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人工智能平台 RADR® 有助于……
在过去十年中，下一代测序和组学技术已成为医学和药物发现不可或缺的工具。这些技术导致公开数据激增，而由于缺乏生物信息学专业知识和分析大量数据的工具，这些数据往往未得到充分利用。在这里，我们展示了应用两个新型计算平台的强大功能，即 NCI 的 CellMiner 交叉数据库和 Lantern Pharma 的专有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) RADR ® 平台，以确定酰基富烯衍生药物 LP-100 (Irofulven) 和 LP-184 的生物学见解和潜在的新靶向适应症。在 CellMinerCDB 中对这两种药物的多组学数据进行分析，发现了它们的作用机制、每种药物独特富集的基因集以及这些药物与现有 DNA 烷化剂的不同之处。 CellMinerCDB 的数据表明，LP-184 和 LP- 100 预计对染色质重塑缺陷的癌症有效，例如极为罕见且致命的儿童癌症非典型畸胎样横纹肌样瘤 (ATRT)。随后利用 Lantern 的 AI 和 ML RADR ® 平台构建模型，通过计算机模拟测试 LP-184 是否对 ATRT 患者有效。通过计算机模拟，RADR ® 有助于预测 ATRT 确实对 LP-184 敏感，然后在体外和体内进行验证。应用计算工具和 AI（如 CellMinerCDB 和 RADR ®）是针对 ATRT 等罕见癌症进行药物发现的新颖且有效的转化方法。
AFTTP 3-32.10，雷达探测与识别 (RADR) 简介 - 空军
本出版物支持空军指令 (AFI) 10-210、主要基地工程师紧急部队 (BEEF) 计划和 AFI 10-209、RED HORSE 计划。本出版物适用于正规空军、空军预备役和空军国民警卫队。本出版物不适用于美国太空军。本出版物介绍了快速机场损坏恢复 (RADR) 并参考 RADR 战术教义出版物。确保根据本出版物规定的流程生成的所有记录均遵守 AFI 33-322《记录管理和信息治理计划》，并按照空军记录处置时间表进行处置，该时间表位于空军记录信息管理系统中。使用空军部 (DAF) 表格 847《出版物变更建议》，将建议的变更和对本出版物的问题提交给主要责任办公室；将 DAF 表格 847 从现场传送到适当的职能指挥链。
AFTTP 3-32.18 RADR 仓库和 GTO - 空军
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Lantern Pharma 通过抗体药物偶联物开发的产品开发路线图进一步增强其 AI 药物发现平台 RADR® 的功能
Lantern 首席执行官兼总裁 Panna Sharma 表示：“RADR ® 是降低 Lantern 药物项目风险和推动其进展的重要组成部分，我们最近在从项目识别到临床前开发方面取得的进展速度之快在肿瘤药物发现和开发中是罕见的。”“在全球范围内，ADC 药物项目是增长最快的药物开发市场之一，预计到 2027 年全球市场潜力将超过 140 亿美元。RADR ® ADC 能力的扩展不仅将建立在其识别抗体和小分子协同有效组合的能力之上，还将促进新的高价值 ADC 业务发展机会和合作，”Sharma 继续说道。