ボストンジーンと京都大学は、より効果的で正確ながん治療の決定を得るために提携しました。その焦点は、各患者が治療にどのように反応するかを明らかにする生物学的シグナルを発見するためにAIを使用することです。.
本共同研究は、進行性食道扁平上皮がんに対する化学放射線療法と免疫チェックポイント阻害剤の併用効果を研究する京都大学のNOBEL試験に基づいています。ボストンジーンのマルチオミクス・プラットフォームは、患者の遺伝子および分子データを解析し、治療効果に関連する免疫関連バイオマーカーを探索します。.
AIは治療後の出力を見守るだけでなく、腫瘍の生物学的性質と患者の反応との因果関係を追求します。そのようなメカニズムを理解することで、新しい医薬品の開発や、患者と適切な治療法の迅速なマッチングが可能になります。.
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臨床サンプルおよび患者データは、以下から提供されます。 京都大学. ボストンジーン は、重要な生物学的パターンを見つけるために分析を適用します。目標は、標的療法を単なる反応的なものでなく、より正確で予測的なものにすることです。.

