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dpa-AFX: IRW-News: Onco-Innovations Limited: Mitbegründer von Inka Health veröffentlichen neue Studie, die die Anwendbarkeit der Ergebnisse klinischer Lungenkrebsstudien in der realen Welt unterstützt
IRW-PRESS: Onco-Innovations Limited: Mitbegründer von Inka Health
veröffentlichen neue Studie, die die Anwendbarkeit der Ergebnisse klinischer
Lungenkrebsstudien in der realen Welt unterstützt
Vancouver, Kanada - 20. Juni 2025 / IRW-Press / Onco-Innovations Limited (CBOE
CA: ONCO) (OTCQB: ONNVF) (FWB: W1H, WKN: A3EKSZ) (Onco oder das Unternehmen)
freut sich bekannt zu geben, dass die Mitbegründer seiner hundertprozentigen
Tochtergesellschaft Inka Health Corp. (Inka Health) eine wichtige neue Studie
mit dem Titel Global Transportability of Clinical Trial Outcomes to Real-World
Lung Cancer Populations: A Case Study using Lung-MAP S1400I
https://doi.org/10.1101/2025.05.30.25328679
(die Studie), verfasst haben, die im Juni 2025 in medRxiv veröffentlicht wurde.
Die Studie befasst sich mit einer zentralen Herausforderung in der globalen
Krebsforschung, indem sie untersucht, wie die Ergebnisse klinischer Studien
besser auf die verschiedenen Patientenpopulationen übertragen werden können, die
in der klinischen Routinepraxis in verschiedenen Ländern und Gesundheitssystemen
behandelt werden. In diesem Fall konnte der Ansatz eine starke
Vorhersageleistung nachweisen, die den realen Ergebnissen über einen Zeitraum
von 30 Monaten mit einer Abweichung von weniger als einem Prozent entsprach.
https://doi.org/10.1101/2025.05.30.25328679
Praktische Auswirkungen und strategischer Wert der Studie:
Durch die Simulation von Patientenergebnissen im Voraus, um das Studiendesign zu
optimieren und relevantere Populationen zu definieren, können diese Methoden das
Risiko von Entwicklungspipelines verringern. Diese Ansätze fließen direkt in
SynoGraph ein, die kausale KI-Plattform der nächsten Generation von Inka Health,
die eine schnellere, transparentere und global anwendbare
Arzneimittelentwicklung durch fortschrittliche Real-World-Analysen unterstützen
soll.
Informationen zur Studie:
Die Studie stellt einen neuen Ansatz zur Verbesserung der globalen Anwendbarkeit
von Ergebnissen aus klinischen Studien vor, indem bewertet wird, wie gut
Ergebnisse aus kontrollierten Studien auf die reale Patientenpopulation
übertragen werden können. Die Studie untersuchte insbesondere, ob Ergebnisse der
Studie Lung-MAP S1400I, einer führenden randomisierten klinischen Studie für
fortgeschrittenes nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom (NSCLC), die Ergebnisse von
Patienten, die routinemäßig in den USA, Deutschland und Frankreich behandelt
werden, genau vorhersagen können.
Klinische Studien haben oft strenge Zulassungskriterien, was bedeutet, dass
viele Patienten, die in der täglichen Praxis behandelt werden, nicht für die
Teilnahme geeignet sind. Dies kann die Möglichkeit einschränken,
Studienergebnisse auf breitere, diversere Patientenpopulationen anzuwenden. In
dieser Studie verwendeten die Forscher fortschrittliche Modellierungstechniken
und externes klinisches Wissen, um die Lücke zwischen den Teilnehmern der Studie
und Patienten in der Praxis zu schließen - einschließlich derjenigen, die
aufgrund von Alter, Komorbiditäten Komorbiditäten sind weitere
Begleiterkrankungen oder Erkrankungen, die ein Patient neben seiner
Primärerkrankung haben kann. Im Zusammenhang mit Krebs sind Diabetes,
Herzerkrankungen oder chronische Atemwegserkrankungen häufige
Begleiterkrankungen, die die Behandlungsoptionen und -ergebnisse beeinflussen
können. (Weitere Informationen finden Sie unter
https://my.clevelandclinic.org/health/articles/comorbidities)
oder anderen Faktoren von Studien ausgeschlossen sind.
