[ad_1]
Olink가 후원하는 Labroots 웨비나에서 Mathias Uhlen 교수는 플라즈마 프로파일링 및 기계 학습을 기반으로 12가지 주요 암 유형의 프로테옴 서명을 탐색한 다음 정보를 사용하여 모든 개별 암 유형을 식별하는 새로운 전략을 새로운 전략을 위한 첫 단계로 설명합니다. 암 진단 도구.
범암 연구는 다양한 암 유형과 관련된 단백질을 식별하기 위해 소량의 혈액 샘플과 AI 기반 예측 모델에서 생성된 근접 확장 분석 플라즈마 프로필을 기반으로 합니다. 12가지 암 유형을 나타내는 1,500명 이상의 암 환자로부터 약 1,500개의 단백질이 분석되었으며 결과는 Human Protein Atlas의 Human Illness Blood Atlas 섹션에 표시됩니다. 웨비나에서 KTH 및 Science for Life Laboratory의 Mathias Uhlen 교수는 이 연구의 전략과 결과뿐만 아니라 암 정밀 의학 전반에 대한 차세대 플라즈마 프로파일링의 의미에 대해 논의할 것입니다.
이 웨비나에 참여하면 다음에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
– 암 환자의 소량 혈액에서 프로테옴 시그니처를 식별하는 방법
– AI 기반 예측 모델을 활용한 질병 관련 단백질 예측 방법
– 암 정밀의학을 위한 차세대 플라즈마 프로파일링의 시사점
– 오픈 액세스 Human Illness Blood Atlas
[ad_2]
Supply hyperlink
