生物标志物是人体中非常重要的指标，在疾病诊断、药物开发、新疗法的安全性和有效性评价等方面具有非常重要的意义。但是，由于人类开展生物标志物的开发所需的时间长，成本一般高，因此在这个领域应用人工智能技术非常合适。最近，一家叫CytoReason的新一代公司宣布，人工智能平台找到了基于血液的新生物标志物，能够预测哪个患者对TNF药物没有反应，准确率超过了难以置信的94%。

CytoReason于2016年10月正式成立，位于以色列特拉维夫，是为AI模型开发多种疾病治疗方法的新一代企业。CytoReason目前专注于癌症免疫疗法、自身免疫、神经退行性疾病和传染病等领域的研究，利用其研发的尖端AI技术平台，加强对免疫系统全方位的理解，从而更好地提高人们的健康状况抗TNF药也被称为TNF抑制剂，一般用作化疗慢性关节炎、银屑病性关节炎、幼年性关节炎、炎症性肠病(也包括克罗恩病和溃疡性结肠炎)、强直性脊椎炎和银屑病等炎症类疾病。一般来说，确认患者是否对TNF药物有反应需要3个月以上，中途必须经过反复的实验过程，随时可能不会发生错误。

CytoReason用于免疫系统的AI模型，将这些药物晚的患者基因组数据与药物达不到的患者数据进行比较，找出患者血液和组织样本中的特定生物标志物，识别抗TNF药物对哪个患者晚。AI模型得出结论后，对于的组织样品中的生物标志物，AI模型检测的准确率超过82%，血液样品中的生物标志物检测的准确率提高到了94%，令人印象深刻。CytoReason社长兼会长DavidHarel先生(图片来源： LinkedIn )“我很高兴有必要利用自己的AI平台在免疫学领域取得突破。

这项研究对研发团队找到目标、检查、研发、提高临床研发风险很重要。》CytoReason社长。“我们用于AI平台，研究广泛受欢迎的自身免疫疗法和癌症免疫疗法，找到更好的生物标志物，”Harel医生说。

“我们现在正在就一些皮肤科、心血管和神经系统疾病疗法展开测试。随着我们模型利用的数据越来越多，我们需要在更普遍的化疗领域找到合适的新疗法。’这个新生物标志物的发现意味着对CytoReason来说是开始。CytoReason现在正在积极与辉瑞等医药公司和Parkerinstitute Forcancerimmunotherapy等研究机构进行普遍合作，我们期待着将来这家公司能给我们更多的新发现。

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