C-NUBHArrive Bio
in vivo screening, machine learning, bioinformatics
discoverydiscoveringsmall molecule
Loading
Загрузка раздела...0-100 chain-logic scale · 15 dimensions · scored on public evidence
All companiesC-NUBH
C-NUBHC-NUBHin vivo screening, machine learning, bioinformatics
0-100 chain-logic scale · 15 dimensions · scored on public evidence
Arrive исходит из того, что улучшить показатели здоровья можно, анализируя биологию на уровне отдельных клеток с использованием multi-omics, оптических данных о клетках и AI-driven pathology для выявления скрытых закономерностей, которые улучшают исследования и разработку лекарств. Компания также рассматривает высококачественные обучающие данные, масштабные сети патологии, прошедшие валидацию врачами, и стандарты применения AI в патологии как необходимые условия для создания точных систем прецизионной медицины на уровне популяции.
SourceArrive утверждает, что улучшение продолжительности здоровой жизни требует более эффективного обнаружения мишеней при возрастных заболеваниях, а традиционные фармацевтические in-vitro-ассays не учитывают сложные взаимодействия во всём организме, которые определяют развитие этих состояний. Компания заявляет, что in-vivo-скрининг мишеней в сочетании с машинным обучением, биоинформатикой и собственной базой знаний может сделать обнаружение мишеней более осуществимым и способствовать принятию более эффективных решений в больших масштабах. Также компания рассматривает ухудшение функций печени, мышц и мозга как возрастные системные изменения, при которых функции можно улучшить или частично восстановить, подразумевая, что профилактические или восстанавливающие методы лечения поддаются обнаружению.
SourceArrive заявляет, что улучшение healthspan требует нового подхода к поиску мишеней для возраст-ассоциированных заболеваний, поскольку традиционные фармацевтические тесты in vitro не учитывают сложные взаимодействия на уровне целого организма, которые лежат в основе этих состояний. Компания представляет скрининг мишеней in vivo в сочетании с машинным обучением, биоинформатикой и собственной базой знаний как способ принимать более качественные масштабные решения, выявлять биологические закономерности, имеющие практическое значение, и создавать профилактические или восстанавливающие терапии для органов, поражаемых старением.
SourceArrive утверждает, что улучшение продолжительности здоровой жизни требует более эффективного поиска мишеней для заболеваний, связанных со старением, и что традиционный фармацевтический поиск in-vitro недостаточен, поскольку не отражает сложные взаимодействия, лежащие в основе этих заболеваний. Компания представляет скрининг мишеней in vivo в сочетании с машинным обучением, биоинформатикой и собственной базой знаний как более эффективный способ выявления терапевтических мишеней. Она также отмечает, что сложные биологические данные требуют передовых вычислительных систем, способных извлекать значимые закономерности и поддерживать более качественные решения, принимаемые в большом масштабе.
SourceArrive заявляет, что для улучшения healthspan необходимо совершенствовать выявление мишеней при заболеваниях, связанных со старением, и что традиционный in-vitro фармацевтический поиск не учитывает сложные взаимодействия на уровне организма, связанные со старением. Компания представляет in vivo-скрининг мишеней в сочетании с машинным обучением, биоинформатикой и собственной базой знаний как способ выявлять практически применимые мишени на основе сложных биологических данных и обеспечивать более эффективные профилактические или терапевтические вмешательства.
SourceВ видимом тексте снимка указано, что Archive Team считает сохранение копий веб-сайтов, которым грозит закрытие или удаление, важным для истории и цифрового наследия, а дублирование данных, находящихся под угрозой, позволяет общественному обсуждению, дебатам и осмыслению продолжаться даже после удаления исходного материала.
Source