Inocras hat ein bahnbrechendes KI-Modell für die Krebsforschung vorgestellt, das auf 2.882 ganzen Genomen verschiedener Krebsarten trainiert wurde und neue Maßstäbe für die Anwendung künstlicher Intelligenz in der präzisen Onkologie setzt. In Zusammenarbeit mit der Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) entwickelte das Unternehmen einen genomischen Grundmodell, das durch eine neuartige „learnable tokenization“ und eine krankheitsbewusste Embedding-Architektur gekennzeichnet ist. Dies ermöglicht eine umfassende Aggregation genomischer Merkmale auf Patientenebene und erfasst dabei molekulare Muster, die das Tumorwachstum und klinische Ergebnisse beeinflussen. Kernstück ist die proprietäre Technologie DNAChunker, eine hierarchische dynamische Chunking-Architektur basierend auf einem H-Net, die genomische Sequenzen adaptiv zerlegt – regionen mit hoher biologischer Signifikanz werden fein aufgelöst, während informativarme Bereiche komprimiert werden. Dadurch erreicht das Modell höhere Genauigkeit bei geringerem Parameterbedarf und niedriger Rechenlast. In Benchmark-Tests übertraf es führende Modelle wie Nucleotide Transformer und DNABERT-2 bei Aufgaben der genomischen Repräsentationslernen und funktionellen Vorhersage. Besonders beeindruckend: Bei der Vorhersage von Homologer-Reparatur-Defizienz (HRD) erreichte das Modell eine Genauigkeit von 98 % und bei der Subtypklassifikation nach PAM50 von 84 % – alles allein aus DNA-Daten, ohne zusätzliche Biomarker. Diese Ergebnisse stellen einen der ersten direkten Belege dafür dar, dass ein DNA-basiertes Grundmodell klinisch relevante Krebsbiologie erkennen kann. Jehee Suh, CEO von Inocras, betont: „Dies ist ein entscheidender Sprung hin zu klinisch interpretierbaren, KI-native Krebsgenomik. Wir bewegen uns von der Sequenzierung hin zum Verständnis der Genome – genau das ist der Wendepunkt, den KI für die Onkologie bringt. Hier wird Daten zur Diagnose, und genomische Erkenntnisse beginnen, die Patientenversorgung wirklich zu gestalten.“ Die Forschung wird auf der EMBL Cancer Genomics Conference in Heidelberg präsentiert, wo Young Seok Ju, Co-Gründer und Konferenzorganisator, am 11. November um 16:15 Uhr CET einen Vortrag zum Modell auf Basis von 1.364 Brustkrebsgenomen halten wird, der die Möglichkeiten für künstliche Intelligenz-gestützte Patientenstratifizierung und molekulare Subtypentdeckung zeigt. Die Entwicklung unterstreicht, dass Inocras mit seinem genomischen Grundmodell einen Meilenstein bei der Transformation von Rohgenomdaten in handlungsleitende klinische Erkenntnisse erreicht hat. Als bioinformatikgeführtes Unternehmen mit CLIA/CAP-zertifiziertem Labor verbindet Inocras Whole-Genome-Daten mit fortschrittlicher Automatisierung und liefert skalierbare, nutzbare Insights für Forschung und Diagnostik. Die Zusammenarbeit mit führenden Krankenhäusern, Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit zeigt das Potenzial für echte Patientenwirkung. Die Einführung des Modells markiert einen Meilenstein in der präzisen Onkologie – weg von reiner Sequenzierung hin zu intelligenter, klinisch relevanten Interpretation.