Houston y Nueva York, 22 de abril de 2025 / PRNewswire/ – BioState AI, un líder innovador en inteligencia artificial para la secuenciación de ARN y la medicina Weill Cornell ha participado en una colaboración estratégica para desarrollar y para evaluaciones personalizadas del pronóstico del paciente y la evolución de las enfermedades. Inicialmente, la colaboración se centrará en la leucemia, aprovechando el vasto biorepositivo de la médula y las muestras de sangre del programa Weill Cornell Leucemia.
En virtud del acuerdo, BioState AI aprovechará su tecnología de transcripción inversa integrada en código de barras (BIRT) para la secuenciación de ARN (RNASEQ) para analizar la expresión de ARN de muestras de pacientes en una escala. Estos resultados se utilizarán para un modelo anterior y ajustar un modelo basado en transformador, utilizando la expresión de ARN como «lenguaje». Juntos, la medicina de BioSte AI y Weill Cornell analizarán el prototipo, y luego validará un modelo de IA que podrá realizar la estratificación de los subtipos de leucemia mieloide aguda (AML), un pronóstico para las enfermedades y la selección de la terapia.
«Los enfoques actuales de medicina personalizada son solo uno o más biomarcadores clave para cada enfermedad», dijo, dijo David ZhangCo -founder y CEO de BioState AI, y ex profesor asociado de bioingeniería Universidad de arroz. « Esto da como resultado una precisión predictiva deficiente porque cada paciente es diferente y no estamos estudiando toda la imagen de la salud o la enfermedad de un paciente. Nuestro objetivo es revolucionar el tratamiento del paciente mediante decisiones precisas impulsadas por si pueden prescribir tratamientos como trasplantes de médula ósea e inhibidores de BCL-2. Esto puede conducir en última instancia a los pacientes más altos y animados. »
En virtud de la colaboración, el equipo de Biostate AI inicialmente trabajará con el Dr. Gail J. RobozProfesor de medicina de Weill Cornell Medicine. En la fase piloto del proyecto, los equipos desarrollarán un modelo de IA específico para AML con 1000 médula ósea y muestras de sangre retrospectiva. Al alcanzar los hitos de rendimiento técnico predeterminado, el equipo ampliará el estudio para incluir hasta 50,000 muestras retrospectivas, incluidas múltiples muestras longitudinales del mismo paciente, para desarrollar modelos definitivos.
«El AML es una neoplasia agresiva y biológicamente heterogénea que implica desafíos diagnósticos y terapéuticos. Mi equipo y yo esperamos investigar el potencial del enfoque de BioStat AI para ayudar a personalizar la selección de tratamiento para pacientes con AML», dijo el Dr. Roboz.
Universidad de Cornell El Centro de Licencias de Tecnología (CTL) facilitó el acuerdo, de conformidad con el compromiso de Weill Cornell con la investigación traslacional e innovación en medicina de precisión.
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