Проект направлен на разработку интеллектуальной платформы, объединяющей молекулярные, микроРНК, гистологические и клинические данные для персонализированного прогнозирования течения и отклика на терапию у пациенток с раком молочной железы.
Система использует методы объяснимого искусственного интеллекта для выявления скрытых биологических биотипов опухолей, автоматического определения ключевых биомаркеров и анализа иммунного микроклимата. Это позволит врачам получать биологически интерпретируемые прогнозы выживаемости и эффективности лечения, повышая точность диагностики и поддержку принятия клинических решений.

АКТУАЛЬНОСТЬ:

Рак молочной железы — высоко гетерогенное заболевание, в котором уже описаны молекулярные «intrinsic»-подтипы, но их полнота и клиническая релевантность всё ещё ограничены.
Интеграция транскриптомных данных и гистологических изображений с методами машинного обучения и пространственной транскриптомики даёт возможность выявлять новые морфо-молекулярные подтипы и пространственные паттерны, недоступные при раздельном анализе, что может улучшить стратификацию пациентов и персонализацию терапии.

КЛЮЧЕВАЯ ПРОБЛЕМА:

Онкологические данные разрознены: молекулярные, клинические, гистологические и микроРНК-данные часто хранятся в отдельных базах и не интегрируются в единую систему.

Существующие классификации опухолей не отражают всю гетерогенность (генетическую, транскриптомную, пространственную и морфологическую) опухоли.

Внутриопухолевая неоднородность (в том числе морфологическая) влияет на терапевтический ответ, но её не всегда удается учесть при стандартном клиническом прогнозировании.

Прогнозирование ответа на терапию и выживаемости по отдельным модальностям (только RNA-seq, только клиника и др.) ограничено, потому что отсутствует целостный мультимодальный подход, а интерпретация моделей часто не прозрачна.

ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ:

1. Онкологические клиники и медицинские центры
Поддержка персонализированной терапии, точная стратификация пациентов, прогнозирование отклика на лечение.
2. Фармацевтические и биотехнологические компании
Оптимизация клинических испытаний, поиск биомаркеров, ускорение разработки препаратов.
3. Академические и исследовательские институты
Анализ мультимодальных данных, генерация новых научных гипотез, повышение воспроизводимости исследований.

ЦЕННОСТНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ:

Мы, компания OmicsAI — создаём исследовательскую систему для анализа данных при раке молочной железы.

Помогаем — медицинским исследовательским центрам, фармкомпаниям и онкоклиникам

В ситуации — когда молекулярные, гистологические и клинические данные разрознены и сложно интегрируются,

Решать проблему — неточной стратификации пациентов по латентным биотипам,

С помощью технологии — мультимодальных моделей машинного обучения и биоинформатической интеграции RNA-seq, WSI и клиники,

И получать ценность — ускорение клинических исследований, сокращение затрат на подбор терапии и доступ к новым биомаркерам с коммерческим потенциалом.

ФИНАНСОВЫЙ ПОКАЗАТЕЛИ:

Себестоимость разработки продукта:

MVP: 2,725,000 рублей

Объем финансового обеспечения (MVP):

2,725,000 рублей

Затраты:

Ежемесячные затраты (после запуска MVP): 640,000 рублей

Точка окупаемости продукта:

8 месяцев

Потенциальная прибыль за 12 мес:

27,360,000 рублей (чистая прибыль)

Модель подписки SaaS:

Базовая: 10,000 руб/мес

Стандартная: 20,000 руб/мес

Премиум: 30,000 руб/мес

Оценка числа клиентов:

195 клиентов (НИИ + клиники)

Итоговая доходность (год):

34,200,000 рублей (до вычета налогов)

27,360,000 рублей (чистая прибыль)

На страницу проекта