Das in New York ansässige startup Immunai ins Leben gerufen, das die stealth-Donnerstag, kündigt seinen plan zur Karte des Immunsystems und zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
Nach die Gründer des Unternehmens, Immunai bereits verwendet, single-cell technologies und machine-learning-algorithmen, um die Karte aus Millionen von Zellen des Immunsystems.
WARUM ES WICHTIG IST
Therapien, die Verwendung von Komponenten des Immunsystems gewonnen haben Zunehmender Beliebtheit als Krebs-Behandlungen in den letzten Jahren. Jedoch, die Komplexität des menschlichen Körpers bedeutet, dass die Immunantwort und Zell-Therapien können unberechenbar sein – und Immuntherapie Entwicklung kann teuer werden.
Immunai Hoffnungen zu adressieren, dass über Ihre Plattform, die es behauptet, können Pharmaunternehmen nutzen, um einen tieferen Einblick in das Immunsystem und genauer verfolgen Immuntherapie Wirksamkeit.
„Wenn man eine bestimmte Krankheit oder Patienten-Kohorte, bekommt man eine begrenzte und isolierte Ansicht des Immunsystems,“ sagte Immunai CEO Noam Solomon in einer Erklärung.
„Durch den Einsatz des maschinellen Lernens und Ihre Anwendung auf unsere proprietäre vielfältige Datenbank von single-sequencing-Daten, gepaart mit reichen klinischen Daten unsere Plattform identifiziert Allgemeine Muster, die nicht sichtbar sind, wenn man die schmalere Krankheit-spezifische Ansicht“ Salomo fortgesetzt.
Laut Presse-Aussagen, Immunai verwendet single-cell-Technologien zum extrahieren von Daten aus Blutproben, dann nutzt machine learning algorithmen zum Mappen von Daten von Zelltypen und erstellen immun-profile.
„Die Datenbank von immun-profile unterstützen biomarker-Entdeckung und Einsicht generation zu helfen, Antworten auf wichtige Fragen über das Immunsystem durch die Identifizierung von subtilen Veränderungen in der Zelle Typ und Zustand-spezifische expression und hilft zu unterscheiden, die aus normaler Ausdruck“, erklärte der Vertreter des Unternehmens in einer Pressemitteilung.
DER GRÖßERE TREND
Forscher haben immer wieder gedreht, um die künstliche Intelligenz zu verbessern, die Wirksamkeit der Immuntherapie Behandlung.
GE Healthcare gemeinsam mit der Vanderbilt University Medical Center im letzten Jahr zu verwenden AI nachträglich Analyse von Daten von anonymisierten Patientendaten und ermitteln Sie besser die Kurse für die Pflege.
„Die Immuntherapie bietet ein enormes Potenzial, aber angesichts der derzeitigen Unberechenbarkeit einige Patienten‘ Reaktionen auf Behandlungen, es wird auch assoziiert mit einer erhöhten Morbidität und Kosten,“ sagte Dr. Jeff Balser, Präsident und CEO von der Vanderbilt University Medical Center, an der Zeit.
„Diese Partnerschaft bietet die Gelegenheit zu nutzen, die stärken der beiden Organisationen zu einer weiteren Individualisierung der Krebsbehandlung durch die Entwicklung neuer tools, die es ermöglichen, die Kliniker mehr genau Vorhersagen, wie Patienten reagieren auf eine spezifische Therapie,“ Balser sagte.
Früher in diesem Jahr, ein team an der Nationalen Universität von Singapur vorgestellt, eine so genannte Krebs „scorecard“ oder Tumor Matrisome Index (TMI), entwickelt, die mittels big data und predictive Analyse von mehr als 30.000 Patienten gewonnenen Biopsien.
Ein patient TMI Ergebnisse können helfen, festzustellen, Ihre Antwort auf Immuntherapien, die Forscher sagte.
AUF DER PLATTE
„Unsere mission ist die vermessung des Immunsystems mit neuronale Netze und Lern transfer-Techniken informiert durch Tiefe Immunologie wissen“, sagte Immunai CTO Luis Voloch.
„Dies hilft, die Geschwindigkeit, in der Medikamente entwickelt und auf den Markt gebracht, die durch die Aufklärung Ihrer Wirkmechanismen und Widerstand“, Voloch fortgesetzt.
Kat Jercich ist senior editor von Healthcare-IT-News.
Twitter: @kjercich
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