Die Ergebnisse zeigten bedeutende Fortschritte bei der Abstimmung der Ergebnisse
aus klinischen Studien mit den Ergebnissen in der Praxis. Wenn nur die
gemessenen klinischen Faktoren berücksichtigt wurden, verbesserte sich die
Übereinstimmung zwischen Studien- und realen Ergebnissen, blieb aber
unvollständig. Die Einbeziehung zusätzlicher externer Erkenntnisse über
Patientengruppen, die von der ursprünglichen Studie ausgeschlossen waren,
verbesserte das Modell weiter und führte zu prognostizierten Ergebnissen, die
das tatsächliche Überleben von Patienten in den USA, Deutschland und Frankreich
mit einer durchschnittlichen Abweichung von nur 0,27 Monaten (8,2 Tagen) über
einen Zeitraum von 30 Monaten sehr gut widerspiegelten. Mit anderen Worten: Das
Modell war in der Lage, die realen Ergebnisse mit einer Abweichung von weniger
als einem Prozent über den gesamten Zeitraum hinweg abzubilden, was sein
Potenzial unterstreicht, die Relevanz der Studienergebnisse für die tägliche
klinische Praxis zu verbessern.
Diese Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um die Ergebnisse
klinischer Studien für die Krebsbehandlung in der Praxis weltweit relevanter zu
machen. Indem wir externe Daten und Expertenwissen einbeziehen, können wir die
Vielfalt der Patienten, die täglich Krebsbehandlungen erhalten, besser
berücksichtigen. Dies hilft, die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern,
die behördlichen Zulassungen zu unterstützen und letztlich den Zugang der
Patienten zu innovativen Therapien zu erweitern, sagte Paul Arora, Mitbegründer
von Inka Health.
Die Fähigkeit, die Ergebnisse klinischer Studien auf verschiedene reale
Populationen zu übertragen, wird immer wichtiger, da Aufsichtsbehörden,
Kostenträger und Kliniker nach Nachweisen suchen, die die tatsächlichen
Patientenergebnisse widerspiegeln. Methoden, wie sie in dieser Studie gezeigt
werden, bieten einen skalierbaren, wissenschaftlich Weg zu diesem Ziel,
insbesondere bei Krebserkrankungen wie NSCLC, wo die Patientenpopulationen sehr
heterogen sind.
Zu den namhaften Co-Autoren der Studie gehört der Onkologe Dr. Vivek Subbiah,
der führend in der frühen Phase der Arzneimittelentwicklung ist. Dr. Subbiah ist
derzeit Leiter der Early-Phase Drug Development am Sarah Cannon Research
Institute, wo er eins der weltweit größten Netzwerke für frühe klinische Studien
in der Onkologie leitet.
https://sarahcannon.com/about/newsroom/vivek-subbiah-md-joins-scri-to-advance-early-phase-clinical-research?
Er war Hauptprüfer in mehr als 100 klinischen Studien der Phase I und II und
spielte eine Schlüsselrolle bei mehreren gewebeagnostischen
Arzneimittelzulassungen, einschließlich Therapien, die auf genetische
Veränderungen https://oncodaily.com/drugs/45235?
bei BRAF und RET RET ist ein Gen, das an der Zellsignalübertragung beteiligt
ist. Abnorme RET-Genveränderungen können zu Krebs führen, und gezielte
RET-Hemmer wurden für Krebserkrankungen wie Lungen- und Schilddrüsenkrebs
zugelassen. (Weitere Informationen finden Sie unter
https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2023/selpercatinib-ret-lung-medullary-thyroid#:-:text=Selpercatinib%20is%20approved%20for%20treating,proteins%20involving%20parts%20of%20RET)
abzielen BRAF ist ein Gen, das, wenn es mutiert, das Krebswachstum
beschleunigen kann. Gezielte Therapien für BRAF-Mutationen sind für verschiedene
Krebsarten, einschließlich Melanom und Lungenkrebs, zugelassen. (Weitere
Informationen finden Sie unter
https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/braf-gene)
. Seine Arbeit hat direkt zu Zulassungen durch die U.S. Food and Drug
Administration (FDA) und die Europäische Arzneimittelagentur (EMA) beigetragen.
https://www.nursingcenter.com/journalarticle?Article_ID=6696238&Issue_ID=6696154&Journal_ID=401957&
Dr. Subbiah verfasste über 400 Peer-Review-Publikationen in führenden
Zeitschriften wie dem New England Journal of Medicine (NEJM), Nature Medicine
und JAMA Oncology.
