HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0  använder AI-assisterad datauppsättning för att stödja modellval, slutpunktsdesign och tolkning av olika arter

Boston/Suzhou, Kina, 12 juli 2026 /PRNewswire/ -- HKeyBio bygger HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 , dess AI-assisterade autoimmuna modelldataatlas. Det interna kapacitetsbyggande initiativet använder AI-assisterad datauppsättning, standardisering och hämtning för att organisera HKeyBios samlade erfarenhet av autoimmuna och allergiska sjukdomsmodeller, in vivo farmakodynamik, patologi, immuneffekter, PK/PD, NHP-svar och translationella slutpunkter.

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 i ett ögonkast

Vad det är:  HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 är HKeyBios interna autoimmuna translationella data-atlas-kapacitet, som stöds av AI-assisterad datauppsättning.

Problem åtgärdat:  Det hjälper till att standardisera modellval, endpointstabilitet, positiva kontrollsvarsintervall och tolkningsupplevelse över olika arter.

Användningsfall:  Initiativet stöder studiedesign, modellrekommendation, val av slutpunkt, planering av N-storlek, affärsutvecklingsmaterial och framtida AI-assisterad preklinisk forskning.

HKeyBio-kapacitetslänk:  Atlasen bygger på HKeyBios 50+ NHP-autoimmuna och allergimodeller, 500+ autoimmuna och allergiska djurmodeller och erfarenhet av att stödja 500+ autoimmuna IND-applikationer.

Värdet ligger i historisk modellrespons och tolkningsbarhet

I forskning om autoimmuna och allergiska sjukdomar beror modellvalet inte bara på tillgängligheten av en modell, utan också på baslinjebeteende, positiva kontrollsvarsintervall, endpointvariabilitet, patologitolkning, biomarkörkombinationer och översättningskontext mellan olika arter.

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 är byggd med tydliga datagränser

1. Kvalificerad dataomfattning

Kan inkludera HKeyBio-ägda modellvalideringsdata, interna metoddata, offentligt tillgängliga litteraturbaserade data, auktoriserade och avidentifierade data, positiva kontrollmekanismer och modellbaslinjedata.

2. Exkluderat dataomfång

Kommer inte att inkludera konfidentiella klientprojektrådata, obehöriga klientläkemedelsresultat, identifierbar klientprojektinformation, data som kan avslöja klientpipelines eller data som inte är godkända för AI-relaterad användning.

3. AI-assisterad datauppsättning, standardiserade mallar och poängsättning

Med förbehåll för mänsklig granskning kan AI hjälpa till med fältextraktion, terminologikartläggning, duplikatdetektering och preliminär märkning över modellmaterial. Standardiserade datauppsättningar kan täcka sjukdomsområde, modellnamn, art, induktionsmetod, studiens varaktighet, rekommenderad gruppstorlek, positiv kontroll, primär endpoint, sekundär endpoint, patologi endpoint, PK/PD genomförbarhet, translationell relevans och bästa användningsscenario.

Atlasen kan stödja framtida marknadsorienterade kunskapstillgångar

Externt kommer inte atlasen att avslöja rådata, men utvalda insikter kan omvandlas till vitböcker, modellvalsguider, LinkedIn-innehåll, webbseminarier, webbplatsmoduler, BD-material och WeChat-artikelserier.

'Det långsiktiga värdet ligger inte bara i enskilda modeller, utan i de historiska svarsmönstren, slutpunktsstabiliteten, patologitolkningen och biomarkörerfarenheten bakom dessa modeller,' sade chefen för translationell medicin på HKeyBio.

Om HKeyBio

HKeyBio är en preklinisk CRO som specialiserar sig på autoimmuna och allergiska sjukdomar och tillhandahåller farmakodynamiska tjänster i hela processen in vivo. Positionerad som expert på autoimmuna sjukdomsmodeller, stödjer HKeyBio modellval, in vivo-effektivitetsutvärdering, biomarköranalys, patologi och translationell tolkning.

För mer information, vänligen kontakta:

Webbplats: www.hkeybio.com

E-post: tech@hkeybio.com

Källanteckning: Företagsinformation tillhandahållen av HKeyBio, från och med juli 2026.