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  • 中国卫生信息与健康医疗大数据学会细胞生物产业化专委会成立大会在沪隆重召开

    2018年7月13日,国家卫健委直属中国卫生信息与健康医疗大数据学会细胞生物产业化专委会成立大会在上海隆重召开。该专委会是由原能细胞科技集团、上海健康医学院、上海市东方医院、上海市长征医院、中源协和细胞基因工程股份有限公司、方正科技集团有限公司、上海细胞治疗工程技术研究中心、上海张江生物医院基地开发有限公司、三胞生物科技有限公司、赛默飞世尔科技(中国)有限公司、青岛海尔特种电器有限公司、上海市细胞

  • Lori Convy:什么是临床监控大数据

  • Incyte公布其关键临床2期试验REACH1的顶线数据

      近日,位于美国特拉华州的生物医药公司Incyte公布了其关键临床2期试验REACH1的顶线数据。REACH1评估了JAKAFI(ruxolitinib)联合皮质类固醇,治疗类固醇难治性急性移植物抗宿主病(aGVHD)的效果。在接受过同种异体骨髓移植的患者中,供体细胞可能会攻击移植受者,导致GVHD,可影响多种器官系统。GVHD分为2种形式,即aGVHD和慢性GVHD。全球每

  • ADA 2018:礼来公布度拉糖肽治疗的糖尿病患者真实世界研究数据

    近日,真实世界数据显示,对于首次接受胰高血糖素样肽-1(GLP-1)受体激动剂(RA)治疗的2型糖尿病患者,接受每周一次Trulicity®(度拉糖肽)治疗相比于接受每日一次利拉鲁肽和每周一次(QW)艾塞那肽治疗可以获得更好的血糖控制,依从性更好及坚持治疗的时间更长1, 2。这些数据在奥兰多举行的第78届美国糖尿病协会(ADA)科学年会上进行首次披露。Trulicity®(度拉

  • 新基公布贫血药物luspatercept三期积极数据

    日前,新基(Celgene)宣布旗下贫血药物luspatercept在III期试验中达到了主要和次要终点。该药物是Celgene与Acceleron共同合作研发的,试验结果显示luspatercept能够显着减少骨髓增生异常综合征(MDS)患者对输血的需求。Luspatercept(ACE-536)是一种新型融合蛋白,可阻断TGF β超家族红细胞生成抑制剂,为值得探索的新治疗方案。该Ⅱ期、多中心的

  • 礼来强直性脊柱炎新药取得积极3期数据

      礼来公司(Eli Lilly)今天宣布Taltz(ixekizumab)达到了3期临床试验COAST-W的主要终点和关键次要终点。COAST-W评估了Taltz治疗强直性脊柱炎(AS)的有效性和安全性。值得一提的是,这也是首项针对在肿瘤坏死因子(TNF)抑制剂的治疗下缓解不足或不耐受的患者的临床试验。AS是一种主要影响脊柱的关节炎,但它也会影响其他关节。它会引起椎骨炎症,并

  • 对抗移植后急性免疫反应 Incyte发布首创新药积极数据

      近日,Incyte公司宣布其正在进行的关键性2期REACH1试验取得了积极的成果,该试验评估了Jakafi?(ruxolitinib,鲁索利替尼)联合皮质类固醇治疗类固醇难治性急性移植物抗宿主病(GVHD)的效果。2016年,Incyte和礼来修订ruxolitinib的授权、开发和商业化协议,使Inycte能够独立开发和商业化该药物用于GVHD的治疗。今年4月,Incyt

  • Cell Systems:大数据分析或能鉴别出指示机体健康和疾病发生的特殊脂质分子

    2018年6月21日 讯 /生物谷BIOON/ --日前,两篇刊登在国际杂志Cell Systems上的研究报告中,来自瑞士洛桑联邦理工学院的科学家们通过进行大数据分析鉴别出了特殊的脂质或能作为机体健康和疾病的标记。尽管脂质非常重要,但从传统角度上来讲其是科学家们最难进行研究的生物分子,因为脂质分子结构具有一定的多样性,通过已经定义好的标准结构和指导DNA、RNA和蛋白质的简单规则似乎并不能确定脂

  • ObsEva公司妇科药物Linzagolix发布2b期积极数据

    ObsEva SA创立于2012年,总部位于瑞士日内瓦,是一家临床阶段的生物制药公司,专注于为15至49岁之间患有生殖健康和怀孕障碍妇女新疗法的开发和商业化。日前,该公司公布了药物linzagolix(OBE2109,口服GnRH受体拮抗剂)的EDELWEISS2b期临床试验12周积极试验结果,该药物主要用于治疗子宫内膜异位症相关的疼痛。目前,ObsEva公司候选产品包括:OBE2109是一种口服

  • 医疗大数据完美应用,中山大学肿瘤医院携手医渡云《柳叶刀·肿瘤学》重磅发布鼻咽癌研究成果

    小编推荐会议:2018肿瘤微环境与肿瘤免疫研讨会一百多年来,现代医学经历了飞速的发展,医疗实施过程、药物研发及评价、药品疗效信息、基因信息、生物标志物、临床试验等积累了大量数据。在数据驱动的医学时代,如何从海量医学数据中找出数据的价值所在,解决大规模数据引发的问题、利用好数据挖掘所带来的竞争力,需要多学科的协同和创新。当前,适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成