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今年ASCO首家展示推动临床研究创新成果的公司,展示了什么?

  1. 临床研究
  2. 数据分析
  3. 生命科学

来源:生物谷 2017-08-07 20:13

在2017年全球首屈一指的肿瘤学术会议美国临床肿瘤学会(ASCO)年会已经成功召开。值得回味的是,这次会议首次安排了科技企业在推动临床研究和促进肿瘤学及其他药物开发领域方面,展示创新成果。安排展示的公司叫Medidata(纳斯达克股票代码:MDSO),是全球领先的生命科学临床研究领域云解决方案供应商携手来自德州大学安德森癌症中心(University of Texas MD Anderson Ca

在2017年全球首屈一指的肿瘤学术会议美国临床肿瘤学会(ASCO)年会已经成功召开。值得回味的是,这次会议首次安排了科技企业在推动临床研究和促进肿瘤学及其他药物开发领域方面,展示创新成果。安排展示的公司叫Medidata(纳斯达克股票代码:MDSO),是全球领先的生命科学临床研究领域云解决方案供应商

携手来自德州大学安德森癌症中心(University of Texas MD Anderson Cancer Center)、威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medical College)以及长期客户罗氏制药的专家,Medidata与3万余名肿瘤专业人士在ASCO会议上讨论了顶尖的治疗方式、新疗法以及当下业界关注的热点话题。                             

在超过5,700份提交的投稿论文中,ASCO年会遴选了Medidata的两篇论文摘要:

依据先前的临床试验结果创建合成对照组:应用于建立早期终点标的作为急性骨髓性白血病(AML)总生存期的观察指标。”该摘要将从为急性骨髓性白血病创建的合成对照组(SCA)研究, 分析Medidata的科技研究发现。来自Medidata的数据科学团队和罗氏制药的专家,以及德州大学安德森癌症中心的生物统计学教授Don Berry将共同展示该成果。

Don Berry教授表示:“基于大量的患者数据,合成对照组为临床开发项目提供早期见解。将合成对照组直接纳入临床数据系统用以验证研究决策,是历史对照数据应用领域一项激动人心的成果。”

将全新的无监督聚类算法应用于乳腺癌基因组图谱中三阴性乳腺癌样本。”

Medidata的临床试验基因组学(CTG)算法在乳腺癌领域取得的研究发现获选以电子版形式在线发表。Medidata数据科学团队及康奈尔大学、威尔康奈尔医学院副教授Jason Mezey共同撰写了该论文。

Jason Mezey教授表示:“随着我们对基因组认识的加深,未来将有可能出现更好的、更有针对性的疗法。将基因组数据与临床研究系统存在的大量数据相关联,为产生能够影响临床开发过程的新见解提供了前所未有的机会。”

Medidata首席数据官David Lee先生表示:“此次两项研究入选ASCO年会凸显了Medidata帮助客户更快取得科技发现的能力。这些研究成果基于Medidata的SCA和CTG能力,是客户通过我们无与伦比的数据资产和尖端数据分析实现独特价值的证明。”

参与ASCO此项展示的David Lee和罗氏的张中伟先生,也将在2017年9月19日上海的Medidata?NEXT中国区年会上对此次ASCO展示内容和相关情况做介绍,欢迎届时免费注册,共享讨论!

Medidata NEXT中国区年会将于2017年9月19日在上海市浦东丽兹卡尔顿酒店举行,今年中国区的会议已经进入第6届并成为了行业里的一大盛事。届时将会有超过400位客户参加。会议内容包括主题演讲、用户案例研究,以及由Medidata分享战略愿景和最新的技术。

会议详情及免费注册链接:http://www.bioon.com/z/medidata2017/

关于Medidata

Medidata是全球领先的生命科学临床研究领域云解决方案供应商,通过其先进的应用程序和电子数据分析改善临床开发。我们致力于协助全球客户推进市场竞争与科学研究的目标。我们的客户包括:超过850家全球制药公司,生物技术、诊断医疗器械公司,领先的学术医学中心和合同研究组织(CRO)。我们行业领先的云技术平台Medidata Clinical Cloud是18家位列全球前25名的制药公司和18家位列全球前25名的医疗器械公司在临床试验所采用的主要技术解决方案,为极具发展前景的药物治疗临床试验提升效率和质量,使研究的设计、规划以及执行,管理和报告均得到提升。(生物谷Bioon.com)

附:两篇文章摘要链接:

“依据先前的临床试验结果创建合成对照组:应用于建立早期终点标的作为急性骨髓性白血病(AML)总生存期的观察指标。”

http://abstracts.asco.org/199/AbstView_199_192671.html

“将全新的无监督聚类算法应用于乳腺癌基因组图谱中三阴性乳腺癌样本。”

http://abstracts.asco.org/199/AbstView_199_190198.html

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