关键词 "生物标志物" 的搜索结果， 共 5 条, 只显示前 480 条
技术：药物-脂质结合纳米分散体 疾病领域：肿瘤学、神经病学和罕见疾病 最新消息：与牛津大学建立为期五年的合作伙伴关系，共同开发新型蛋白质降解技术 BPGbio 被生物技术突破奖 (BioTech Breakthrough Awards)评为2024 年度“年度生物技术 AI 公司”。该公司拥有一个名为 NAi Interrogative Biology 的 AI 平台，该平台利用全球
疾病领域：神经科学和代谢疾病 近期融资：C轮融资4亿美元 最新消息：与礼来公司合作，推进包括MASLD在内的代谢疾病的新型治疗方法 通过生成与患者数据一致的高通量功能基因组数据集，并通过新颖的机器学习方法解读这些数据，insitro 构建了能够加速靶点选择和有效疗法设计的预测模型。这项人工智能辅助药物研发为 insitro 的研发管线奠定了基础，该管线涵盖神经科学和代谢疾病领域的候选
专长：病理学人工智能诊断。PathAI 专注于利用机器学习提高病理诊断的准确性和效率。他们的算法有助于识别生物标志物并指导治疗决策，尤其是在肿瘤学领域。与罗氏和百时美施贵宝的合作凸显了 PathAI 对临床试验和精准诊断的贡献，使其成为病理学人工智能领域的领导者。
专长：精准医疗的联邦学习。Owkin 利用联邦学习技术，在保护数据隐私的同时，实现协作式 AI 研究。他们在肿瘤学和心脏病学领域的应用已构建出可指导个性化治疗决策的预测模型。Owkin 与领先医院和研究机构的合作进一步扩大了其影响力。 Owkin于2016年成立于法国巴黎，是一家AI驱动的精准医疗公司，由临床医师Thomas Clozel博士与生物学人工智能先驱Gilles Wainrib博士共
专长：人工智能驱动的生物标志物发现。Genialis 利用计算生物学和机器学习来识别精准医疗的生物标志物。他们在免疫肿瘤学和中枢神经系统疾病领域的工作支持药物研发流程，并提高临床试验的成功率。 RNA生物标记公司Genialis正在创造一个能为患者、患者家庭和社区提供最佳医疗服务的世界。ResponderID™是Genialis的机器学习驱动的疾病建模框架，它提供可操作的生物标志物，并对新药进行
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