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    Aladdin Healthcare Technologies entdeckt durch Deep-Learning-Algorithmen potenzielle Wirkstoffe gegen Osteoporose - Validierung durch 'European Journal of Medicinal Chemistry'

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    DGAP-News: Aladdin Healthcare Technologies SE / Schlagwort(e): Sonstiges Aladdin Healthcare Technologies entdeckt durch Deep-Learning-Algorithmen potenzielle Wirkstoffe gegen Osteoporose - Validierung durch 'European Journal of Medicinal Chemistry'

    09.11.2020 / 07:59
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    Aladdin Healthcare Technologies entdeckt durch Deep-Learning-Algorithmen potenzielle Wirkstoffe gegen Osteoporose - Validierung durch "European Journal of Medicinal Chemistry"

    - Innovative Deep-Learning-Algorithmen erlauben erfolgreiches virtuelles Screening von Biomolekülen gegen Osteoporose
    - Renommierte Fachzeitschrift European Journal of Medicinal Chemistry validiert Aladdins Deep-Learning-Model
    - Validierungsverfahren belegen Vorteile von Aladdins Deep-Learning-Modellen im Vergleich zu anderen Basismodellen und Wettbewerbern

    BERLIN/LONDON 09. November 2020 - Aladdin Healthcare Technologies SE ("Aladdin", ISIN: DE000A12ULL2), ein führender Hersteller von Anwendungen für KI-basierte Gesundheitsdiagnostik und Arzneimittelforschung, hat seine Deep-Learning-Algorithmen (P-SAMPNN) - Pre-trained Self-Attentive Message Passing Neural Network - erfolgreich für die Arzneimittelentwicklung validiert. Das European Journal of Medicinal Chemistry, eine weltweit anerkannte Fachzeitschrift für Medizinische Chemie, akzeptierte und veröffentlichte die Forschungsarbeit von Aladdin und seinen Kooperationspartnern über die Entdeckung hochwirksamer Naturstoffe gegen Osteoporose durch Deep-Learning-Algorithmen. Der Auszug aus der Forschungsarbeit steht unter https://www.sciencedirect.com/ zur Verfügung.

    In Zusammenarbeit mit wissenschaftlich renommierten Partnern, wie dem State Key Laboratory of Applied Microbiology Southern China und der School of Pharmaceutical Sciences of Sun Yat-sen University, konnte Aladdin seine innovative Technologie und langjährige Expertise bei der Suche nach Arzneimitteln zur Verfügung stellen und mit künstlicher Intelligenz (KI) das virtuelle Screening einer handelsüblichen Datenbank von Biomolekülen, die den Bildungsprozess von Osteoklasten regulieren, ermöglichen. Bei Osteoklasten handelt es sich um Zellen, die für die Resorption von Knochengewebe verantwortlich sind. Eine zu hohe Aktivität der Osteoklasten im menschlichen Körper ist eine der Hauptursachen für Osteoporose.

    Aladdins pre-trained Deep-Learning-Methode (P-SAMPNN) bestätigte durch das virtuelle Screening der Datenbank fünf von zehn ausgewählten Treffern. Darunter gab es zwei Wirkstoffverbindungen (AP-123/40765213 und AE-562/43462182), die als nanomolare Inhibitoren gegen Osteoklastogenese fungieren. Diese Ergebnis ist der Beweis dafür, dass das Pre-trained Self-Attentive Message Passing Neural Network (P-SAMPNN) durch die Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen in Kombination mit nassbiologischen und nasschemischen Prozessen, dazu geeignet ist, den
    Arzneimittelentwicklungsprozess zu beschleunigen und potenzielle nanomolare Wirkstoffe zu identifizieren.

    Wade Menpes-Smith, CEO von Aladdin Healthcare Technologies SE, kommentiert: "Die weitere Validierung unserer innovativen Deep-Learning gestützten Methode beweist das erstklassige Leistungsvermögen von Aladdin bei KI-Anwendungen. Die Validierungsprozesse haben bewiesen, dass das P-SAMPNN-Modell andere Basismodelle deutlich übertrifft. Damit setzen wir unseren Weg zu weiteren bahnbrechenden Fortschritten in der KI-basierten Wirkstoffentwicklung fort."

    Bereits im Juli dieses Jahres kündigte Aladdin die Entwicklung einer neuen Deep-Learning-Methode für die Arzneimittelforschung mit verbesserter Leistungsfähigkeit an, die von der International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), einer weltweit führenden Wissenschafts-Organisation mit Fokus auf Künstliche Intelligenz, validiert wurde.

    Über Aladdin Healthcare Technologies SE
    Aladdin Healthcare Technologies SE (und seine hundertprozentige Tochtergesellschaft Aladdin Healthcare Technologies Ltd.) ist ein führender Hersteller von Anwendungen für die KI-Gesundheitsdiagnostik und die Arzneimittelforschung, die sowohl die Diagnose von Krankheiten im Frühstadium als auch den gesamten Prozess der Arzneimittelforschung beschleunigen können. Aladdins Fokus liegt auf altersbedingten Krankheiten, darunter auch Alzheimer-Erkrankung, wobei die Technologie auch bei weiteren Indikationen wie dem Coronavirus und COVID-19 angewendet wird. Dabei arbeitet Aladdin mit zahlreichen Partnern innerhalb des globalen Gesundheitssystems zusammen, um gezielte Informationen wie Genom-, Tabellen-, MRT-, PET-, Kognitions- und weitere Daten zum Lebensstil von Patienten vertraulich und sicher zu erheben. Diese Datensätze werden dann analysiert und zur Entwicklung proprietärer KI-Tools verwendet, die den Fachleuten im Gesundheitswesen helfen können, altersbezogene Krankheiten genauer und effizienter zu diagnostizieren. Das neue Diagnoseverfahren ermöglicht außergewöhnliche Zeit- und Kosteneinsparungen im Gesundheitswesen. Darüber hinaus wird die Plattform zur Entdeckung von Arzneimitteln, zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung, bei klinischen Studien und bei der genaueren Einschätzung der Forschungsergebnisse von Pharmaunternehmen eingesetzt.

    Website Link: www.aladdinid.com
    GSIN: A12ULL
    ISIN: DE000A12ULL2
    TICKER SYMBOL: NMI

    Für weitere Informationen:

    Aladdin Healthcare Technologies Ltd.
    24-26 Baltic Street West
    London EC1Y 0UR
    Phone: +44 7714 719696
    Email: info@aladdinid.com

    Pressekontakt:
    CROSS ALLIANCE communication GmbH
    Sara Pinto
    Phone +49 89 1250 90330
    Email: pi@crossalliance.de
    www.crossalliance.de

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    Sprache: Deutsch
    Unternehmen: Aladdin Healthcare Technologies SE
    Unter den Linden 10
    10117 Berlin
    Deutschland
    Telefon: 030 700140449
    E-Mail: info@aladdinid.com
    Internet: www.aladdinid.com
    ISIN: DE000A12ULL2
    WKN: A12ULL
    Börsen: Regulierter Markt in Düsseldorf
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    1146362 09.11.2020

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