgezaaide kanker zoals borst-, colorectale of niercelkanker en twee subtypes voor infecties/inflammatoire aandoeningen, namelijk Sarcoïdose en TBC. Het Qlucore Insights longkankermodel is gebaseerd op RNA-gegevens van meer dan 300 zorgvuldig geselecteerde monsters (FFPE). Het model is ontwikkeld met behulp van moderne en op maat gemaakte AI-gebaseerde machine-learningtechnieken.

Genfusies worden ook gedetecteerd en gerapporteerd. Gegevensverwerking en resultaten zijn eenvoudig en snel te genereren met de basis in standaard RNA-seq kits, standaard workflows en NGS-instrumenten. Hoewel er de afgelopen decennia grote vooruitgang is geboekt in de behandeling van longkanker, blijft het wereldwijd een belangrijke doodsoorzaak.

Om de resultaten verder te verbeteren, geeft de wetenschappelijke gemeenschap de voorkeur aan RNA-analyse, dat in tegenstelling tot DNA aanzienlijk fluctueert, zowel in aanwezigheid als in relatieve concentraties, wat de cellulaire kenmerken van een tumor weerspiegelt. RNA-analyse geeft een momentopname van de huidige toestand van een potentieel tumormonster. Qlucore gebruikt deze momentopname om een monster aan de juiste subgroep toe te wijzen.