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AI+醫療再進一步:推動免疫療法與精準醫學

人工智能 深度學習
盡管免疫療法正徹底顛覆癌癥的診治思路,但目前仍僅對一小部分患者(20%至30%)有效。因此,來自特拉維夫的Nucleai公司正著力開發用于圖像分析及病理數據建模的AI軟件,希望幫助醫療行業開發出更為有效的藥物。

 盡管免疫療法正徹底顛覆癌癥的診治思路,但目前仍僅對一小部分患者(20%至30%)有效。因此,來自特拉維夫的Nucleai公司正著力開發用于圖像分析及病理數據建模的AI軟件,希望幫助醫療行業開發出更為有效的藥物。

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蛋白質分子的三維晶體結構,也是腫瘤生長的典型標志物

Nucleai公司雖然只是一家剛剛成立三年的初創企業,卻有著雄心勃勃的長期發展目標——成為“精準醫學領域的領導者”。

根據該公司聯合創始人兼CEO Avi Veidman所言,Nucleai團隊在以色列情報機構擁有超過50年的總AI從業經歷時長,主要涉及衛星圖像分析;再加上醫師與醫療保健專業知識的加持,他們構建起一整套可應對無效預測性生物標記物的跨學科方法。為了找到更好的解決方案。“我們整合了多種不同信息來源,類似于我們之前在情報領域的嘗試。”最終他得出結論,“癌癥可不管你是來自哪個學科的。”

所謂生物標志物,是指在血液、其他體液或組織當中發現的分子,通常表明人體之內的正常或異常過程、狀態或疾病。使用病理數據發現生物標志物是一個相對較新的領域,這是因為大多數生物標志物源自基因組學研究。生物標志物可用于發現身體的疾病或狀態對于治療過程產生了哪些反應。但在腫瘤學試驗中,制藥企業發現預測性生物標志物的識別失敗率往往超過90%,因此他們需要一種新的識別方法以加快新藥的監管審批流程。

Nucleai為制藥企業帶來一種新穎的空間生物學方法,能夠分析參與二期藥物試驗的癌癥患者的免疫系統細胞在空間內的位置。這種對腫瘤“微環境”的精準描述有助于確定預測模式,可引導制藥企業更好地選擇適合的候選藥物以推進三期試驗。

雖然其他初創企業也在努力沖擊這一制藥挑戰人,但Nucleai體現出其在大數據分析方面的與眾不同。具體來講,他們掌握著來自美國及以色列各醫療中心網絡的數百萬患者病歷。此外,該公司還在進軍市場的過程中發現新的優勢,即為客戶提供以自助服務為基礎、可整合至研究工作流當中的軟件。

目前,Nucleai公司已經完成了1300萬美元融資,最近一次是總值800萬美元的A輪融資。此輪融資由總部位于瑞士洛桑的生物制藥企業Debiopharm Group領投。Debiopharm公司CEO在一份聲明中提到,此次合作的目標是“探索AI技術在多大程度上可以幫助病理學家及腫瘤學家在診斷及預測方面提升精確水平。”Nucleai的其他參投者還包括Grove Ventures以及Vertex Ventures Israel。

在以色列國防軍積累了20年的數據科學部門管理經驗之后,Veidman希望自己回歸初創企業創業者的角色。在此期間,他的父親接受了一次活體組織檢查,并在焦急中等待了三十天才拿到明確的結果。從那時起,Weidman意識到病理學技術已經很長時間沒有迎來太大變化,甚至在數字化轉型方面也才剛剛起步。

在2019年的《深度醫學:人工智能如何讓醫療保健再次回歸人本位》一書中,Eric Topol寫道:“病理學在數字技術領域的發展速度比人們的預期要慢,這反過來又拖慢了AI進入病理學的速度。不過這一切終歸要到來。”Veidman指出,“技術可以在醫療保健領域解決眾多問題,企業家的唯一任務,就是找出可行的商業模式。”

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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