Das Unternehmen nutzt maschinelles Lernen und medizinische Daten aus der realen Welt für die Entdeckung von Phytopharmaka und die Entwicklung von klinisch erprobten pflanzlichen Arzneimitteln bis hin zur Marktzulassung. Chain Pharmaceuticals bringt Pharma-, Medizin-, Cannabis- und Digitalexperten zusammen und bietet eine einzigartige Plattform und einen Prozess, um die Entwicklung und Durchführung klinischer Studien für Cannabis-basierte Moleküle zu beschleunigen - ohne horrende Kosten und einer Wartezeit von 10 Jahren. Chain Pharmaceuticals wird im kommenden Jahr eine Reihe einzigartiger und differenzierter Produkte auf Basis lösungsmittelfreier Extrakte auf den Markt bringen, die den aktuellen Vorschriften der Europäischen Union entsprechen. Die Extrakte von Chain sind für einen bestimmten Einsatzbereich konzipiert und spielen eine wesentliche Rolle bei der Beobachtung der Wirksamkeit und der Behandlungsergebnisse der Patienten.

Das Ökosystem von Chain Pharmaceuticals wird von fünf wichtigen Trends angetrieben, die die Zukunft der Medizin prägen:

1. der zunehmende Wunsch nach pflanzlichen Arzneimitteln und deren verstärkte Verwendung;
2. die Fortschritte und die Dynamik der personalisierten Medizin als führendes Paradigma im Gesundheitswesen;
3. die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen, KI und In-Silico-Modellierung zur Beschleunigung und Senkung der Kosten für die Arzneimittelentdeckung;
4. die Fähigkeit von Blockchain zur Erleichterung der Datenerfassung und der Einbindung von Patienten;
5. die Nutzung der Leistungsfähigkeit von evidenzbasierten Daten aus der realen Welt bei der Entwicklung von Therapien im Gesundheitswesen.

„Unsere zentrale Leistung besteht darin, pharmazeutische Produkte auf pflanzlicher Basis in einem schnelleren Zeitrahmen mit höherer Effizienz, geringeren Vorlaufkosten, längerfristig gerechten Erträgen und auf nachhaltige Weise auf den Markt zu bringen. Klinisch erprobte und zugelassene Medikamente sind eine unabdingbare Voraussetzung für die langfristigen Anforderungen aller Beteiligten in den europäischen Gesundheitssystemen", erklärt Pierre Debs, Gründer und Geschäftsführer der Chain Pharmaceuticals.

Mitbegründer, Arzt und CIO Pavel Kubu erklärt: „Dezentrale und personalisierte Phytocannabinoid-basierte Gesundheitslösungen erfordern eine Datenschutz-konforme, transparente, schnelle und zielgerichtete Datenerfassung und -analyse. Unsere HealChain-App ist der synergetische Treffpunkt für Daten aus der realen Nutzung, der ständig aktualisierten Nutzung von Cannabis-Patienten und aus Quellen, die aus einer breiten Palette von Machine Learning-Anwendungen gespeist werden und speziell für jeden Nutzer entwickelt wurden."

Phytocannabinoide: eine einzigartige, aber schwierige Ressource

Die Hunderte von natürlichen pharmazeutischen Wirkstoffen, die Cannabis enthält, machen es zu einer einzigartigen Ressource für Forschung und Entwicklung. Da die Pflanze in einem kontrollierten medizinischen Kontext praktisch ungiftig ist und keine schwerwiegenden Nebenwirkungen hat, ist sie ein ideales Ausgangsmaterial für personalisierte Arzneimittel.

Die Entwicklung von Arzneimitteln auf Cannabinoidbasis ist jedoch eine Herausforderung, da mehr als ein einzelnes Molekül für ein einzelnes Medikament betrachtet wird und sie damit nicht in das Standardparadigma für die Marktzulassung passt. In der Zwischenzeit verwenden verschiedene Patienten unterschiedliche Vollcannabisprodukte für dieselbe Indikation oder dasselbe Produkt für mehrere Indikationen. Die Leistungserbringer im Gesundheitswesen müssen mit mehr als 200 Sorten generischer Cannabisprodukte auf dem Markt arbeiten, für die es nur relativ wenige pharmakologische Begründungen gibt, außer dass sie THC enthalten und zu wirken scheinen. Zudem sind nur drei Produkte zugelassen.

Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz für eine moderne, schnelle Arzneimittelentdeckung

Chain Pharmaceuticals wird diese Hürden überwinden und die aktuellen Marktchancen rund um Phytocannabinoide nutzen, indem es maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und In-Silico-Modellierung einsetzt, um die Planung und Durchführung eines Portfolios klinischer Studien zu beschleunigen. Durch die Rationalisierung etablierter anekdotischer Evidenz, die Nutzung von Daten aus der realen Welt und anderer Inputs, die in eine maschinelle Lernplattform einfließen, wird das Modell von Chain Pharmaceuticals eine schnelle und effiziente Identifizierung von Phytocannabinoid-Wirkstoffen und die damit verbundenen zielgerichteten klinischen Indikationen fördern. "Wir haben unsere Entdeckungspipeline im letzten Jahr mit vier Indikationen und einem biomedizinischen Produkt begonnen und sind in der Mitte der In-Silico-Entdeckung angelangt - sobald die Daten aus der realen Welt einfließen, erwarten wir mehrere spannende Ergebnisse," erklärt Debs. 

Führung und Partnerschaften vor Ort

Das Führungsteam von Chain Pharmaceuticals verfügt über umfangreiche Erfahrungen in der Arzneimittelentwicklung und bei klinischen Versuchen. Pierre Debs vereint über zwanzig Jahre Erfahrung in der Stammzellenforschung und hat den europäischen Markt, insbesondere Deutschland, für Import- und Vertriebslizenzen für kanadische Cannabisblüten geöffnet. Neben Debs gehören zum Führungsteam von Chain Pharmaceuticals Mitbegründer Pavel Kubů, Arzt, ehemaliger Mitarbeiter der Intel Corporation und Gründungsgeschäftsführer des International Cannabis and Cannabinoids Institute in Prag, sowie Martin Votava, Arzt, ein Experte für Pharmakologie, Regulierungswissenschaft und Pharmakovigilanz, der Positionen im wissenschaftlichen Ausschuss CHMP der EMA, bei PrimeVigilance und als stellvertretender Professor für Pharmakologie an der medizinischen Fakultät der Karlsuniversität in Prag innehatte. Daniel Smutek, Arzt, ebenfalls von der Karlsuniversität und ehemaliger leitender medizinischer Direktor von Parexel ergänzt das Team.

Das Unternehmen verfügt über leistungsstarke strategische Partnerschaften, darunter mit Innoplexus als exklusivem Anbieter von maschinellem Lernen/AI zur Rationalisierung enormer Mengen vorhandener wissenschaftlicher Daten sowie realer Anwendungsdaten im Prozess der Phytocannabinoid-Wirkstoffentwicklung. HealChain, die App von Chain Pharmaceuticals, wurde mit Innoplexus' App- und Patientendatenerfassungsfähigkeiten, eigenen Forschungen und Erkenntnissen, bestehenden Forschungen und anekdotischen Beweisen sowie dem etablierten, von Innoplexus betriebenen maschinellen Lernsystem entwickelt, das speziell für die Arzneimittelentdeckung etabliert wurde und das Erkenntnisse über Wirkstoffe regelmäßig aktualisiert, testet und verfeinert.

HealChain, die in den kommenden Monaten auf den Markt kommen soll, wird als eine der Quellen für die maschinellen Lernsysteme dienen, indem es Anreize für medizinische Cannabispatienten schafft, Daten für die Planung klinischer Studien zu teilen, wobei die Patienten ihre anonymisierten Daten besitzen und lizenzieren. Die HealChain-App ist ein Joint Venture zwischen Chain Pharmaceuticals und Innoplexus und basiert auf den Apps Curia und Neuria von Innoplexus.