Die Fähigkeit, Ergebnisse für Patientengruppen zu modellieren, die normalerweise
nicht in klinische Studien einbezogen würden, ist nicht nur eine technische
Leistung, sondern eine klinische und strategische Leistung. Dies ebnet den Weg
für ein schnelleres Studiendesign, intelligentere Erweiterungsentscheidungen und
bessere Nachweise für Patienten, die häufig übersehen werden. Diese Art von
Tools wird von entscheidender Bedeutung sein, wenn wir auf eine globalere und
datengesteuerte Arzneimittelentwicklung hinarbeiten, so Dr. Subbiah.
Über Inka Health
Inka Health ist ein Unternehmen, das mit dem Einsatz von KI-gestützten
Analysemethoden, die onkologische Forschung und Arzneimittelentwicklung durch
fortschrittliche kausale KI revolutioniert. Die firmeneigene Plattform SynoGraph
ermittelt anhand von KI-gestützten Kausalschlüssen, welche Krebspatienten am
ehesten auf bestimmte Behandlungen ansprechen, und bewirkt damit Fortschritte in
der Präzisionsmedizin. Durch die Einbindung verschiedenster multimodaler
medizinischer Daten aus den Bereichen Genomik, Transkriptomik und Proteomik
deckt SynoGraph verborgene Erkenntnisse auf, die sowohl
Behandlungsentscheidungen als auch die Planung klinischer Studien optimieren
können. Mit dieser Spitzentechnologie will Inka Health Pharmaunternehmen dabei
unterstützen, die Entwicklung von Arzneimitteln zu forcieren, Fehlschläge bei
Studien zu reduzieren und lebensrettende Therapien rascher auf den Markt zu
bringen.
Über Onco-Innovations Limited
Onco-Innovations ist ein auf die Krebsforschung und -behandlung spezialisiertes
Unternehmen in Kanada mit dem Schwerpunkt Onkologie. Onco-Innovations hat es
sich zur Aufgabe gemacht, die Verhinderung und die Behandlung von Krebs durch
zukunftsweisende Forschungsarbeit und innovative Lösungen zu verfolgen. Das
Unternehmen hat sich eine weltweite Exklusivlizenz für eine patentierte
Technologie gesichert, die gezielt auf solide Tumore wirkt.
Für ONCO-INNOVATIONS LIMITED
Thomas OShaughnessy
Chief Executive Officer
Nähere Informationen erhalten Sie über:
Thomas OShaughnessy
Chief Executive Officer
Tel: + 1 888 261 8055
investors@oncoinnovations.com
Vorsorglicher Hinweis zu zukunftsgerichteten Aussagen. Diese Pressemitteilung
enthält zukunftsgerichtete Aussagen, unter anderem in Bezug auf die Aussichten
des Unternehmens und zu den Geschäften und Plänen des Unternehmens im
Allgemeinen, sowie andere Aussagen, die keine historischen Fakten darstellen.
Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch Begriffe wie wird, kann,
potenziell, sollte, erwartet und ähnliche Ausdrücke gekennzeichnet. Alle in
dieser Pressemeldung enthaltenen Aussagen, die keine historischen Fakten
darstellen, sind zukunftsgerichtete Aussagen, die Risiken und Ungewissheiten
beinhalten. Es kann nicht garantiert werden, dass sich solche Aussagen als
zutreffend erweisen, und die tatsächlichen Ergebnisse und zukünftigen Ereignisse
können wesentlich von den in solchen Aussagen erwarteten abweichen. Der Leser
wird darauf hingewiesen, dass sich die Annahmen, die bei der Erstellung von
zukunftsgerichteten Informationen verwendet wurden, als falsch erweisen können.
Ereignisse oder Umstände können dazu führen, dass die tatsächlichen Ergebnisse
wesentlich von den vorhergesagten abweichen, und zwar aufgrund zahlreicher
bekannter und unbekannter Risiken, Ungewissheiten und anderer Faktoren, von
denen sich viele der Kontrolle des Unternehmens entziehen. Der Leser wird davor
gewarnt, sich vorbehaltlos auf zukunftsgerichtete Informationen zu verlassen.
