未来已来 拥抱干细胞制备智能化时代
5月9日，由上海乐孜睿泰主办的第一届“面向未来的新一轮医疗技术革命-干细胞生产自动化与再生医学产业化论坛”在京顺利召开。生命科学尤其是干细胞和再生医学获得突飞猛进的发展的今天，干细胞技术产业化，再生医学的临床转化成为全国关注的热点话题。 近年，干细胞库在全国各省市相继建立，干细胞药物上市正在加速推进，但干细胞技术的操作基本是手工完成，不确定因素较多，如何将日益成熟的干细胞技术走向产品化，向大规模、
人工智能给医疗领域带来了哪些革命性变化？
2019年5月5日讯 /生物谷BIOON /——当谷歌DeepMind的AlphaGo在2016年令人震惊地击败传奇围棋选手李世石(Lee Sedol)时，人工智能(AI)、机器学习和深度学习等术语被推入了技术主流。人工智能通常被定义为电脑或机器展示或模拟智能行为的能力，比如特斯拉(Tesla)的自动驾驶汽车和苹果(apple)的数字助理Siri。这是一个蓬勃发展的领域，也是许多研究和投资的重点。
基于人工智能和计算机辅助药物设计的研究方法方面获进展
近日，中国科学院深圳先进技术研究院医药所计算机辅助药物设计中心袁曙光课题组带领团队，利用人工智能和计算生物学的方法从158万个化合物中寻找到了17个嗅觉受体蛋白Olf73的活性药物分子。该工作为基于嗅觉受体蛋白的药物发现与设计提供了有力的理论基础和依据。该成果以Computational modeling of the olfactory receptor Olfr73 suggests a mo
汇智健康.链通未来-液体活检进入人工智能时代
四月江南，太湖湖畔，风光无限， 2019年4月12日-14日，“太湖（马山）生命与健康论坛-第四届全球医药供应链峰会暨中国（无锡）国际医疗器械与医药供应链展览会”在无锡太湖国际博览中心正式开幕。本次论坛旨在进一步推进无锡市生命大健康产业快速发展▲本次活动由中国医师协会、全国卫生产业企业管理协会、中国科协海智办、中国物流与采购联合会、中国生物医学工程学会、中国药协会、中国研究型医院学会等全
Nature综述：新一代“智能”CAR-T疗法装了哪些武器？
在癌症免疫疗法领域，免疫检查点抑制剂和CAR-T疗法无疑是改变癌症治疗模式的两大突破。然而，免疫检查点抑制剂已经可以用于治疗多种癌症类型，而CAR-T疗法的适应症却屈指可数。CAR-T疗法虽然在治疗B细胞血液癌症方面表现出卓越的疗效，然而治疗其它类型癌症的CAR-T疗法还迟迟未能诞生。究其根源，CAR-T疗法的设计和开发需要克服三大挑战：缺少理想的肿瘤抗原作为靶点，肿瘤介导的免疫抑制，
Robert Langer等最新Sci Transl Med：用于胃肠道治疗的智能温敏设备
2019年4月18日讯 /生物谷BIOON /——胃肠道设备（如支架、内窥管、气球和药物输送系统）可以帮助临床医生治疗各种疾病。但是目前可用的触发药物在特定地点和时间释放的方法，或触发设备拆卸或改变形状的方法往往很慢，这可能会限制这些工具的效果。图片来源：Science Translational Medicine布莱根妇女医院和麻省理工学院的研究人员正在设计一种可以通过摄入一种温暖的液体来触发分
人工智能如何让老药达到新高度
Daniel Cohen博士是世界著名的遗传学家和现代遗传学的先驱。他在法国Généthon实验室的工作对人类基因组图谱的发布做出了杰出的贡献。随后，他将大数据和自动化引入基因组学的研究，他和他的团队第一次证明可以用超快速计算来加快DNA样本的分析。然而，在基因组学出现25年后，它给世界带来的革命性医疗突破却不如很多人的预期。如今，Cohen博士是一家名为Pharnext的法国医药公司的首席执行官
胃癌隐匿性腹膜转移智能诊断研究获进展
中国科学院自动化研究所、中国科学院分子影像重点实验室，与北京大学肿瘤医院季加孚团队、郑州大学第一附属医院高剑波团队、镇江市第一人民医院医学影像科单秀红团队和云南省肿瘤医院放射科团队合作，开展了基于CT影像组学的胃癌隐匿性腹膜转移的多中心、回顾性临床研究，取得了诊断效果的显着突破，相关研究工作发表于临床肿瘤期刊Annals of Oncology。胃癌是我国的高发癌种，全球约有一半的胃癌新发和死亡病
企鹅医生4大智能健康产品齐亮相
3月27日，企鹅杏仁集团在其北京企鹅门诊旗舰店亮相了4款智能健康产品，包含智能健康小站、健康终端、健康微体测魔镜、未来专家诊室，全方位打造了企鹅医生未来诊所新概念，这也是企鹅医生与杏仁医生自去年8月8日合并以来的首次产品发布会。集团CEO王仕锐发表演讲并表示，企鹅医生作为腾讯医疗健康的战略布局，致力于给用户提供一站式健康消费平台；同时作为数十万优秀医生的合作伙伴和中国最大的基础医疗服务商，构建
《自然》子刊：人工智能找到了400多个精神分裂症相关基因
近日，来自西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）的研究人员使用了一种新的机器学习方法，确定了来自13个大脑区域中的413个精神分裂症相关基因。这项研究发表在了《Nature Genetics》上，是同类研究中规模最大的一次，参与人数超过10万人。这项研究使用机器学习算法，从组织水平上检测基因表达，不仅可以识别出与精神分裂症相关