HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0  bruker AI-assistert datasettkurering for å støtte modellvalg, endepunktdesign og tolkning på tvers av arter

Boston/Suzhou, Kina, 12. juli 2026 /PRNewswire/ -- HKeyBio bygger HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 , dets AI-assisterte autoimmune modelldataatlas. Det interne kapasitetsbyggende initiativet bruker AI-assistert datasettkurering, standardisering og gjenfinning for å organisere HKeyBios akkumulerte erfaring innen autoimmune og allergiske sykdomsmodeller, in vivo farmakodynamikk, patologi, immune endepunkter, PK/PD, NHP-responser og translasjonsendepunkter.

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 på et øyeblikk

Hva det er:  HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 er HKeyBios interne autoimmune translasjonsdataatlas-funksjon, støttet av AI-assistert datasettkurering.

Problemet løst:  Det hjelper til med å standardisere modellvalg, endepunktstabilitet, positive kontrollresponsområder og tolkningsopplevelse på tvers av arter.

Brukstilfeller:  Initiativet støtter studiedesign, modellanbefaling, valg av endepunkt, planlegging av N-størrelse, forretningsutviklingsmateriell og fremtidig AI-assistert preklinisk forskning.

HKeyBio-evnelenke:  Atlaset bygger på HKeyBios 50+ NHP autoimmune og allergimodeller, 500+ autoimmune og allergiske dyremodeller, og erfaring med å støtte 500+ autoimmune IND-applikasjoner.

Verdien ligger i historisk modellrespons og tolkbarhet

I forskning på autoimmune og allergiske sykdommer avhenger modellvalg ikke bare av tilgjengeligheten til en modell, men også på grunnlinjeadferd, positiv kontrollresponsområder, endepunktvariabilitet, patologitolkning, biomarkørkombinasjoner og translasjonskontekst på tvers av arter.

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 er bygget med klare datagrenser

1. Kvalifisert dataomfang

Kan inkludere HKeyBio-eide modellvalideringsdata, interne metodikkdata, offentlig tilgjengelige litteraturavledede data, autoriserte og avidentifiserte data, positive kontrollmekanismer og modellgrunnlinjedata.

2. Ekskludert dataomfang

Vil ikke inkludere konfidensielle klientprosjektrådata, uautoriserte klientmedisinresultater, identifiserbar klientprosjektinformasjon, data som kan avsløre klientpipelines eller data som ikke er godkjent for AI-relatert bruk.

3. AI-assistert datasettkurering, standardiserte maler og scoring

Med forbehold om menneskelig vurdering, kan AI hjelpe til med feltekstraksjon, terminologikartlegging, duplikatdeteksjon og foreløpig merking på tvers av modellmaterialer. Standardiserte datasett kan dekke sykdomsområde, modellnavn, art, induksjonsmetode, studievarighet, anbefalt gruppestørrelse, positiv kontroll, primært endepunkt, sekundært endepunkt, patologisk endepunkt, PK/PD-gjennomførbarhet, translasjonsrelevans og best-bruksscenario.

Atlaset kan støtte fremtidige markedsvendte kunnskapsressurser

Eksternt vil ikke atlaset avsløre rådata, men utvalgt innsikt kan konverteres til white papers, modellvalgveiledninger, LinkedIn-innhold, webinarer, nettstedsmoduler, BD-materiell og WeChat-artikkelserier.

'Den langsiktige verdien er ikke bare i individuelle modeller, men i de historiske responsmønstrene, endepunktstabiliteten, patologitolkningen og biomarkøropplevelsen bak disse modellene,' sa lederen for translasjonell medisin ved HKeyBio.

Om HKeyBio

HKeyBio er en preklinisk CRO som spesialiserer seg på autoimmune og allergiske sykdommer, og tilbyr full-prosess in vivo farmakodynamiske tjenester. Posisjonert som en autoimmun sykdomsmodellekspert, støtter HKeyBio modellvalg, in vivo-effektivitetsevaluering, biomarkøranalyse, patologi og translasjonstolkning.

For mer informasjon, vennligst kontakt:

Nettsted: www.hkeybio.com

E-post: tech@hkeybio.com

Kildenotat: Firmainformasjon gitt av HKeyBio, fra og med juli 2026.