Прогрессирование заболевания
Структурирует клинические события вокруг конечных точек прогрессирования и поддерживает исследование риск-паттернов на заданных временных горизонтах.
Объяснимая ML-платформа для исследования риска прогрессирования рака
Исследовательская система для оценки риска прогрессирования и анализа ответа на терапию на горизонтах 3, 6 и 12 месяцев — на основе доступных клинических данных.
Запросить доступРазрабатывается для работы с продольными клиническими данными
Платформа формирует временную шкалу пациента: диагноз, терапия, контрольные обследования, ответ и подтверждённое прогрессирование. Такой формат позволяет исследовать динамику заболевания, а не только отдельные медицинские записи.
Модули исследовательской ML-платформы
Ответ на терапию
Исследует связь клинических показателей с риском отсутствия ответа или раннего прогрессирования на фоне текущей линии терапии.
Стратификация пациентов
Группирует когорты по общим клиническим признакам для исследовательского анализа риска раннего прогрессирования.
Данные визуализации
Признаки визуализации, связанные с клиническим и молекулярным контекстом. В планах развития; не входит в первый MVP.
Собственная прогностическая ML-система
M1
Временное моделирование
Анализирует последовательность клинических событий и оценивает риск прогрессирования на заданных временных горизонтах.
M2
Сравнительная валидация
Сопоставляет несколько прогностических подходов и выбирает конфигурацию с лучшей устойчивостью, калибровкой и переносимостью.
M3
Объяснимость и неопределённость
Показывает факторы, повлиявшие на результат, и сообщает, когда доступных данных недостаточно для уверенной оценки.
Источники данных
Первые модели обучены на открытых курируемых онкологических когортах
METABRIC
Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium — крупная курируемая когорта рака молочной железы с клинической и молекулярной разметкой.
TCGA-BRCA
The Cancer Genome Atlas, Breast Invasive Carcinoma — открытый мультиомиксный набор данных по раку молочной железы для перекрёстной проверки сигнала.
Получено через cBioPortal cbioportal.org
Эти открытые когорты западного происхождения. Они дают первичный сигнал; валидация на региональных популяциях пациентов — следующий шаг, и до неё региональная точность не заявляется.
Платформа
Продольная временная шкала
Сырые записи нормализуются в последовательность событий по каждому пациенту для исследовательского моделирования динамики прогрессирования и ответа на терапию.
Зоны риска на валидации
Низкая, средняя и высокая зоны на 3, 6 и 12 месяцев рассматриваются как исследовательский результат и требуют проверки перед пилотным использованием.
Объяснения через SHAP
Исследовательский вывод может включать факторы, такие как стадия, Ki-67, лимфоузлы и динамика маркеров, чтобы допущения можно было проверить.
Развёртывание с приоритетом приватности
Проектируется для деидентифицированных данных, локального или частного облачного развёртывания и контролируемого доступа к данным в исследовательских пилотах.
Оценка неопределённости
Интерфейс проектируется так, чтобы показывать неполноту данных, например отсутствие HER2 или свежего контрольного обследования.
Воспроизводимые пайплайны
Прослеживаемые допущения, версионированные эксперименты и журналирование исследовательских выводов поддерживают аудит на этапе разработки модели.
ОтчётКогортаДанные
СИНТЕТИЧЕСКИЙ_ПАЦИЕНТ · молочная железа · стадия III · КонцептКонцепт исследовательского отчёта по риску прогрессирования
3 МЕСЯЦАНизкий
6 МЕСЯЦЕВСредний
12 МЕСЯЦЕВВысокий
Высокий Ki-67
Лимфоузлы (N2)
Рост онкомаркеров ↑
Подтип (HER2−)
// ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ ИНТЕРФЕЙС. Значения и пациент синтетические. Модель проходит разработку и валидацию.
Принципы разработки Fantom BioLabs
ПринципСтатус
Объяснимый исследовательский выводSHAP-факторы и проверяемые допущения для каждого исследовательского отчёта
Встроено в дизайнНеопределённость показывается явноНеполные данные должны быть видны, а не скрыты за ложной точностью
Встроено в дизайнРабота с доступными клиническими даннымиNGS и ctDNA могут быть полезны, но не обязательны для концепта MVP
Объём MVPПродольные клинические наборы данныхПроектируется для ретроспективных обезличенных историй лечения
В разработкеПриватность исследовательского процессаЛокальное или частное облачное развёртывание для контролируемых пилотов
Принцип дизайнаСравнение с клиническим baselineОбязательная проверка перед пилотным использованием
ПроверяетсяПозиционирование Research Use OnlyНе для диагноза, изменения терапии или замены клинического решения
ОбязательноПочему мы создаём Fantom BioLabs
Команда Fantom BioLabs
“В региональных онкологических центрах накапливаются годы клинических данных, но они редко используются для системного анализа динамики лечения. Наша задача — превратить обезличенные архивные истории в проверяемые прогностические модели, которые помогут исследователям и врачам лучше понимать риск прогрессирования и неопределённость результата.”Команда Fantom BioLabsRESEARCH USE ONLY
Запросить доступ
Мы работаем с исследовательскими и клиническими командами над ретроспективными пилотами, стратификацией пациентов и генерацией доказательств для исследовательского MVP.
Запросить доступТолько для научного использования (Research Use Only). Fantom BioLabs — исследовательский инструмент поддержки принятия решений на стадии разработки. Он не ставит диагноз, не изменяет лечение и не заменяет врача. Его нельзя использовать для изменения терапии конкретного пациента до полноценной клинической валидации.