圖一.  Adaptyv Bio “蛋白質設計競賽第二輪” 競賽概覽 蛋白質結合是 de novo蛋白質設計 中最具挑戰性的課題之一。近年來，生成式 AI 演算法已在藥物發現與開發的各種計算方法中展現出極大潛力。2024 冬季期間，Adaptyv Bio 舉辦第二屆蛋白質設計競賽，重點聚焦於 EGFR 結合力的最佳化。 本次競賽吸引了來自全球 130 支團隊參與，包括 Vizuro 在內，總共提交了 1,131 個創新設計，其中有 400 個設計通過了濕實驗驗證。 我們的策略 EGFR 結合是研究領域中一個成熟的主題，目前已有 4 款 FDA 核准的單株抗體藥物，另有 6 款處於臨床試驗階段。 在這次競賽中，我們選擇了西妥昔單抗（Cetuximab）作為結合 EGFR 的設計模板。我們的研究方法結合了頂尖的生成式AI演算法，用於重新設計西妥昔單抗的Fab重鏈(Cetuximab Fab heavy chain)，並輔以深度學習主導的結合親和力驗證(binding affinity validation)。 根據 Adaptyv Bio...

重點整理： 2024 年諾貝爾化學獎頒給了在計算蛋白質結構預測與抗體設計領域的突破性成就。 結合生成式 AI與因果 AI，能夠實現精準的靶點識別與抗體設計，具備高親和力、高特異性(specificity)及最小化脫靶效應(minimal off-target effects)，同時也推進了我們對疾病機制的理解。 多靶點辨識及其在「合成致死（Synthetic Lethality）」上的應用，有望帶來更安全、更快速且更具針對性的癌症療法。 每年諾貝爾獎都會表彰那些突破人類知識界限的重大發現。今年的諾貝爾化學獎頒發給計算蛋白質科學領域的突破性進展，授予 David Baker 及其在計算蛋白質設計方面的開創性工作，以及 Demis Hassabis 和 John M. Jumper 在蛋白質結構預測方面的貢獻 [1]。Baker 致力於透過生成式 AI設計全新抗體 [2]，使其設計更普及且具成本效益，具有徹底改變治療性抗體市場的潛力。同時，Hassabis 和 Jumper 憑藉 AlphaFold 系列模型 [3] 的成就，解決了從胺基酸序列預測蛋

賦能臨床醫師與一般大眾，提供可行的洞察 糖尿病是全球增長最快的健康危機之一，在美國已有超過 3800 萬人受影響，另有 9760 萬人因為前期糖尿病而處於高風險狀態 [1-3]。隨著糖尿病的全球負擔日益加重，醫療提供者迫切需要更深入、可行的洞察來改善預防與治療策略。 這正是 Karma360 發揮作用的地方：這是一個結合因果發現(causal discovery)與介入優化的平台，能夠幫助臨床醫師與一般民眾運用數據驅動的策略，減輕糖尿病風險。 挑戰：理解糖尿病的複雜性 糖尿病是一種多重成因的疾病，由遺傳、生活習慣與環境因素共同作用的高維綜合網絡所驅動。傳統分析方法往往無法理清這些複雜關係，使得找出最具影響力的介入點變得困難。 Karma360 的先進因果發現(causal discovery)引擎正是為了解決這項挑戰，它幫助臨床人員揭露潛藏的因果連結，並發現可採取行動的機會，達成早期介入與個人化照護。 解方：Karma360 的因果發現(Causal Discovery)工作流程 Karma360的流程根植於科學嚴謹性與領域專業知識，結合機器學習

Vizuro 與 DCB 宣布簽署合作備忘錄 (MOU)。 左起生技中心黃千岳副執行長、Vizuro魏宇峰執行長。 Vizuro LLC，一家多模態因果人工智慧技術的領先創新企業，與財團法人生物技術開發中心（DCB）宣布簽署合作備忘錄（MOU），共同推動生物技術和製藥業的創新與發展。 此次合作旨在建立下一代人工智慧運算平台，推動藥物研發的突破性進展，並加速精準醫療的實施。這項夥伴關係為全球生技產業的突破性進展鋪平道路。 Vizuro LLC是一家多模態因果人工智慧技術的先驅提供商，在美國波士頓和台灣台北設有辦事處。該公司在過去十年為全球客戶提供了各行業的可行動人工智慧解決方案。 Vizuro的合作夥伴涵蓋各種規模的組織，從財富100強公司到新興新創公司。 2024年，Vizuro在Gartner的人工智慧技術和金融服務高級分析的炒作週期報告中兩次被認可為傑出供應商。 該合作備忘錄概述了九個主要領域的合作，包括： 小分子藥物 抗體藥物複合體（ADC） 雙特異性抗體 反義寡核苷酸（ASO） 小干擾RNA（siRNA） 小干擾RNA（siRNA） 誘導

