Læsestof til helligdagene: (Ikke direkte relateret til Faron)
Agentic AI for Biomarker Discovery in Clinical Trials: Exploring the SPARK Framework
Google-oversættelse:
“Opdagelse af biomarkører er fortsat en af de mest kritiske – og udfordrende – dele af moderne kliniske forsøg. I takt med at præcisionsmedicin fortsætter med at forme onkologi og andre terapiområder, er evnen til at identificere pålidelige biomarkører til patientstratificering, behandlingsrespons og prognose blevet afgørende for forsøgenes succes. På trods af fremskridt inden for maskinlæring og flerdimensionel dataanalyse er processen stadig begrænset af begrænsede hypoteser, manuel “feature engineering” og lange valideringscyklusser.
En ny tilgang er ved at opstå. Agentiske AI-rammeværk – systemer, der består af flere koordinerede AI-agenter – bevæger sig ud over forudsigelser og ind i området for videnskabelig ræsonnement og opdagelse. Heriblandt tilbyder SPARK (System of Pathology Agents for Research and Knowledge)-rammeværket et overbevisende indblik i, hvordan opdagelsen af biomarkører i kliniske forsøg kunne udvikle sig.”
Mon Faron allerede bruger værktøjer af den type?? Det er nok snart på tide. F.eks.:
-
Patientsegmentering uden dyre tillægstest: SPARK er i stand til at forudsige en patients biomarkørstatus direkte fra almindelige vævsbilleder uden dyre og langsomme molekylære tillægsanalyser.
-
Opdagelse af nye indikationer: Når Faron overvejer, hvilke solide tumorer bexmarilimab bør testes mod næste gang, kan et værktøj som SPARK gennemgå tusindvis af vævsprøver fra biobanker på tværs af fem forskellige kræfttyper og identificere præcis de mikromiljøstrukturer, hvor makrofag-blokering giver den bedste respons.
Video om emnet:
