AACR 2023で発表されたデータは、エクセンシアの臨床および前臨床開発に注目

OXFORD, England

（ビジネスワイヤ） — エクセンシア（Nasdaq: EXAI）は本日、2023年4月14～19日にフロリダ州オーランドのオレンジ・カウンティー・コンベンション・センターで開催される2023年米国がん学会（AACR）年次総会で4件の発表を行いました。

「傑出した科学、最先端のAI主導の精密医療と橋渡し研究能力を統合するという当社のエンド・ツー・エンドのアプローチをさらに検証できることを楽しみにしています。AACRで発表した臨床データと前臨床データは、当社のアプローチが新規分子を効率的に設計するだけでなく、優れた性質のある分子を差別化し、治療から最も恩恵を受ける可能性のある患者さんを特定するのに役立つことをさらに確認するものです。世界中で効果的な治療を必要とする患者さんのためにソリューションを提供することを目標に、個別化医療の開発を続けていきたいと思います。」と、エクセンシアの創設者で最高経営責任者（CEO）のアンドリュー・ホプキンス博士（DPhil.）は語っています。

ポスター発表

タイトル：A2AR／PD-1阻害反応者の割合を高めるための転写アデノシンフィンガープリントの同定
セッションタイトル：治療上の利点があるバイオマーカー2
アブストラクト番号：#2151
日時：4月17日（月）9:00 AM – 12:30 PM （東部夏時間）

• このポスターでは、エクセンシアは、社内および前臨床で開発されたアデノシン負荷スコア（ABS、2022年末に初めて公開）がB細胞生物学に基づいており、同社の臨床段階におけるA2AR選択的拮抗薬であるEXS21546が、 患者組織試料および他の複雑なモデルにおけるアデノシン類似体の効果を生体内で回復させることを明らかにしました。
• 独自のデータを活用することによって、ABSはPD-1発現経路と公開されているPD-1エンリッチメントスコアと逆相関していることが判明しました。 ヒトおよびマウスの公的データを分析した結果、チェックポイント阻害剤に反応する可能性が低い試料の中に、高濃度のABSエンリッチメントが確認されました。
• 複雑なヒト血液試料を用いた現在のモデル化では、EXS21546ならびにA2ARおよびA2BRの二重拮抗薬が、 生体外でのアデノシン類似体の逆転効果との相関が高いことが表示されます。

タイトル：小細胞肺がんに対する可能性を持つ新規可逆的LSD1阻害剤EXS74539の抗腫瘍反応の特性評価
セッションタイトル：エピジェネティクス
アブストラクト番号：#6290
日時：4月19日（水）9:00AM～12:30PM（東部夏時間）

• エクセンシアの精密に設計されたEXS74539（‘539）は、可逆性と脳浸透性を組み合わせた細胞分化プロファイルを備えたLSD1阻害剤であり、小細胞肺がん（SCLC）を含む将来のオンコロジーと血液疾患患者集団においてLSD1を最適に標的とします。
• 可逆的な作用機序とより短い半減期を組み合わせることで、開発中の他のLSD1阻害剤で観察された標的の線量制限血小板減少症をより適切に管理する機会となる可能性があります。
• 小細胞肺癌（SCLC）細胞系モデルの’539のみのin vitro感度解析では、 生体内の反応を十分に予測できないことが確認されました。 研究者は、’539に対する生体内の腫瘍反応を予測することは、化合物の最適な使用を確保する上で重要だと考えています。 しかしながら、in vitroで転写応答と機能応答を組み合わせることで、この問題が解決する場合もあります。
• エクセンシアは、ヒトSCLC患者試料で解析と検証が行われている’539感度のマーカーとして機能する可能性のある遺伝子指紋を同定しました。

タイトル： 原発性卵巣がん試料の機能的データとマルチオミクスデータの組み合わせによる新規標的経路の発見
セッションタイトル：新規の標的と経路
アブストラクト番号：#4956
日時：4月18日（火）1:30 PM～5:00 PM（東部夏時間）

• このポスターでは、エクセンシアの精密医療プラットフォームと、マルチオミクスおよびマルチモーダル・データセット・マッピングの専有的手法を組み合わせて生成されたデータの使用を強調しています。これらのツールを組み合わせて使用することで、発見段階で臨床的に重要な標的を明らかにし、患者の転帰を改善できます。
• 単一細胞の機能応答、トランスクリプトミクス、タンパク質間相互作用など、疾患に関連する患者試料から収集されたデータと、既知の薬剤と標的の相互作用を組み合わせることで、既知の生物学の文脈におけるがん標的を理解し、業界で一般的な単一のエンドポイントを使用するのではなく、発症の早い段階で標的の機能と関連性を理解できます。
• 研究者は、複雑な原発モデルシステムのベースライン時と摂動後の単一細胞の機能的データおよびマルチオミクスデータをマッピングすることで、高悪性度漿液性卵巣がん（HGSOC）における新規抗がんノードとしてのPI3K/AKT/mTOR経路を明らかにしました。ポスターはさらに、HGSOCにおける有望な着目点として、核因子カッパB（NF-kB）経路を介した腫瘍壊死因子(TNF)誘導アポトーシス機能を詳細に定義しています。