Vizuro 維曙智能參加2021年12月23日舉辦的醫藥產業年度盛事 #南瀛生醫經貿論壇，並於會中獲頒 #安心醫藥聯盟 優良廠商，與業界協力推動AI人工智慧導入應用。 想了解更多? 👉歡迎聯繫Vizuro維曙智能 https://zh.vizuro.com/contact #PrecisionMedicine

什麼是 #乳房密度? 乳房密度是乳房內 #纖維腺體組織 和 #脂肪 的組成比例。乳房內纖維腺體組織相較脂肪比例越高者，乳房密度越高；乳房內脂肪比例越高，乳房密度越低。美國放射科學會將乳房密度由低至高分為1~4級。 醫學研究顯示： 乳房密度是乳癌的重要風險因子之一 乳房密度最高(4級)的婦女，罹患乳癌的風險是密度最低(1級)的4~6倍 乳房密度高的乳癌患者預後較差 乳房X光攝影對乳房密度高女性早期篩查成效較低，乳房磁振造影(Breast Magnetic Resonance Imaging, BMRI)早期篩查成效較高，但偽陽性(False-positive)的機會也比較高 年輕女性的乳房密度較高，亞洲女性乳房密度也高於歐美女性 乳房密度也是臨床診斷上一項重要的指標。Vizuro維曙智能與醫生密切合作，開發接近醫生判斷時的特徵抽取演算法，透過 #大量有用的關鍵特徵 來 #計算乳房密度，使用機器學習的方式就能達到良好的效果。 想了解更多? 歡迎聯繫Vizuro維曙智能 https://zh.vizuro.com/contact

人工智慧(AI)在醫療影像辨識領域的應用日益廣泛。「動態對比增強磁振造影 (Dynamic Contrast Enhanced MRI, DCE-MRI)」 是一種藉由顯影劑讓醫生可以依據血流動力學特性判讀MRI成像的方法。Vizuro維曙智能開發 乳房MRI影像判讀模型 ，以 人工智慧 模擬醫生判讀影像、找出病灶的真實流程： 👉自動將影像中的亮處標註為熱區 👉特徵抽取與模型判讀 👉判斷是否為病灶 (陽性) 對於醫生而言，這種方式非常像他們本身在尋找病患病灶的過程，AI判讀結果也因此有可解釋性，可協助醫生加快判斷速度。 想了解更多? 歡迎聯繫Vizuro維曙智能 https://zh.vizuro.com/contact Photo credit: AURORA HEALTHCARE US CORP

恭賀!!! Vizuro維曙智能的長期合作夥伴 AuroraHealthcare 香港子公司日前與香港中文大學簽署一項具有里程碑意義的合作協議，雙方將共同研究以 乳房專用磁振造影 (breast-dedicated MRI) 作為中國女性 #乳癌篩檢 的第一線工具 。 亞洲女性的乳腺密度高於西方女性，現行X光乳房攝影可能無法照出疑似病灶，致使早期篩查功效降低。 這項研究將招募全香港癌症篩查計畫的參與者。他們將接受乳房MRI檢查，再由放射科醫生針對乳房MRI及X光篩查結果進行盲測，比較兩者的成效表現。 Aurora CEO 何淑圭表示，「乳癌現在是世界上最普遍的癌症，2020年有 230萬人確診，68.5萬人因此死亡。亞洲的確診與死亡病例佔全球病例一半以上，成為需要克服的最大健康問題之一。希望Aurora 與中大的這次合作，將減輕乳癌對亞洲和全球女性的健康風險。這是Aurora團隊的使命。」 #動態對比增強磁振造影 (Dynamic Contrast EnhancedMRI, DCE-MRI) 是藉由顯影劑讓醫生可以依據血流動力學特性判讀MRI成

乳癌是台灣婦女發生率排行第一的癌症，發生高峰約在45-69歲之間。與西方國家相比，台灣婦女乳癌發病年齡則有年輕化的趨勢。 乳癌篩檢是與女性健康息息相關的重要課題。現行乳癌篩檢方式有哪些? 各有哪些優勢與限制 # 乳房X光攝影 (Mammography) 乳房X光攝影是使用低劑量X光透視乳房組織的一種影像檢查，可用來偵測乳房的鈣化點或微小腫瘤，發現無症狀的零期乳癌，是目前最普遍的乳癌篩檢工具。不過乳房X光攝影仍有其限制，約15％的乳癌無法偵測到。 亞洲女性的乳腺比較緻密，特別是停經前的年輕族群，乳房X光攝影篩檢可能會遺漏掉一些乳癌的線索。另外，年輕女性，尤其小於35歲，受放射線影響可能較大，不宜以乳房X光攝影做初步評估。 # 乳房超音波 (Breast Ultrasound) 非侵襲性，無放射線疑慮的檢查。在年輕女性及亞洲女性乳腺較緻密的乳房，超音波可以偵測到乳房X光攝影未查覺的腫塊。因此乳房X光攝影若顯現病人乳房組織較為緻密，則可以超音波檢查做為輔助。如發現可疑位點，超音波也可用於導引細針抽吸檢查或者粗針切片檢查。 # 乳房磁振造影 (Bre