Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь на использование файлов cookies.
Подробнее

Веб-сайт Digex Co. использует сервисы Google Analytics и Яндекс.Метрика, что позволяет нам выстраивать содержание страниц в соответствии с вашими интересами и запросами, повышая тем самым качество предлагаемого вам контента. Используемые нами файлы cookies позволяют узнавать тех, кто посещает наш сайт повторно. Эти файлы также служат для отслеживания моделей трафика посетителей по сайту, что помогает повышать его удобство.
Подробнее ознакомиться с типами и файлами cookies, которые мы используем можно в нашей политике cookies.
Кейс Digex Co. Thrive

Решение класса био-ИТ для ранней диагностики онкологии

Клиент
Услуга
Комплексное биоинформационное решение по ранней диагностике онкологических заболеваний
Thrive / ​​Exact Sciences
Год реализации
2018 – наст. время
Thrive — стартап в биоинформационной области. Био-ИТ находится на стыке информационных технологий, фармацевтической отрасли и лабораторной работы.

Компания в своей деятельности соединяет биологические и химические исследования, современные методологии диагностики, и цифровизацию бизнес-процессов. Уникальные решения Thrive повышают скорость, качество и экономическую эффективность фундаментальных медицинских исследований.

Деятельность компании приближает будущее, в котором кровь с рядового ежегодного медицинского осмотра будет использоваться для обнаружения рака на ранней стадии. Миссия Thrive — интегрировать ранний скрининг рака в рутинную медицинскую помощь и помогать в обеспечении направления лечения.

О клиенте

В подавляющем большинстве случаев рак обнаруживают слишком поздно. Из-за этого существенно снижаются шансы пациентов побороть болезнь. Текущие скрининговые тесты могут выявить некоторые виды рака — молочной железы, толстой кишки, шейки матки и легких, но они составляют менее 1/3 всех случаев рака.

Стартап Thrive изобрел ноу-хау методологию по раннему определению онкологии в большинстве случаев для всех органов жизнедеятельности человека. Когда рак обнаруживается на ранней стадии, он лучше поддается лечению. При раннем определении онкологии шансы на выздоровление пациента выше в разы.

У основателей Thrive была идея создать на основе собственного уникального алгоритма комплексное ИТ-решение по ранней диагностике онкозаболеваний. Главная миссия — сделать раннее выявление рака частью повседневной медицинской помощи. Digex Co. взялась за данный проект как подрядчик, готовый создать бизнесообразующий ИТ-продукт для венчурного стартапа в области медицины.

Проблематика

Заказчик пришел к Digex Co. с новой экспериментальной методологией определения раковых заболеваний при помощи анализа крови. Большую часть команды Thrive составляли ученые и медики, а компетенций в области ИТ критически не хватало. Для работы со специализированными фармацевтическими компаниями и лабораториями, нужно было практическое понимание предмета фарминдустрии.

Ведущие разработчики DigexCo. реализовали несколько подобных проектов и к тому моменту имели многолетний опыт взаимодействия с известным холдингом Merck KGaA. На основе своего опыта мы предложили комплексное ИТ-решение, которое включало несколько составляющих.

LIMS (Laboratory Information Management System)
Под заказчика была разработана система класса LIMS. Она управляет лабораторной информацией, через которую идут потоки лабораторных работ и документов. Система оптимизирует сбор, анализ, возврат и отчетность лабораторных данных. Ведется строгий учет любых манипуляций с каждой пробиркой, включающий первичную черновую обработку и постоянный трекинг. Система про интегрирована с популярными решениям класса Enterprise Medical Record (EMR), которые являются основными учетными системами медицинских учреждений: онкологических центров, больниц, клиник. Внутри EMR хранятся истории болезни, исследований и взаимодействий с врачами каждого больного.

Интеграции с Epics, Sampleminded, Redox
Команда разработки Digex Co. проинтегрировала LIMS-систему с рядом фармакологических решений, которыми пользовались лаборанты и исследователи Thrive. Среди них были ИТ-системы Sampleminded, Redox и EPICS. Данные программные продукты имеют очень узкое применение в фарминдустрии. Например, EPICS — программная среда для разработки и управления научными экспериментальными машинами: ускорителями частиц, телескопами и другими большими установками.

Модуль анализа Big Data
После использования LIMS образуется большой массив данных — учитываются многочисленные результаты взаимодействия веществ. Проходит детальное секвенирование ДНК при помощи дорогостоящего уникального оборудования. Образуется отчет анализа крови вместе с ДНК-анализом. Разработанный Digex Co. специальный модуль Big Data собирает полученные данные в массив, используя методологию Thrive.

