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幸运彩票有几种版本 >> 灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响

  研究应用高通量测序(NGS)数据和生物模拟技术预测AML及MDS患者的药物反应

  旧金山, Sept。 20, 2019 (GLOBE NEWSWIRE) -- 精密医学领先机构及肿瘤治疗应答指数检测(TRI)技术的全球先锋企业 Cellworks 集团今天宣布:美国血液学会(ASH)期刊《Blood Advanc灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响es》刊登了 iCare 1临床研究的结果。该研究采用Cellworks的基因组生物模拟平台,预测急性髓系白血病(AML)和骨髓增生异常综合征(MDS)患者的治疗反应。本前瞻性研究旨在通过对比治疗反应的生物模拟预测和实际临床反应,评估AML和MDS患者基因组学计算生物学建模的生物学和临床预测价值。

  iCare 1前瞻性研究结果显示,急性髓系白血病(AML)和骨髓增生异常综合征(MDS)患者对标准治疗(Standard of Care,简称SOC)反应率的预测准灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响确率为90%。本研究采用Cellworks独特的基因组学计算生物学建模(CBM)技术,了解化疗后复发的机制,并为参与本研究的复发患者提出新的再诱导治疗方案。

  佛罗里达大学医学院教授Christopher R。 Cogle博士表示:“高通量测序技术揭示了每位AML和MDS患者的大量基因组异常,以及患者之间的高度多样性。作为临床医生,我们最大的挑战就是分析解读这样庞大的基因组异常和基因组多样性,从而为患者确定最佳的个性化治疗方案。临床时间的限制和每个病人疾病的复杂性要求我们使用诸如Cellworks的生物模拟等技术,为我们的病人提供最好的治疗。”

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  Cellworks的灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响计算生物学建模(CBM)及数字药物生物模拟平台依赖于MDS和AML患者个体的体细胞基因突变和基因拷贝数变异(CNV)。计算系统将基因组异常转换成患者特异性蛋白质网络,用于生成虚拟疾病模型。然后,通过基于数学模型的生物模拟,使用药物库查询患者特定的疾病模型,以预测包括抑制疾病细胞增殖和存活在内的表型反应。

  这项前瞻性研究招募了120名AML和MDS患者,通过对比治疗反应的电脑预测和实际临床结果,评估Cellworks计算生物学建模(CBM)技术预测的准确性。在120名患者中,96名患者有完整的基因组检测资料,50名患者的随访时长满足评估要求。这50名患者接受了61种治疗。Cellworks计算生物学建模(CBM)对iCare 1研究中32%复发样本的标测图与患者复发情形下对治疗无反应的实际结果完全一致。此外,建模也确定了这些患者的化疗灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响耐药机制。

  “仅有高通量测序数据还不足以提供足够的信息来提供个性化的肿瘤治疗方案,”Cellworks首席执行官Yatin Mundkur表示, 通过使用高通率测序数据完成生物模拟建模,我们能准确预测个体患者的治疗反应,避免患者接受不必要的治疗方案,从而避免毒副作用。通过提高治疗选择的准确性,我们还可以降低医疗成本,帮助提高医生的工作效率。

  通过运用每位患者的基因组学数据获得代表生物分子和生理学通路的灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响基因组生物模拟软件模型,Cellworks正在为个性化癌症治疗带来重大改变。Cellworks个性化医疗预测通过提早采灭火器的使用方法-研讨使用高通量测序(NGS)数据和生物模仿技能猜测AML及MDS患者的药物反响用成功的治疗方法让患者生活得到改观,同时节省整个医疗体系的时间和成本。Cellworks还通过虚拟临床试验、改进的目标识别、先导物验证以及重新确定药品用途和使其重新发挥功用,为生物制药行业带来裨益。

(责任编辑:DF515)



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