Imagene profilează biomarkerii cancerului în timp real

Terapiile pentru cancer au proliferat în ultimele decenii, îmbunătățind rezultatele pentru mulți pacienți. Această varietate necesită diagnosticare precisă și luare a deciziilor adecvate pentru a alege cursul optim de terapie. Standardul de aur actual pentru identificarea mutației cancerului prezent este secvențierea de nouă generație, care oferă un raport genetic cuprinzător, dar poate dura până la șase săptămâni pentru a fi finalizat, necesită o dimensiune semnificativă a eșantionului de tumoră și poate fi realizată numai într-un laborator avansat la un cost ridicat.

Imagene, o companie cu sediul central în Tel Aviv, a dezvoltat un software de analiză a imaginilor bazat pe inteligență artificială care analizează imaginile de biopsie pentru a oferi un profil imediat al mutațiilor tumorale.

În prezent, doar 28% dintre pacienții cu cancer primesc o analiză cuprinzătoare a tuturor celor 9 biomarkeri acționați pentru cancer și până la 64% dintre pacienții cu cancer pulmonar nu primesc tratamentul optim disponibil. Acest lucru poate fi atribuit în mare parte testării insuficiente pentru biomarkeri ai naturii mutației.

Tehnologia Imagene preia o imagine de biopsie și în câteva minute oferă un raport pregătit pentru un diagnostic al biomarkerului, identificând mutația reală a cancerului prezentă în biopsie.

Timpul dintre biopsie și momentul în care tratamentul este în cele din urmă administrat, timp în care natura cancerului este investigată, este măsurat în prezent în săptămâni. Deoarece această perioadă este prea lungă pentru mulți pacienți, tehnologia Imagene promite să scurteze semnificativ timpul de așteptare până la inițierea tratamentului pentru mulți pacienți. Potenţial, pacienţii pot şti care este diagnosticul şi care va fi tratamentul în aceeaşi zi.

Inteligența artificială funcționează destul de bine pentru a detecta mutațiile cancerului la tot felul de pacienți și în tot felul de locuri, deoarece tiparele de cancer se repetă. Imagene combină învățarea auto-supravegheată și alte metode de inteligență artificială, în care datele neetichetate pot fi folosite pentru a îmbunătăți rezultatele, precum și procesarea proprie a datelor pregătite pentru analiza imaginilor.