Нейронная сеть
Квалифицированные данные попадают в нейронную сеть. Информация проходит длительную обработку с помощью математических моделей согласно ноу-хау методу определения вероятности онкологии у пациента. Команда Digex Co. настроила процесс для координации работы модуля Big Data с нейронной сетью. BPM-движок Camunda прогоняет модели по всем сценариям через нейронную сеть и выдает данные для конечных отчетов.

Модуль электронных отчетов
Полученные данные и показатели верифицируются медицинскими работниками Thrive. После подтверждения из выявленных показателей формируется отчет в специальном модуле, разработанном Digex Co. Модуль отчетов забирает данные и формирует документ, который стандартизирован под единые требования международных отраслевых медицинских и фармакологических регуляторов. В отчете указываются данные пациента, врача и медицинского учреждения, которые заказывали исследование.

Ход работы

Комплексное ИТ-решение выполняет полный цикл лаборабортного процесса. Система проинтегрирована с популярными системами Enterprise Medical Record (EMR), что ускоряет процесс получения результатов. Отчеты по ранней диагностики рака поступают прямо в электронные карточки пациентов в конкретные клиники, которые заказывают исследования у компании Thrive.

Система покрывает как процесс клинических исследований, так и процесс квалификации данных от исследований, предоставляя конечный результат для пациентов и врачей. ИТ-решение поддерживает международные отраслевые требования медицинских и фармакологических регуляторов. Соблюдены строгие правила по хранению и безопасности данных пациентов.

В качестве пилота было проведено исследование среди 10 000 женщин в США, у которых ранее не было рака. Анализ крови Thrive вдвое увеличил количество случаев обнаружения, впервые обнаруженных при применении скрининга. Всего 65% случаев было обнаружено на более ранних стадиях, чем предполагалось исследователями первоначально. Результаты испытаний были опубликованы в журнале Science в апреле 2020 года.

Благодаря разработанному командой Digex Co. ИТ-решению стартап Thrive подтвердил эффективность алгоритма определения онкологии на ранних этапах. В результате данный тип исследования стал первым в истории проспективным интервенционным исследованием анализа крови на множественные раковые заболевания — Multi-cancer early detection (MCED).

Стартап Thrive в 2021 году приобретен крупным холдингом Exact Sciences. С начала 2022 года холдинг расширяет набор услуг на основе применения алгоритма и комплексного ИТ-решения, выкупленных вместе со стартапом. Коллектив Thrive продолжил заниматься клиническими испытаниями по ранней диагностике онкологии при помощи анализа крови, но уже как отдельная компания в структуре Exact Sciences.

Результат

Этап 1 — обработка первичных материалов
Система класса LIMS осуществляет контроль выпуска пробирок и отслеживание перемещения препаратов по пробиркам с оцифровкой первичных результатов.

Этап 2 — проверка достоверности данных
После проведения первичных исследований в LIMS надо удостовериться в достоверности наличия всех данных автоматических машин: секвенаторов и другого специализированного оборудования.

Этап 3 — анализ Big Data
Физическая пробирка с анализом крови разбивается на части и анализируется. Массивы полученных данных обрабатываются в модуле анализа Big Data в рамках нескольких параллельных потоков.

Этап 4 — анализ коэффициентов с помощью нейросети
Определенные анализом Big Data коэффициенты поступают в нейросеть. Тысячи показателей проходят через созданную под проект нейронную сеть, которая выводит результаты.

Этап 5 — генерация результатов и верификация в LIMS
По окончанию всех анализов для конкретного образца крови запускается процесс финализации исследования. После получения итоговых результатов они отдаются на верификацию специализированным медицинским работникам, отвечающим за качество выходных результатов.

Этап 6 — формирование отчета
Формируется отчет, который отвечает ряд вопросов: найдены ли раковые клетки, зафиксированы ли признаки раковой болезни, в каком конкретно органе, и так далее. Документ в формате PDF с подписью идет в клинику по результатам заявки на анализ.

Этап 7 — отчет в учетной системе госпиталя
Итоговые результаты анализа уходят в EMR-систему госпиталя или исследовательского центра в виде отчета. Врачи отталкиваются от полученных результатов ранней диагностики онкологии, назначают дальнейшие обследования и планируют лечение.

Как это работает

100 000+
пациентов успешно протестировано на раннюю диагностику рака при помощи анализа крови
65%
обнаружения рака стали фиксироваться на месяцы раньше предполагаемых сроков
увеличение количества случаев обнаружения онкологии на ранних стадиях
250+
часов в месяц тратит Digex Co. на развитие ИТ-решения

Цифры и факты

1
ИТ-решение по цифровизации процесса анализа крови на множественные раковые заболевания (MCED)

Другие кейсы

Появился вопрос?

Нужна консультация по проекту или хотите работать с нами?