IRW-PRESS: Onco-Innovations Limited: Onco-Innovations schließt Projekt mit Kuano ab und nutzt dessen quantenbasierte Plattform, um Erkenntnisse für die Optimierung der PNKP-Inhibitor-Technologie bereitzustellen

Vancouver, Kanada - 16. Juni 2026 / IRW-Press / Onco-Innovations Limited (CBOE CA: ONCO) (OTCQB: ONNVF) (FWB: W1H, WKN: A3EKSZ) (Onco oder das Unternehmen) freut sich, im Anschluss an seine Pressemitteilung vom 18. November 2025 den Abschluss seines Pilotprojekts mit Kuano Ltd. (Kuano) bekannt zu geben, das die Weiterentwicklung der PNKP-Inhibitor-Technologie von Onco (auch als ONC010 bezeichnet) durch fortschrittliche KI-fähige und quantenbasierte Computeransätze unterstützt.

Kuano hat das Projekt abgeschlossen und Ergebnisse aus molekularer Modellierung und fortschrittlicher Computeranalytik bereitgestellt, die Oncos Verständnis dafür stärken, wie sein PNKP-Inhibitor und verwandte Analoga mit dem PNKP-Ziel interagieren können. Die Arbeiten führten zu einer verfeinerten und überprüfbaren Strukturhypothese für die Hemmung von PNKP und schufen einen klareren Rahmen zur Unterstützung der laufenden strukturbasierten Optimierung sowie der Evaluierung in der nächsten Entwicklungsstufe von Oncos PNKP-Inhibitor-Technologie innerhalb des umfassenderen KI-gestützten Wirkstoffforschungs-Workflows von Onco.

Darüber hinaus wurden im Rahmen des Projekts die quantenbasierten computergestützten Methoden von Kuano eingesetzt, um das Strukturverhalten von PNKP in relevanten Modellsystemen zu untersuchen und strukturelle Repräsentationen des humanen PNKP zu entwickeln, die für nachfolgende computergestützte Analysen geeignet sind, einschließlich weiterführender strukturbasierter Bewertungen innerhalb der Wirkstoffforschungsumgebung von Onco. Kuano kam ferner zu dem Schluss, dass PNKP mit den auf seiner Plattform verfügbaren Simulationsansätzen für mögliche Folgestudien kompatibel ist. In der Praxis sollen diese Ergebnisse fundiertere Priorisierungs- und Designentscheidungen für Wirkstoffe fördern, um Oncos Übergang von der Modellierung zur experimentellen Validierung zu beschleunigen.

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