Pregleda: 0 Autor: Urednik stranice Vrijeme objave: 2026-07-30 Izvor: stranica
HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 koristi upravljanje skupom podataka uz pomoć umjetne inteligencije za podršku odabiru modela, dizajnu krajnjih točaka i tumačenju među vrstama
Boston/Suzhou, Kina, 12. srpnja 2026. /PRNewswire/ -- HKeyBio gradi HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 , svoj AI-Assisted Autoimmune Model Data Atlas. Inicijativa za unutarnju izgradnju sposobnosti koristi kuriranje skupova podataka potpomognuto umjetnom inteligencijom, standardizaciju i dohvaćanje kako bi organizirala HKeyBio-ovo akumulirano iskustvo u modelima autoimunih i alergijskih bolesti, in vivo farmakodinamici, patologiji, imunološkim krajnjim točkama, PK/PD, NHP odgovorima i translacijskim krajnjim točkama.
Što je to: HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 je HKeyBio-ova interna autoimuna translacijska sposobnost atlasa podataka, podržana vođenjem skupa podataka uz pomoć umjetne inteligencije.
Problem koji se rješava: Pomaže u standardizaciji odabira modela, stabilnosti krajnje točke, raspona odgovora pozitivne kontrole i iskustva tumačenja među vrstama.
Slučajevi upotrebe: Inicijativa podržava dizajn studije, preporuku modela, odabir krajnje točke, planiranje veličine N, materijale za poslovni razvoj i buduća pretklinička istraživanja potpomognuta umjetnom inteligencijom.
Veza s mogućnostima HKeyBio: Atlas se temelji na 50+ NHP autoimunih i alergijskih modela HKeyBio, 500+ autoimunih i alergijskih životinjskih modela te iskustvu podržava 500+ autoimunih IND aplikacija.
U istraživanju autoimunih i alergijskih bolesti, odabir modela ne ovisi samo o dostupnosti modela, već i o osnovnom ponašanju, rasponu odgovora pozitivne kontrole, varijabilnosti krajnjih točaka, tumačenju patologije, kombinacijama biomarkera i translacijskom kontekstu među vrstama.
1. Opseg prihvatljivih podataka
Može uključivati podatke o validaciji modela u vlasništvu HKeyBio, interne metodološke podatke, javno dostupne podatke izvedene iz literature, autorizirane i deidentificirane podatke, pozitivne kontrolne mehanizme i osnovne podatke modela.
2. Opseg izuzetih podataka
Neće uključivati povjerljive neobrađene podatke o projektima klijenta, rezultate neovlaštenih lijekova za klijente, informacije o projektu klijenta koje je moguće identificirati, podatke koji bi mogli otkriti kanale klijenta ili podatke koji nisu odobreni za upotrebu u vezi s umjetnom inteligencijom.
3. Određivanje skupa podataka uz pomoć umjetne inteligencije, standardizirani predlošci i bodovanje
Podložno ljudskom pregledu, umjetna inteligencija može pomoći u ekstrakciji polja, terminološkom mapiranju, otkrivanju duplikata i preliminarnom označavanju materijala modela. Standardizirani skupovi podataka mogu pokrivati područje bolesti, naziv modela, vrstu, metodu indukcije, trajanje studije, preporučenu veličinu skupine, pozitivnu kontrolu, primarnu krajnju točku, sekundarnu krajnju točku, krajnju točku patologije, PK/PD izvedivost, translacijsku relevantnost i scenarij najbolje upotrebe.
Eksterno, atlas neće otkrivati neobrađene podatke, ali se odabrani uvidi mogu pretvoriti u bijele knjige, vodiče za odabir modela, LinkedIn sadržaj, webinare, module web stranica, BD materijale i WeChat serije članaka.
'Dugoročna vrijednost nije samo u pojedinačnim modelima, već u povijesnim obrascima odgovora, stabilnosti krajnje točke, tumačenju patologije i iskustvu biomarkera koji stoje iza tih modela', rekao je voditelj Translacijske medicine u HKeyBio.
HKeyBio je pretklinički CRO specijaliziran za autoimune i alergijske bolesti, pružajući cjelovite in vivo farmakodinamičke usluge. Pozicioniran kao stručnjak za modele autoimunih bolesti, HKeyBio podržava odabir modela, in vivo procjenu učinkovitosti, analizu biomarkera, patologiju i translacijsku interpretaciju.
Web stranica: www.hkeybio.com
Email: tech@hkeybio.com
Napomena o izvoru: informacije o tvrtki pružio je HKeyBio, od srpnja 2026.
