首个晚期皮肤鳞状细胞癌(CSCC)药物！赛诺菲/再生元肿瘤免疫疗法Libtayo获欧盟批准
2019年07月02日/生物谷BIOON/--法国制药巨头赛诺菲（Sanofi）与合作伙伴再生元（Regeneron）近日宣布，欧盟委员会（EC）已有条件批准PD-1肿瘤免疫疗法Libtayo（cemiplimab），用于不适合根治性手术或根治性放疗的转移性或局部晚期皮肤鳞状细胞癌（CSCC）成人患者的治疗。CSCC是一种常见的皮肤癌症，Libtayo是一种针对免疫检查点受体PD-1（程序性细胞死
研究人员开发出一种新型激光显微镜或可“无创”治疗皮肤癌
近日，英属哥伦比亚大学（UBC）的研究人员开发出一种特殊的显微镜，它对包括皮肤癌在内的多种疾病具有诊断和进行精准手术的潜在应用前景。该研究已发表在2019年5月15日的Science Advances上。该研究共同第一作者、皮肤病和皮肤科学系博士后研究员Yimei Huang说：”我们的技术允许我们快速扫描组织，当看到可疑或异常的细胞结构时，可以在不切割到皮肤的情况下，进行
罕见皮肤病基因疗法-KB103治疗大疱性表皮松解症(DEB)获美国FDA再生医学先进疗法资格(RMAT)
2019年06月27日讯 /生物谷BIOON/ --Krystal Biotech是一家专注于开发基因疗法治疗罕见皮肤病的生物技术公司。近日，该公司宣布，美国食品和药物管理局（FDA）已授予其先导候选基因疗法KB103（bercolagene telserpavec）治疗营养不良型大疱性表皮松解症（DEB）的再生医学先进疗法资格（RMAT）。此次RMAT资格的授予，是基于来自GEM-1和GEM-2
研究利用人工智能预测蛋白质“光学指纹”
蛋白质是生命的基石，生物的功能依赖于既稳定而又灵活可变的蛋白质结构。蛋白质的光谱响应信号，尤其是紫外光谱，可以称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”，经过理论模拟的解读，可以揭示出精确的蛋白质结构，为生命科学和医学诊断提供极其重要的信息。然而，蛋白质的结构极其复杂多变，需要做大量的高精度的量子化学理论计算。由于计算量太大，即使是最厉害的超级计算机轻易也“吃不消”。所以蛋白质的光谱的理论解读是
罕见皮肤病基因疗法！首创局部基因疗法KB103治疗大疱性表皮松解症(DEB) II期临床获得成功
2019年06月26日讯 /生物谷BIOON/ --Krystal Biotech是一家专注于开发基因疗法治疗罕见皮肤病的生物技术公司，近日公布了候选基因疗法KB103（bercolagene telserpavec）治疗营养不良型大疱性表皮松解症（DEB）安慰剂对照II期研究（GEM-2）的积极结果，以及来自I期研究（GEM-1）的最新数据。数据发布后，公司股价应声飙升超过40%。首席调查员、斯
新款人工智能应用Veeva Andi现已上市
Veeva Systems（纽交所代码：VEEV）近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 Veeva Systems 近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 &n
AI病理诊断解释方案或解决人工智能CFDA三类申报获批关键难点
深度卷积神经网络（CNNs）已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术，并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。近日，病理领域的AI研究也有了新的进展。2019年5月，国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Mach
JACI：常见皮肤菌会引发严重食物过敏
2019年6月3日 讯 /生物谷BIOON/ --在今天发表在《Journal of Allergy and Clinical Immunology》上的一项新研究中，来自伦敦大学国王学院的科学家发现，感染了金黄色葡萄球菌（SA）细菌而出现严重湿疹的幼儿，发生食物过敏的风险更高。金黄色葡萄球菌（SA）是一种可以在健康个体的鼻子和皮肤中发现的细菌。然而，SA在湿疹患者中更常见，尤其是严重的湿疹。当患
Nat Med：三药联合使用能够有效抑制恶性皮肤癌
2019年6月7日 讯 /生物谷BIOON/ --加州大学洛杉矶分校领导的一个研究小组已经证明一种“三药物组合”对于治疗特定类型的晚期黑色素瘤患者的效果。该方法显示了延长患有“基因突变BRAF V600E黑素瘤”的人的生命的希望。在临床试验中，这种疗法相比靶向药物和免疫治疗药物的组合疗法，并不会引起使人衰弱的副作用。具体来讲，研究人员发现黑素瘤患者在接受阻断BRAF突变的两种靶向抑制剂（dabra
Nat Med：利用人工智能准确地诊断肺癌，准确率高达94%
2019年5月29日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，软件工程师和临床研究人员之间的合作产生了一个人工智能程序，该程序使用图像来预测哪些人将患上肺癌，准确率为94％。这个研究团队发现这个算法与放射科医师基于同一个人的多次计算机断层扫描（CT）来筛查癌症一样准确，并且当它仅能从一个人那里获得一次扫描时，它的表现优于医生。相关研究结果于2019年5月20日在线发表在Nature Medic