- Vorstellung einer Pipeline, um den Einsatz von Next-Generation-Sequencing schneller in das Krebsmanagement zu integrieren, im Einklang mit dem modernisierten regulatorischen Ansatz der US-amerikanischen Food and Drug Administration
- Ankündigung einer Partnerschaft mit Freenome, um die Entwicklung von Begleitdiagnostika in der Immunonkologie durch die Kombination von branchenführender künstlicher Intelligenz mit "Sample to Insight"-Lösungen von QIAGEN zu beschleunigen
- Präsentation der NGS-Technologien von QIAGEN, einschließlich neuer Panels für das GeneReader NGS-System, auf der ASCO-Jahrestagung 2018 in Chicago
QIAGEN N.V. (NYSE: QGEN; Frankfurt Prime Standard: QIA) gab heute die Partnerschaft mit Freenome bekannt, einem führenden Unternehmen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) zur Genom-Entschlüsselung, um die Entwicklung und Vermarktung von Next-Generation-Sequenzierungstests (NGS) zu beschleunigen und den Einsatz von Präzisionsmedizin im Krebsmanagement zu ermöglichen. Die Kooperation wird im Rahmen interner Initiativen und Partnerschaften geschlossen, die QIAGEN ins Leben gerufen hat, um NGS-Tests schneller in das Krebsmanagement zu integrieren, im Einklang mit der kürzlich erfolgten Modernisierung des regulatorischen Ansatzes der US-amerikanischen Food and Drug Administration.
QIAGEN wird diese Initiativen anlässlich der Jahrestagung der American Society of Clinical Oncology (ASCO) 2018 vom 1. bis 5. Juni 2018 in Chicago erläutern und dort sein breites Portfolio von Sample-to-Insight-Lösungen für Krebs vorstellen.
QIAGEN schließt eine Partnerschaft mit Freenome, um die Entwicklung von Begleitdiagnostika in der Immunonkologie durch die Kombination von branchenführender künstlicher Intelligenz mit den "Sample to Insight"-Lösungen von QIAGEN zu beschleunigen. QIAGEN und Freenome werden die Lösungen beider Partner gemeinsam vermarkten, um Pharmaunternehmen den Zugang zu Erkenntnissen aus maschinellem Lernen aus einem breiten Spektrum biologischer Signale zu ermöglichen und die eigenen Bioinformatik- und QIAGEN-Lösungen zu optimieren. Die Kollaboration addressiert somit den Bedarf an schnelleren und besseren molekulardiagnostischen Tests, die vorhersagen ob ein Patient von einer bestimmten immunonkologischen Therapie profitieren würde.
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