Lantern Pharma präsentiert KI-gestützte Onkologie-Plattform auf ThinkEquity Konferenz
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Lantern Pharma (NASDAQ: LTRN), ein auf künstliche Intelligenz spezialisiertes Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Krebstherapien konzentriert, hat angekündigt, dass sein Managementteam am 30. Oktober 2025 um 11:30 Uhr ET auf der ThinkEquity Konferenz im Mandarin Oriental in New York präsentieren wird. Das Unternehmen nutzt seine proprietäre KI- und Machine-Learning-Plattform RADR®, um die Kosten, das Tempo und den Zeitplan der onkologischen Wirkstoffentdeckung zu transformieren.
Die RADR®-Plattform nutzt über 200 Milliarden onkologiebezogene Datenpunkte und eine Bibliothek mit mehr als 200 fortschrittlichen Machine-Learning-Algorithmen, um milliardenschwere, reale Probleme in der onkologischen Wirkstoffentwicklung zu lösen. Durch die Nutzung der KI-Leistung und mit Input von weltweit führenden wissenschaftlichen Beratern und Partnern hat das Unternehmen die Entwicklung seiner wachsenden Pipeline von Therapien beschleunigt, die mehrere Krebsindikationen umfassen, einschließlich solider Tumore und Blutkrebsarten sowie eines Antikörper-Wirkstoff-Konjugat-Programms.
Die neuesten Nachrichten und Updates zu LTRN sind im Newsroom des Unternehmens unter https://ibn.fm/LTRN verfügbar. Die vollständige Pressemitteilung kann unter https://ibn.fm/QSF41 eingesehen werden.
Die führenden Entwicklungsprogramme von Lantern Pharma umfassen ein klinisches Programm der Phase 2 und mehrere klinische Studien der Phase 1. Die KI-gesteuerte Pipeline innovativer Wirkstoffkandidaten wird auf ein kombiniertes jährliches Marktpotenzial von über 15 Milliarden US-Dollar geschätzt und hat das Potenzial, lebensverändernde Therapien für Hunderttausende von Krebspatienten weltweit bereitzustellen. Diese Entwicklung könnte erhebliche Auswirkungen auf die Onkologie-Branche haben, da sie den traditionellen Ansatz der Medikamentenentwicklung durch datengesteuerte, KI-optimierte Prozesse ersetzt.
Für Investoren und die breitere medizinische Gemeinschaft stellt dieser Ansatz einen Paradigmenwechsel in der Krebsforschung dar. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und präzise Vorhersagen über Wirkstoffwirksamkeit zu treffen, könnte nicht nur die Entwicklungszeiten verkürzen, sondern auch die Erfolgsquoten klinischer Studien verbessern. Die potenziellen Auswirkungen erstrecken sich über die reine kommerzielle Bedeutung hinaus und könnten letztendlich die Art und Weise verändern, wie Krebsbehandlungen entwickelt und an Patienten weltweit geliefert werden.