Solche Informationen können sich, auch wenn sie vom Management zum Zeitpunkt
ihrer Erstellung als angemessen erachtet wurden, als falsch erweisen, und die
tatsächlichen Ergebnisse können erheblich von den erwarteten abweichen. Die in
dieser Pressemeldung enthaltenen zukunftsgerichteten Aussagen werden durch
diesen vorsorglichen Hinweis ausdrücklich eingeschränkt. Die in dieser
Pressemeldung enthaltenen zukunftsgerichteten Aussagen beziehen sich auf das
Datum dieser Pressemeldung, und das Unternehmen wird alle darin enthaltenen
zukunftsgerichteten Aussagen aktualisieren oder öffentlich revidieren, sofern
dies nach geltendem Recht erforderlich ist.
Die Ausgangssprache (in der Regel Englisch), in der der Originaltext
veröffentlicht wird, ist die offizielle, autorisierte und rechtsgültige Version.
Diese Übersetzung wird zur besseren Verständigung mitgeliefert. Die
deutschsprachige Fassung kann gekürzt oder zusammengefasst sein. Es wird keine
Verantwortung oder Haftung für den Inhalt, die Richtigkeit, die Angemessenheit
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veröffentlichen neue Studie, die die Anwendbarkeit der Ergebnisse klinischer
Lungenkrebsstudien in der realen Welt unterstützt
Vancouver, Kanada - 20. Juni 2025 / IRW-Press / Onco-Innovations Limited (CBOE
CA: ONCO) (OTCQB: ONNVF) (FWB: W1H, WKN: A3EKSZ) (Onco oder das Unternehmen)
freut sich bekannt zu geben, dass die Mitbegründer seiner hundertprozentigen
Tochtergesellschaft Inka Health Corp. (Inka Health) eine wichtige neue Studie
mit dem Titel Global Transportability of Clinical Trial Outcomes to Real-World
Lung Cancer Populations: A Case Study using Lung-MAP S1400I
https://doi.org/10.1101/2025.05.30.25328679
(die Studie), verfasst haben, die im Juni 2025 in medRxiv veröffentlicht wurde.
Die Studie befasst sich mit einer zentralen Herausforderung in der globalen
Krebsforschung, indem sie untersucht, wie die Ergebnisse klinischer Studien
besser auf die verschiedenen Patientenpopulationen übertragen werden können, die
in der klinischen Routinepraxis in verschiedenen Ländern und Gesundheitssystemen
behandelt werden. In diesem Fall konnte der Ansatz eine starke
Vorhersageleistung nachweisen, die den realen Ergebnissen über einen Zeitraum
von 30 Monaten mit einer Abweichung von weniger als einem Prozent entsprach.
https://doi.org/10.1101/2025.05.30.25328679
Praktische Auswirkungen und strategischer Wert der Studie:
Durch die Simulation von Patientenergebnissen im Voraus, um das Studiendesign zu
optimieren und relevantere Populationen zu definieren, können diese Methoden das
Risiko von Entwicklungspipelines verringern. Diese Ansätze fließen direkt in
SynoGraph ein, die kausale KI-Plattform der nächsten Generation von Inka Health,
die eine schnellere, transparentere und global anwendbare
Arzneimittelentwicklung durch fortschrittliche Real-World-Analysen unterstützen
soll.
Informationen zur Studie:
Die Studie stellt einen neuen Ansatz zur Verbesserung der globalen Anwendbarkeit
von Ergebnissen aus klinischen Studien vor, indem bewertet wird, wie gut
Ergebnisse aus kontrollierten Studien auf die reale Patientenpopulation
übertragen werden können. Die Studie untersuchte insbesondere, ob Ergebnisse der
Studie Lung-MAP S1400I, einer führenden randomisierten klinischen Studie für
fortgeschrittenes nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom (NSCLC), die Ergebnisse von
Patienten, die routinemäßig in den USA, Deutschland und Frankreich behandelt
werden, genau vorhersagen können.
Klinische Studien haben oft strenge Zulassungskriterien, was bedeutet, dass
viele Patienten, die in der täglichen Praxis behandelt werden, nicht für die
Teilnahme geeignet sind. Dies kann die Möglichkeit einschränken,
Studienergebnisse auf breitere, diversere Patientenpopulationen anzuwenden. In
dieser Studie verwendeten die Forscher fortschrittliche Modellierungstechniken
und externes klinisches Wissen, um die Lücke zwischen den Teilnehmern der Studie
und Patienten in der Praxis zu schließen - einschließlich derjenigen, die
aufgrund von Alter, Komorbiditäten Komorbiditäten sind weitere
Begleiterkrankungen oder Erkrankungen, die ein Patient neben seiner
Primärerkrankung haben kann. Im Zusammenhang mit Krebs sind Diabetes,
Herzerkrankungen oder chronische Atemwegserkrankungen häufige
Begleiterkrankungen, die die Behandlungsoptionen und -ergebnisse beeinflussen
können. (Weitere Informationen finden Sie unter
https://my.clevelandclinic.org/health/articles/comorbidities)
oder anderen Faktoren von Studien ausgeschlossen sind.
