利用X线胸片人工智能诊断新冠肺炎的研究成果在Nature Biomedical Engineering发表
近日，孙逸仙纪念医院副院长林天歆教授团队在国际知名学术期刊Nature Biomedical Engineering发表题为“A deep-learning pipeline for the diagnosis and discrimination of viral， non-viral and COVID-19 pneumonia from chest X
BMC Medicine：关于智能识别肺癌及其易混淆疾病的病理图像的深度学习研究取得进展
中山医学院李伟忠教授团队和附属第一医院柯尊富教授团队联合开发了一种基于深度学习的肺部病理图像智能诊断模型，能够准确区分肺癌及其易混淆疾病的病理图像。研究成果“Deep learning-based six-type classifier for lung cancer and mimics from histopathological whole slide
Nature：利用真实数据和人工智能评价肿瘤临床试验的入组标准取得进展
在药物开发过程中，人类的临床试验是必要的步骤。临床试验的入组标准是导致临床试验低入组率的一个关键障碍。例如，研究发现约80%的晚期非小细胞肺癌患者不符合临床试验的标准。结果，86%的临床试验未能在目标时间内完成招募受试者。美国国家癌症研究所认为，临床试验入组标准任意排除患者，应简化和扩大。美国FDA也强调，在没有确凿的临床证据的情况下
研究人员开发出智能自组装小分子探针用于近红外二区荧光成像
目前，纳米医药面临临床转化困难的挑战。传统纳米材料虽具有高渗透长滞留效应（EPR效应）、长血浆半衰期、缓控释和智能响应等小分子药物难以比拟的优势，但受制于化学结构不确定、配方复杂、代谢相对困难、生产质控成本高和毒理、药代难以定量测定等缺点，极少能够实现临床转化。因此，设计出同时具备明确化学结构、EPR效应、长血浆半衰期和智能响应等特点的新型药物显得尤为重要。
基于重编程外泌体的智能递送和个体化肿瘤治疗研究获进展
利用载体增强肿瘤部位的药物富集是提高抗肿瘤疗效的重要手段。近日，中国科学院过程工程研究所生化工程国家重点实验室与上海交通大学医学院附属同仁医院合作，利用不同体外培养条件驯化肿瘤细胞，以此对外泌体的脂质组分进行重编程设计，筛选出具有更强归巢能力的外泌体，并进一步协同装载光敏药物与化疗药物，在多种小鼠模型上均显着抑制了肿瘤进展，为肿瘤个体
雅培诊断陈健忠：聚力创新，打造独特的智能医学实验室
随着检验需求的不断增加，临床实验室所面临的压力和挑战也在不断增加。然而，很多因素会导致实验室运营效率低下，如设计不灵活、工作流程不连贯、操作步骤多且复杂、结果可靠性不确定等。作为一种全新的实验室自动化解决方案，雅培GLP系统为实验室带来了新的突破。
维亚生物与燧坤智能签订新药研发战略合作协议
近日，维亚生物与燧坤智能签订新药研发战略合作协议。根据协议，维亚生物将与燧坤智能在创新药研发上进行合作，为行业提供以人工智能（Artificial Intelligence）为基础的新一代苗头和先导化合物发现和优化技术平台，同时为维亚生物独特的服务换股权（EFS）生态圈赋能创新动力。针对本次合作，燧坤智能CEO曾亥年表示：“随着人们追
Insilico Medicine全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物
Insilico Medicine因全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物，而在生物技术和药物发现领域揽获多项行业第一： Ÿ 通过多次人体细胞和动物模型实验的成功验证，证明人工智能研发的新药物靶点和分子的有效性和安全性，今天的突破标志着业界首次对人工智能进行科学验证，并将其用于新药研发，直至候选