Life Sciences
Un numero sempre crescente di aziende biofarmaceutiche è alla ricerca di un partner specializzato nell’imaging basato su intelligenza artificiale. Le soluzioni di imaging basate sull'AI possono prevedere quali pazienti risponderanno a un farmaco, individuare i candidati ideali per gli studi clinici, stratificare i pazienti in base ai diversi rischi e accelerare i programmi di sviluppo dei farmaci.
Applicazioni
Oncologia
La nostra tecnologia, basata su intelligenza artificiale e indipendente dal tipo di tessuto, viene applicata in ogni fase dei programmi di sviluppo dei farmaci. Partiamo dall’uso delle nostre tecniche di AI per armonizzare la qualità delle immagini tra ospedali e modelli di scanner; successivamente, eseguiamo il rilevamento automatico di organi e lesioni. Segue una caratterizzazione dei tessuti per estrarre una firma basata sui parametri radiomici e profondi più rilevanti. Questi dati vengono poi utilizzati per sviluppare modelli predittivi di crescita tumorale, risposta al trattamento, sopravvivenza complessiva, sopravvivenza libera da malattia e molte altre indicazioni cliniche.
Immunologia
I nostri strumenti basati sull'intelligenza artificiale forniscono ai pazienti una diagnosi precoce per malattie reumatiche utilizzando le principali modalità di imaging. Supportiamo la trasformazione digitale delle indicazioni terapeutiche sia durante le fasi di sviluppo dei farmaci che nelle fasi successive all’approvazione, fornendo un'offerta integrata agli operatori sanitari.
Neuroscienze
Applichiamo la nostra tecnologia basata su intelligenza artificiale alla segmentazione e quantificazione automatizzate dei tessuti cerebrali e delle lesioni anomale. Valutiamo le differenze nel volume delle regioni cerebrali nelle malattie neurodegenerative, infiammatorie e nei disturbi metabolici, estraendo biomarcatori di imaging surrogati.
Ematologia
Offriamo metodi di segmentazione automatizzata per lesioni e organi negli esami PET/TAC a corpo intero. Gli scenari clinici più frequenti comprendono il linfoma e il mieloma multiplo, con l’estrazione di parametri a livello di lesione che, combinate a livello di paziente, possono aiutare a prevedere la risposta al trattamento in terapie standard o avanzate, nonché altri fenomeni come la sindrome da rilascio di citochine (CRS) o la sindrome da neurotossicità associata alle cellule effettrici immunitarie (ICANS) in terapie cellulari come le terapie con cellule T recettoriali antigeniche chimeriche (CAR-T).
Casi di studio
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Oncologia
Previsione della recidiva metastatica nei pazienti con cancro alla prostata localizzato a rischio intermedio/alto da immagini mediche di stadiazione e variabili cliniche (studio PROVIDENCE)
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Immunologia
Previsione del decorso immunoterapeutico nei pazienti con NSCLC avanzato
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Immunologia
Predizione della risposta all'immunoterapia in tumori solidi avanzati attraverso l’analisi di parametri di imaging quantitative estratte dalle scansioni PET immunitarie
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Immunologia
Oncologia
Definire le strategie di stratificazione dei pazienti per uno studio fondamentale sull’immunoterapia nel carcinoma prostatico metastatico.
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Immunologia
Potenziare la stratificazione del rischio di neuroblastoma attraverso algoritmi di intelligenza artificiale
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Immunologia
Oncologia
Sviluppo di uno strumento basato sulla radiomica per predire la risposta patologica completa (pCR) alla chemioterapia neoadiuvante nel cancro al seno
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Ematologia
Oncologia
Previsione della sopravvivenza, della neurotossicità e della risposta nei pazienti con linfoma a cellule B trattati con terapia CAR-T utilizzando un modello basato sulle caratteristiche di imaging
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Oncologia
Modello clinico-radiomico basato sulla TC per prevedere la progressione e guidare l'applicabilità clinica nel cancro della testa e del collo localmente avanzato
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Ematologia
Oncologia
Valore prognostico delle alterazioni genetiche e delle caratteristiche di imaging PET/CT con 18F-FDG nel linfoma diffuso a grandi cellule B
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