Asia Data

2003 年人类基因组计划的完成为现代精准医疗奠定了基础。基因组学（第一门组学学科）的出现为根据患者的基因特征个性化预防、诊断和治疗疾病提供了新的机会。



在过去二十年中，现代精准医疗的范围已远远超出了最初的组学。如今，除了基因组学之外，还有各种组学技术，例如表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、微生物组学、代谢组学等，它们从生物系统的不同层面生成有价值的生物医学数据。



然而，来自组学和其他高通量技术的结构化数据只是生物医学数据领域的一小部分。如今，有几项大规模临床和表型研究产生了大量数据。而新的非结构化数据密集 孟加拉国手机数据 型输出，如 EHR/EMR 和基于文本的信息源，正在不断产生更多的定量、定性和事务数据。因此，精准医疗已发展成为一种以数据为中心的多模式实践，它遍历组学数据、病史、社会/行为决定因素和其他环境因素，以准确诊断健康状况并在个人层面确定治疗方案。



然而，临床和生物医学数据的挑战在于它们在大小、形式、格式、模态等方面种类繁多。因此，将各种复杂且异构的生物、医学和环境数据无缝集成到统一的分析框架中对于真正以数据为中心的精准医疗至关重要。



目前，AI/ML 技术在临床和生物医学大数据分析中发挥着核心作用。然而，对异构数据集进行分类、标记、索引和集成的复杂性往往是实现大规模 AI 分析的瓶颈。生命科学数据的数量、异构性和复杂性对充分利用 AI/ML 技术在生物治疗和生命科学研究中的复杂分析能力构成了固有限制。因此，推动精准医疗创新的关键在于简化获取、处理、整理、存储和交换生物医学数据的过程。



作为一家提供全方位服务的治疗性抗体发现公司，我们的使命是开发下一代解决方案，将复杂数据无缝转换为生物治疗情报。