Die Ergebnisse zeigten bedeutende Fortschritte bei der Abstimmung der Ergebnisse
aus klinischen Studien mit den Ergebnissen in der Praxis. Wenn nur die
gemessenen klinischen Faktoren berücksichtigt wurden, verbesserte sich die
Übereinstimmung zwischen Studien- und realen Ergebnissen, blieb aber
unvollständig. Die Einbeziehung zusätzlicher externer Erkenntnisse über
Patientengruppen, die von der ursprünglichen Studie ausgeschlossen waren,
verbesserte das Modell weiter und führte zu prognostizierten Ergebnissen, die
das tatsächliche Überleben von Patienten in den USA, Deutschland und Frankreich
mit einer durchschnittlichen Abweichung von nur 0,27 Monaten (8,2 Tagen) über
einen Zeitraum von 30 Monaten sehr gut widerspiegelten. Mit anderen Worten: Das
Modell war in der Lage, die realen Ergebnisse mit einer Abweichung von weniger
als einem Prozent über den gesamten Zeitraum hinweg abzubilden, was sein
Potenzial unterstreicht, die Relevanz der Studienergebnisse für die tägliche
klinische Praxis zu verbessern.
Diese Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um die Ergebnisse
klinischer Studien für die Krebsbehandlung in der Praxis weltweit relevanter zu
machen. Indem wir externe Daten und Expertenwissen einbeziehen, können wir die
Vielfalt der Patienten, die täglich Krebsbehandlungen erhalten, besser
berücksichtigen. Dies hilft, die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern,
die behördlichen Zulassungen zu unterstützen und letztlich den Zugang der
Patienten zu innovativen Therapien zu erweitern, sagte Paul Arora, Mitbegründer
von Inka Health.
Die Fähigkeit, die Ergebnisse klinischer Studien auf verschiedene reale
Populationen zu übertragen, wird immer wichtiger, da Aufsichtsbehörden,
Kostenträger und Kliniker nach Nachweisen suchen, die die tatsächlichen
Patientenergebnisse widerspiegeln. Methoden, wie sie in dieser Studie gezeigt
werden, bieten einen skalierbaren, wissenschaftlich Weg zu diesem Ziel,
insbesondere bei Krebserkrankungen wie NSCLC, wo die Patientenpopulationen sehr
heterogen sind.
Zu den namhaften Co-Autoren der Studie gehört der Onkologe Dr. Vivek Subbiah,
der führend in der frühen Phase der Arzneimittelentwicklung ist. Dr. Subbiah ist
derzeit Leiter der Early-Phase Drug Development am Sarah Cannon Research
Institute, wo er eins der weltweit größten Netzwerke für frühe klinische Studien
in der Onkologie leitet.
https://sarahcannon.com/about/newsroom/vivek-subbiah-md-joins-scri-to-advance-early-phase-clinical-research?
Er war Hauptprüfer in mehr als 100 klinischen Studien der Phase I und II und
spielte eine Schlüsselrolle bei mehreren gewebeagnostischen
Arzneimittelzulassungen, einschließlich Therapien, die auf genetische
Veränderungen https://oncodaily.com/drugs/45235?
bei BRAF und RET RET ist ein Gen, das an der Zellsignalübertragung beteiligt
ist. Abnorme RET-Genveränderungen können zu Krebs führen, und gezielte
RET-Hemmer wurden für Krebserkrankungen wie Lungen- und Schilddrüsenkrebs
zugelassen. (Weitere Informationen finden Sie unter
https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2023/selpercatinib-ret-lung-medullary-thyroid#:-:text=Selpercatinib%20is%20approved%20for%20treating,proteins%20involving%20parts%20of%20RET)
abzielen BRAF ist ein Gen, das, wenn es mutiert, das Krebswachstum
beschleunigen kann. Gezielte Therapien für BRAF-Mutationen sind für verschiedene
Krebsarten, einschließlich Melanom und Lungenkrebs, zugelassen. (Weitere
Informationen finden Sie unter
https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/braf-gene)
. Seine Arbeit hat direkt zu Zulassungen durch die U.S. Food and Drug
Administration (FDA) und die Europäische Arzneimittelagentur (EMA) beigetragen.
https://www.nursingcenter.com/journalarticle?Article_ID=6696238&Issue_ID=6696154&Journal_ID=401957&
Dr. Subbiah verfasste über 400 Peer-Review-Publikationen in führenden
Zeitschriften wie dem New England Journal of Medicine (NEJM), Nature Medicine
und JAMA Oncology.
Die Fähigkeit, Ergebnisse für Patientengruppen zu modellieren, die normalerweise
nicht in klinische Studien einbezogen würden, ist nicht nur eine technische
Leistung, sondern eine klinische und strategische Leistung. Dies ebnet den Weg
für ein schnelleres Studiendesign, intelligentere Erweiterungsentscheidungen und
bessere Nachweise für Patienten, die häufig übersehen werden. Diese Art von
Tools wird von entscheidender Bedeutung sein, wenn wir auf eine globalere und
datengesteuerte Arzneimittelentwicklung hinarbeiten, so Dr. Subbiah.
Über Inka Health
Inka Health ist ein Unternehmen, das mit dem Einsatz von KI-gestützten
Analysemethoden, die onkologische Forschung und Arzneimittelentwicklung durch
fortschrittliche kausale KI revolutioniert. Die firmeneigene Plattform SynoGraph
ermittelt anhand von KI-gestützten Kausalschlüssen, welche Krebspatienten am
ehesten auf bestimmte Behandlungen ansprechen, und bewirkt damit Fortschritte in
der Präzisionsmedizin. Durch die Einbindung verschiedenster multimodaler
medizinischer Daten aus den Bereichen Genomik, Transkriptomik und Proteomik
deckt SynoGraph verborgene Erkenntnisse auf, die sowohl
Behandlungsentscheidungen als auch die Planung klinischer Studien optimieren
können. Mit dieser Spitzentechnologie will Inka Health Pharmaunternehmen dabei
unterstützen, die Entwicklung von Arzneimitteln zu forcieren, Fehlschläge bei
Studien zu reduzieren und lebensrettende Therapien rascher auf den Markt zu
bringen.
Über Onco-Innovations Limited
Onco-Innovations ist ein auf die Krebsforschung und -behandlung spezialisiertes
Unternehmen in Kanada mit dem Schwerpunkt Onkologie. Onco-Innovations hat es
sich zur Aufgabe gemacht, die Verhinderung und die Behandlung von Krebs durch
zukunftsweisende Forschungsarbeit und innovative Lösungen zu verfolgen. Das
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Technologie gesichert, die gezielt auf solide Tumore wirkt.
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Vorsorglicher Hinweis zu zukunftsgerichteten Aussagen. Diese Pressemitteilung
enthält zukunftsgerichtete Aussagen, unter anderem in Bezug auf die Aussichten
des Unternehmens und zu den Geschäften und Plänen des Unternehmens im
Allgemeinen, sowie andere Aussagen, die keine historischen Fakten darstellen.
Zukunftsgerichtete Aussagen sind häufig durch Begriffe wie wird, kann,
potenziell, sollte, erwartet und ähnliche Ausdrücke gekennzeichnet. Alle in
dieser Pressemeldung enthaltenen Aussagen, die keine historischen Fakten
darstellen, sind zukunftsgerichtete Aussagen, die Risiken und Ungewissheiten
beinhalten. Es kann nicht garantiert werden, dass sich solche Aussagen als
zutreffend erweisen, und die tatsächlichen Ergebnisse und zukünftigen Ereignisse
können wesentlich von den in solchen Aussagen erwarteten abweichen. Der Leser
wird darauf hingewiesen, dass sich die Annahmen, die bei der Erstellung von
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wesentlich von den vorhergesagten abweichen, und zwar aufgrund zahlreicher
bekannter und unbekannter Risiken, Ungewissheiten und anderer Faktoren, von
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Solche Informationen können sich, auch wenn sie vom Management zum Zeitpunkt
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tatsächlichen Ergebnisse können erheblich von den erwarteten abweichen. Die in
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