公司技术平台与研究成果 - 公司的人工智能平台bfLEAP®与bfPREP™能够分析复杂的临床数据集 发现具有生物学意义的患者集群 并识别可能对药物有增强反应的患者亚型[3] - 在针对胰腺癌的glufosfamide药物回顾性分析中 该平台成功识别出治疗效果的异质性以及可能的早期预后预测因子[1][4] - 该分析发现了关键生物标志物 这些标志物使得治疗组的平均生存期较对照组提高了近三倍[1][3] 具体研究案例与合作 - 研究数据来源于一项名为TH-CR-302的随机3期临床试验 该试验评估了glufosfamide对比最佳支持治疗的效果[3] - 此项研究是与Eleison制药公司以及Moffitt癌症中心合作完成的[2][5] - 研究标题为“胰腺腺癌中的数据驱动亚型分型及glufosfamide的差异获益” 相关数据将于2026年1月9日在ASCO GI研讨会的海报环节展示 并随后发表在《临床肿瘤学杂志》增刊上[1][2] 公司业务与行业影响 - 公司利用人工智能和机器学习技术来推进药物发现和开发 旨在简化治疗方案的开发过程并降低临床试验的失败率[6] - 公司的技术平台为药物开发者提供了一个端到端的分析工具 旨在解决大规模的多模态生物复杂性 从而减少在错误研发路径上浪费的时间和资金[3] - 通过整合因果人工智能与专有平台 公司致力于将复杂的生物医学数据转化为可操作的见解[1][6]