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计算病理学Occology研发执行主管
图像数据科学副总裁,计算病理学副总裁,肿瘤研发
欧洲杯微信买球AstraZeneca正开拓新的计算病理方法, 将数字病理学和大数据与前沿人工智能相结合, 提高选择病人能力并实现更个性化处理能力, 最终目标是改善病人结果
超出显微镜:计算病理
1838年,德国病理学家Johannes Müller发布第一个已知描述从显微镜观察的癌症一号近二百年后,癌症诊断基本过程基本不变-肿瘤组织片固定化、染色化放大供人观察-尽管工具和技术自Müller时代以来大有改善
近20年来,我们看到高清晰度滑动扫描等技术的到来,生成可易读共享免毒滑动数字图像2
数据科学和计算的进步现在使我们能够综合数字病理图像和基因组学、辐射学、临床学和其他数据,应用深学习算法获取新洞察力
通过提取和分析从这些复杂数据集获取的客观和临床相关信息,我们可以比人眼理解并引导治疗更多
方法被称为计算病理学,使用人工智能增强肿瘤学患者选择3精密医学策略关键部分
更多了解我们如何使用计算病理对下文视频中的癌症治疗诊断开发实现革命
变换药需要变换诊断
随着我们对疾病和选择治疗方法的理解增加,精密医学方法的需要也增加,以确保我们以正确的病人为对象,早早地用正确的药治病。
举例说,反体药共生依赖单克隆抗体独有目标能力杀癌细胞并减少对正常细胞的破坏4类似地,免疫疗法基于对肿瘤微环境的了解和癌症细胞用来逃避免疫系统防守机制5
传统病理学依赖人工自主评分组织生物标志 帮助理解疾病增量并选择对病人最优处理此外,它通常基于样本中有限子单元
计算方法捕捉更多肿瘤生物学基础量化信息对支持临床决策演进需求至关紧要6
欧洲杯微信买球计算病理工具AstraZeneca开发 允许我们分析数以万计 单滑动前所未有细节 比前所未有快得多
富集数据集的生成使我们更深入地了解肿瘤内部发生的事情,量化组织生物标志帮助选择最有可能响应治疗的病人
量化连续排序:诊断新前沿
量化连续排序或QCS是我们全自动化新式计算病理解7人造智能提供数字整片图象生物标志的详细数据 从免疫史染色癌症组织中获取7
QCS不仅寻找生物标志的存在或缺失,而且还量化染色强度及其子细胞区块定位,如膜、细胞粒子核分析组织广度空间组织8资讯对像ADCs等药类监听细胞 帮助预测其对旁观者细胞的影响 并深入了解它们的机制
当前,我们正在实验组合中先行使用QCS, 监管批准是一流AI驱动诊断作为未来目标并视之为未来在临床试验和癌症护理中选择病人的宝贵工具
从每张幻灯片中看到更多
计算病理学让我们远比单片滑动向多层完全整合肿瘤及其微环境的地理图我们的雄心是在整个组合应用这些工具,支持药开发并增强病人选择肿瘤学临床试验
极感振奋的时段新工具、新药和数字方法开通获取技术也看到监管环境内 热心和积极运动 表示时间正对一步变换
与病理学家、乐器制造者以及范围更广的病理学界协作对建立例行AI驱动诊断系统并更广泛地提供这一强效技术以惠及临床试验中的病人至关重要。正与全球伙伴合作帮助建立诊断实验室基础设施,实现这一点
除通过提供更深入和准确诊断为病人带益外,该技术还释放病理学家时间集中处理更复杂案例,从而增加影响分析值和值
欧洲杯微信买球ATRAZENECA,我们认为计算病理学将支持下一代癌症治疗诊断的发展,改变我们做临床研究的方式并最终走向新解法或改善患者结果
