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Persistent Systems使用AI开发早期发现乳腺癌变异的方法

持久性系统和非政府组织Prashanti癌症护理任务(PCCM)联手开发了一种早期检测经常影响年轻女性的癌症变异的方法。

根据美国国家乳腺癌基金会的说法,对三阴性乳腺癌(TNBC)的诊断意味着,三种最常见的受体类型(可促进大多数乳腺癌生长的蛋白质)不存在于TNBC肿瘤中。

基金会表示,这使TNBC更加难以治疗,因为激素疗法和针对这三种受体的癌细胞的药物之类的常见疗法无效。

持久系统已经帮助开发了一个平台,该平台通过使用人工智能和机器学习来识别在TNBC患者中发现的一些新标记。它介入了有关技术如何在早期阶段帮助预防和诊断TNBC的问题。

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“我们有一个软件实验室设置,可以与许多生物机构,政府机构,研究实验室和其他人员一起工作。我们拥有一支拥有基因组学博士学位的团队……以及计算机科学博士学位和有志于从事此类工作的人们,” Persistent Systems创始人兼首席执行官Anand Deshpande说道。

作为该项目的一部分,Persistent还为TNBC识别了一些已知的标记。Deshpande补充说,然后,肿瘤学家会将这些发现汇总在一起,并设计临床试验。

由于研究结果的一部分将与更大的医学界共享,因此也有可能改变药物用途。

“重新利用药物本质上是指已经(已经)获得FDA(美国食品和药物管理局)批准的药物(与之合作)。假设一种药物用于结肠癌,但同样的药物也可以用于乳腺癌。” Persistent Systems的高级领域专家兼多组学研究组负责人Anamika Krishanpal解释说。

她说,尽管问题很复杂,但也令人兴奋。

“生物数据很复杂,但这很有趣,因为您要提供的解决方案是通过信息学。我们处于生物学和信息学的交界处,”她补充说。

坚持不懈地与来自不同领域的人们合作,这些领域需要处理大量数据。该公司依赖于PCCM的数据,以及来自“癌症地图集”的一些匿名数据可用于研究目的。

这些信息技术公司与印度普纳印度科学教育与研究所(IISER)的生物学家,遗传学家,生物学教授兼教授LS Shashidhara教授合作。

过去,Persistent已与弗吉尼亚理工大学,约翰·霍普金斯临床全球健康教育中心和西奈山医院等机构合作。
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