AI+药物研发
药物发现
靶点确定
药物适应症扩展
当前国际上药物研究竞争焦点之一就是药物靶点研究。现阶段具有明确单个分子(或变异)作为效用生物标志物的药物数量非常稀少。如何提高已有分子的新适应症具有巨大价值。哲源将关注点从筛选单个分子扩展到计量遗传特征全景决定的细胞功能状态。
我们基于知识/数据混合驱动的深度学习方法,根据全局肿瘤基因组变异计算在8种细胞功能板块中上百种信号通路的活性变化状态,全局性分析疾病基因组变异全景与药物、靶点的关系,协助药物候选分子的重定向开发与已上市药物的新适应症扩展。
临床入组优化
有效性入组
安全性入组
有效性不足、安全性不达标是导致药物三期临床试验失败的主要原因。已有的基于病理、分期等入组条件并不能有效地区分患者人群的各种亚型特征。
我们基于知识/数据混合驱动的深度学习方法,根据全局肿瘤基因组变异计算在8种细胞功能板块中上百种信号通路的活性变化状态,精准识别亚群特征,服务于有效性入组、安全性入组,把正确的人放在正确的组,实现临床实验分组精准管理,提高临床试验成功率、加速药物上市时间、并且最大化患者资源效能。
通过在入组条件中增加有效的"药物敏感性伴随诊断"依据,将最可能获益的患者寻找出来,可以明显改变临床试验的结果。
通过基因组学方法--解读副作用反应事件的遗传学特征,在入组条件中加入"药物副作用伴随诊断",将副作用反应较低的患者纳入治疗组,优化临床入组。
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低于空调噪音
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专为解读基因组全景变异数据研发的云端大脑
全景解读肿瘤基因组变异信息
肿瘤基因组全景分析
肿瘤细胞信号通路激活或抑制
专有深度学习模型
高通量数据与低通量数据融合
生物分子作用机理的精准推断
弹性适配临床与基础医学场景
数据价值挖掘
多维观测:从单基因组数据到融合数据
智能分析:从查字典式解读到深度学习解读
系统评估:从biomarker到基因组全局性变异判断
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