I risultati supportano lo screening deep learning ex vivo del farmaco con tessuto del paziente quale strumento promettente per individuare trattamenti efficaci e individuali per il tumore del sangue avanzato rispetto ai metodi convenzionali
Algoritmi di deep learning personalizzati e analisi di singole cellule di >1 miliardo di cellule di pazienti rivelano un ulteriore potenziale di miglioramento dei risultati dei pazienti
VIENNA e OXFORD, Inghilterra–(BUSINESS WIRE)–Exscientia (Nasdaq: EXAI), ETH Zurigo, l’Università di medicina di Vienna, e il Centro di medicina molecolare (CeMM) hanno annunciato oggi una nuova pubblicazione su Blood Cancer Discovery, la rivista dell’Associazione americana per la ricerca sul cancro, dal titolo “Deep Morphology Learning Enhances Precision Medicine by Image-Based Ex Vivo Drug Testing (L’apprendimento profondo sulla morfologia migliora la medicina di precisione tramite test sui farmaci ex vivo basati su immagini)” dal laboratorio del Prof. Berend Snijder.
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