EDUCATION 

Part I: SOFTWARE TOOLS DELIVER COMPREHENSIVE PERSONALIZED MEDICINE (PM) 

Personalized medicine (PM)은 patient stratification을 기반으로 하고 biochemistry, genetics, patient history, therapeutic outcomes을 포함하여 여러 가지 다른 source data 고려합니다. 

PM의 가장 큰 목표는 진단의 정확성을 증진시키고 개개인의 clinical profile을 겨냥하여 맞춤형 치료법을 개발하는 것입니다. 

만성 질병의 경우에는 PM을 통하여 현존하는 치료법으로 나아질 기미가 보이지 않을 확률이 높은 환자 그룹들을 찾아내어 치료법을 향상시키는데 도움이 됩니다. 

PM 을 하기 위해서는 분산되고 일관성이 없는 data를 제외한 유용한 datasets을 통합하는 과정이 필요하지만, clinical study의 경우에는 대부분 큰 사이즈의 samples를 다루고 현존하는 systems은 불필요한 resource까지 replication하는 문제점이 있어 많은 비용을 필요로 하고 있습니다. 

Patient data 뿐 아니라 사람의 내장에 존재하는 microbiome이 PM의 중요한 요소로 등장하고 있습니다. 

BioXM은 software tools과 위와 같은 연구를 수행함에 있어 필요로 하는 전문지식을 통합합니다. 


 
Biomax health informatics solutions는 patient stratification이 가능하도록 만들어 주며 Personalized Medicine(PM) 또는 개개인에게 최적화된 치료 방법에 접근 할 수 있도록 이끌어 드립니다. 

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IMPROVEMENTS IN HEALTHCARE WILL COME FROM BETTER USE OF UNTAPPED KNOWLEDGE 

"Knowledge management는 개인 맞춤형 건강관리와 환자들의 질 높은 삶을 만들어 감에 있어 중요한 역할을 하고 있습니다.“라고 Biomax의 CEO인 Dr, Klaus Heumann이 설명하였습니다. 

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NEWS 

BIOMAX IS THE SEMANTIC INTEGRATION DEVELOPMENT PARTNER FOR STATEGRA PROJECT 

2013 년 1월 9일, 공식적으로 European STATegra Project가 시작되었습니다. European STATegra Project는 Biomax Informatics사를 lead provider partner로 선정하였으며 Biomax사는 이 프로젝트의 핵심 요소인 semantic integration과 knowledge development technology를 제공하기로 하였습니다. 
이 프로젝트는 복잡한 statistical method를 user-friendly tools에 넣어 전체적인 biomolecular systems의 data에 대한 통합적인 분석을 제공하여 생물학자들이 느꼈던 data production과 data analysis사이의 gap을 연결합니다. 결과적으로 STATegra Project를 통하여 gene __EXPRESSION__, microRNAs, DNA-methylation, protein-DNA interactions, protein and metabolite levels와 같은 다른 aspects의 수치를 통합해 낼 수 있을 것으로 예상하고 있습니다. 

Along with Biomax Informatics, the STATegra Project consortium is made up of: 



































  • CLC bio (Denmark)
  • Dr. Jesper Tegnérs, Unit of Computational Medicine group (Karolinska Institutet, Sweden)
  • Dr. Matthias Merkenschlager, Imperial College of Science, Technology and Medicine(U.K.)
  • Dr. Ioannis Tsamardinos, Foundation for Research and Technology -Hellas (Greece)
  • Dr. Esteban Ballestar, Institut d'Investigaci Biomdicade Bellvitge (Spain)
  • Dr. Age Smilde, University of Amsterdam (Holland)
  • Dr. Thomas Hankemeier, Universty of Leiden (Holland)
  • Dr. Axel Imhof, the Ludwig-Maximilians University of Munich (Germany)
  • Dr. Ali Mortazavi, University of California (U.S.A.) 

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    APPLICATIONS 

    FAST, COMPREHENSIVE GENOME-WIDE ANALYSIS ON DEMAND 

    현 재 Biomax Informatics사는 complete genome-wide sequence analysis를 위한 subscription-based web interface를 제공하고 있습니다. Pedant-Pro Sequence Analysis Suite의 Web-based edition은 합성된 genome sequences를 바로 사용가능한 정보로 변환시키는 것이 가능하며 PEDANT의 web interface를 이용하면 complete genome sequence analysis를 단 몇 분 만에 수행할 수 있습니다. 또한 결과 값은 이해하기 쉽도록 구성되어 있습니다. 

    - Adds layers of efficiency to functional genomics studies 
    PEDANT는 research의 효율성을 증가시키고, genomic analysis를 수행하는데 소요되는 시간과 비용을 줄여줍니다. 

    - Result components 
    Graphical representation과 drill down facility를 통하여 분석결과를 조금 더 이해하기 쉽도록 구성하였습니다. 결과 값에는 크게 DNA Viewer section과 Protein Viewer section으로 이루어져 있으며 DNA Viewer section에서는 genes과 관련된 genetic components를 상세하게 나타내고 있으며 Protein Viewer section에서는 genome-wide se quence data의 포괄적인 protein features를 제공합니다. 

    PEDANT는 최신식의 알고리즘을 사용하여 아래의 결과 값을 만들어 냅니다.
















  • Genes and open reading frames
  • Non-coding elements in DNA and RNA (including tRNA and rRNA)
  • Protein functions, protein structure, and domains
  • Displays multiple alignments
  • Assigns two- or three-dimensional structural properties to proteins
  • Results can be exported in different formats, e.g. FASTA, EMBL/Genbank 

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    SOFTWARE TECHNOLOGY ADVANCES PATIENT CARE 

    BioXM Knowledge Management Environment system은 복잡하고 다양한 data를 사용가능 한 data로 변환하기 위해 디자인된 ready-to-go software platform입니다. BioXM software는 integration, subsequent management, 방대한 양의 clinical research 와 patient data의 분석이 가능합니다. 

    BioXM Knowledge Management Environment system은 최근에 software workhorse로 선택되어 Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD)를 앓고 있는 환자들에 초점을 맞춘 large scale project를 처음으로 이끌게 되었습니다. 

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    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE 

    Vanfleteren L., et al. (2013) Clusters of Comorbidities Based on Validated Objective Measurements and Systematic Inflammation in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease 

    RATIONALE: 
    Comorbidities(두 종류의 만성 질환을 동시에 않는 상태)는 질병을 심각하게 하고, COPD를 앓고 있는 환자의 사망률을 높입니다. Comorbidities는 그 동안 개인적으로 연구해졌으며 거의 self-reports에 기본을 두고 있었습니다. COPD의 pathophysiology(병리 생리학)안에서 객관적으로 확인된 comorbidities의 co-existence와 low-grade systemic inflammation의 역할은 여전히 설명이 되어야 할 것으로 남아있습니다. 

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