Projekta Nr. 1.1.1.1/20/A/146

Projekta nosaukums:

Uz mākslīgā intelekta tehnoloģijām balstīta diagnostikas risinājuma izstrāde, kas varētu prognozēt plaušu vēža imūnterapijas ilgtermiņa efektivitāti.

2021. gada 1. martā SIA “Aimuno” sadarbībā ar Latvijas Universitāti ir uzsākuši īstenot saimniecisku projektu, kurā starpdisciplināra patoloģijas, bioloģijas, bioinformātikas, datu zinātnes, unmākslīga intelekta zinātnieku komanda ir nokomplektēta ar mērķi veikt uz mākslīgā intelekta tehnoloģijām balstīta diagnostikas risinājuma izstrādi, kas varētu prognozēt plaušu vēža imūnterapijas ilgtermiņa efektivitāti.

Projektā ir izstrādātas sešas aktivitātes: (1) zinātniskās literatūras un patentu izpēte, (2) piekļuve datiem un datu kopas pabeigšana, (3) tehnoloģiju izstrāde, (4) tehnoloģiju novērtēšana darbības vidē, (5) tehnoloģiju optimizācija un ( 6) informācijas izplatīšana.

Projekta kopējās attiecināmās izmaksas ir EUR 675 182,83 un ERAF līdzfinansējums ir EUR 475 841,71 apmērā.
To paredzēts īstenot 12 mēnešu laikā līdz 2022. gada 28. februārim.

AIMUNO is a biotech start-up focused on developing an integrative biomarker to distinguish between potential responders and non-responders to checkpoint inhibitor immunotherapy among Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) stages III and IV patients

About project

Pathology slides

DNA

Medical data

RNA

Combined biomarker

Project news

1 April 2021

Project Nr. 1.1.1.1/20/A/146

Project name:

Developing an AI-based diagnostic solution that could predict the long-term effectiveness of lung-cancer immunotherapy.

On 1 April 2021, Aimuno, in cooperation with The University of Latvia has launched a project in which a team of interdisciplinary pathology, biology, bioinformatics, data science, and artificial intelligence scientists have been completed with the aim of developing a diagnostic solution based on artificial intelligence technologies that could predict the long-term effectiveness of immunotherapy for lung cancer.

The project has developed six activities: (1) research of scientific literature and patents, (2) access to data and completion of the data set, (3) technology development, (4) technology assessment in the operational environment, (5) technology optimization and (6) information dissemination.

he total eligible costs of the project are EUR 675 182.83 and the ERDF co-financing is EUR 475 841.71
It is expected to be implemented within 12 months by 31 March 2022.