西门子Healthineers(德国埃朗根)和Freenome(美国南旧金山)签订了一份合作multiomics和radiomic乳腺癌诊断识别标记适合早期乳腺癌检测通过血液来增强现有的成像技术。
伙伴关系利用Freenome的机器学习的专业知识,multiomics检测癌症早期,利用表观遗传,蛋白质组学、基因、免疫和其他数据类型临床准确性最大化未来的筛查。通过建模Freenome multiomics数据启用基于人工智能和机器学习方法,研究人员试图确定最有效的生物标志物和分子特性来提高乳腺癌的鉴别。这种合作将允许Freenome和西门子分享他们的技术通过连接成像和临床数据与乳腺癌的分子数据来识别新的合适的标记,确定使用目前的成像是互补的。
“与其multiomics方法在分子诊断,Freenome选择的是我们的合作伙伴在这项研究中,“说Rangarajan周二位于,中心的主任创新诊断(CID),西门子Healthineers。“我们的合作在识别和开发新的生物标志物成规将允许我们共同走向新的途径来诊断早期乳腺癌。”
“西门子Healthineers是一种公认的领袖,成像和诊断技术的发展,特别是在乳腺癌筛查与最近的改进利用3 d乳房x线照片或数字乳房tomosynthesis,”迈克·诺兰说,首席执行官Freenome。”这种合作会给我们更多的见解如何结合独特的数据类型来解决未满足的医疗需求为最常见的一种癌症。”新万博manbetx官网
