TME 肿瘤微环境建模与药物响应研究
基于 CellOS 虚拟细胞模型，融合真实世界临床样本的多组学对齐数据，解析肿瘤微环境中的细胞异质性及关键调控机制，预测候选基因与药物扰动下的潜在细胞响应，辅助药企开展靶点研究、药物作用机制探索及临床转化研究
项目背景
肿瘤药物在临床研究中，肿瘤微环境异质性、治疗响应差异及临床转化机制研究等问题是重中之重。传统计算模型难以充分反映患者来源肿瘤微环境的复杂性，项目拟通过真实世界数据与 AIVC 技术结合，开展基于阶段性研发里程碑的联合研究，支持药物研发决策与候选生物标志物探索
痛点
| 1 | 肿瘤微环境异质性复杂，传统模型难以反映患者差异 |
| 2 | 药物响应与耐药机制复杂，关键调控因素难以识别 |
| 3 | 候选靶点缺乏功能证据，临床转化不确定性高 |
| 4 | 临床多组学数据利用不足，难以支撑精准研发决策 |
解决方案
| 1 | 基于 CellOS 整合临床多组学数据，构建肿瘤微环境模型 |
| 2 | 利用 AuraPert 预测基因扰动及潜在药物响应 |
| 3 | 结合临床表型筛选候选靶点与患者分层标志物 |
| 4 | 设置联合研发里程碑，推进模型预测与实验验证 |
核心价值
解析肿瘤微环境异质性，探索关键调控机制
预测潜在药物扰动响应，辅助研发决策
发现候选生物标志物，支持患者分层研究
建立里程碑合作模式，加快研发成果转化
案例图集