タイトル：RCC/NSCLCで第1相に進行中のA2A受容体拮抗薬EXS21546の初回ヒト試験のデータ
セッションタイトル：進行中の第1相臨床試験
アブストラクト番号：##CT114
日時：4月17日（月）1:30 PM～5:00 PM（東部夏時間）

• XS21546は、臨床における最初のAI設計のがん免疫療法候補です。XS21546の薬物動態・薬力学・安全性・忍容性が健康ボランティア試験で確認され、再発／難治性の腎細胞がん（RCC）および非小細胞肺癌（NSCLC）でPD-1阻害剤と併用する進行中のIGNITE第1/2相試験の開始用量を選できることによって第１相の目的は実現しました。
• ポスターでは、IGNITE試験のデザインは広範なシミュレーションに基づいており、最も効率的な継続的再評価方法の設定を実現し、チェックポイント阻害またはあらゆる用量制限毒性と組み合わせてXS21546の抗腫瘍効果を最も正確に予測および評価できることを強調しています。
• IGNITE試験はまた、ABSを使用して、治療の恩恵を受ける可能性のある高濃度のアデノシン腫瘍内微小環境の患者を特定することにより、エクセンシアの患者エンリッチメントのバイオマーカー戦略を支援する臨床データを提供します。 最初の患者は2023年上半期に登録される予定です。

エクセンシアについて
エクセンシアはAIを駆使した製薬技術企業として、最も迅速かつ効果的な方法で最善の医薬品を発見・設計・開発することに傾倒しています。エクセンシアは、史上初の機能的な精密オンコロジープラットフォームを開発して、治療法の選択を導き、前向き介入臨床研究で患者の転帰を改善することに成功するとともに、AI設計の低分子を臨床環境に進めました。当社の社内パイプラインは、がん領域における当社の精密医療プラットフォームの活用に重点を置いており、提携パイプラインは、当社のアプローチを他の治療領域に拡大しています。私たちは、医薬品創製の新しい手法を開拓することで、最高の科学アイデアを患者にとって最良の医薬品へと迅速に転換できると信じています。

当社については、https://www.exscientia.aiをご覧になるか、ツイッター（@exscientiaAI）でフォローしてください。

エクセンシアの将来見通しに関する記述
本プレスリリースには、1995年米国民事証券訴訟改革法で定義された「将来見通しに関する記述」が含まれています。これらの記述には、エクセンシアがAACRで発表する計画、候補分子の発見と開発の進捗、エクセンシアの製品候補の前臨床試験と臨床試験の時期および進捗ならびにこれらの試験から得られるデータに関するものが含まれます。エクセンシアの目標、計画、期待、財務またはその他の予測、意図、見解を説明する記述は、すべて将来見通しに関する記述であり、リスクを伴う記述と見なされるべきものです。こうした記述は、多くのリスク、不確実性、仮定の影響を受けるものであり、これらのリスク、不確実性、仮定には、エクセンシアとそのパートナーが計画したか進行中の前臨床試験および臨床試験の開始・範囲・進捗ならびにその費用の影響、臨床／科学／規制／技術上の展開、ヒト治療薬として使用された場合に安全かつ有効である製品候補の発見・開発・商業化の過程、その他の要因が含まれます。これらのリスクおよび不確実性に加え、2022年3月23日に米国証券取引委員会（SEC）に提出したエクセンシアのフォーム20-F年次報告書（ファイル番号：001-40850）のリスク要因のセクションおよびその他のセクションならびにエクセンシアが随時SECに提出するその他の書類（これらはhttps://www.sec.gov/で入手可能）に記載されているその他のリスクおよび不確実性に照らすと、かかる将来見通しに関する記述で検討された事象および状況は発生しない可能性があり、エクセンシアの実際の結果は、そこで予測または暗示されたものとは大きくかつ不利に異なる可能性があります。エクセンシアの将来見通しに関する記述は、当社の経営陣の誠実な判断を反映したものですが、これらの記述は当社がプレスリリースを出した時点で把握している事実および要因にのみ基づいています。そのため、これらの将来見通しに関する記述に依拠しないようご注意ください。

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