英国牛津大学疾病自动诊断系统

项目编号:UK-1606-08

背景介绍

该技术项目来自牛津大学以及丹麦哥本哈根大学,由双方的教授共同研发。该技术的宗旨是让开发基于大数据技术的高效廉价免试剂疾病诊断.其中硬件(近红外光谱仪)开发已经完成, 并且已经制造出样品。目前该公司正在商业化其第一个诊断产品:对于早产婴儿的快速的肺成熟度测试,从而防止早产婴儿因为患呼吸窘迫综合征而夭折。同时该公司正在基于他们的技术对更多的疾病进行诊断。目前确定正在开发的诊断症状包括: 二型糖尿病,心血管疾病检测。

产品介绍

使用大数据分析的相关数据分析技术,SIME公司将发布一项革命性的数字化医学诊断技术,该技术将可以在数秒内,使用人体体液内多于100种的生物标记物来诊断相关的疾病。

图1 Sime 系统示意图

根据 SIME的研发团队所得到的研究结果,所有的人体体液(血液,尿液, 汗液)内都包含了一个独一无二的数字印记。在一滴血液(小于 30ul)中, SIME Diagnostics 的技术可以在几秒钟之内,分析在血液中的生物标记物,并生成数字印记,用于反映该患者的健康状况。在不需要注射任何的指示剂,试剂盒,添加物以及没有任何需要废弃的一次性医疗用品的前提下,使用Sime开发出来的大数据分析技术,可以从血液样本的分析结果中得到血液中多于100种生物标记物的含量,并计算出反映疾病情况的数字印记.该产品将完全基于数据分析技术,所需要的硬件设施是相当的廉价和易于制造。Sime Diagnostics 深信该诊断产品将帮助医生可以在极短时间内做出至关重要的诊断。

该诊断产品的硬件将是一个便携式的近红外光谱分析仪,在该分析仪中用户将可以通过一个容器将体液置入光谱分析仪中,由光谱分析仪得到在血液中相关疾病标记物的数字印记,并且通过网络传送到公司服务器上与相关的疾病数据库中的数字印记进行比对从而做出诊断。该项目技术已经在美国以及欧洲注册专利(US20140350960)

早产儿的肺成熟度检测

目前每一个早产儿(早于 32 周)早产儿都需要进行肺部成熟检测, 每年在欧美要做2 万次测试。由于中国放开“双独”生育政策, 以及庞大的人口基数, 该产品在中国内地将有更多的应用。

在早产儿诊断的这个领域, 目前没有任何已知的公司可以提供类似的数字化诊断服务。在工业界都在全神贯注于制造新的成套肺成熟度药物或者是新的呼吸心肺复苏仪器上面的时候, Sime根据儿童病理科医生的需要, 发展了这一套对肺成熟度的预测性诊断的方法。

目前,对于市场来说,儿科学家们正在需要一种快速的非侵入式预测性诊断方法来判断早产儿的肺成熟度,这个产品在欧美市场估计每年大概有5亿以上的市场价值。该诊断项目将大大的改变目前病理科对早产儿的肺部成熟度(RDS)的检测方法。55%的婴儿早于32 周出生的婴儿都会被 RDS 所影响, RDS是对于早产儿夭折的最大起因。在美国,每年有 260 亿美元被花在对早产儿的护理上面。而每一个早产儿一般的完整治疗过程将花掉 20 万美金。该公司的这个治疗方法将帮助病理科的成员快速而准确的诊断RDS,提高他们的存活率。

使用 Sime 的产品进行新生儿的肺部成熟度检测将是一个非常简单的取血后检验的过程,一位早产婴儿的肺部发育不完全可以在刚刚出生之后10分钟就通过检验得到婴儿的是否存在肺部发育不完全的情况,而不是在5个小时之后,肺部发育不完全的症状已经导致了婴儿脸色发生明显的改变之后,才通过对血液中的血氧含量的比对,诊断其肺部发育不完全。这个对于提高婴儿的存活率,是一个相当大的进步。

该产品已经在丹麦哥本哈根大学附属医院以及英国的牛津大学附属医院进行了2年的实验,在2016年将获得CE和FDA,计划在2016年产品推出市场。正在通过CFDA。

产品竞争优势

比起使用化学试剂来诊断病人病况的公司的产品, Sime 拥有其独一无二的优势。尤其其诊断的方式是使用软件来诊断, Sime的产品可以减低在诊断时 候的花费和时间,同时增加诊断的细节。这个商务模式主要是基于大数据软件诊断, 以及云平台, 这样的部署方式降低诊断模型所花费的成本,使用更少的人力和部署资源即可完成诊断。很适合被互联网企业用于家庭诊断或者是被专业的医院机构用于移动医疗以及移动诊断。

投资需求

目前,Sime 现在正在欧美中国12家医院(包括英国牛津大学教学医院), 瑞典,以及丹麦,中国复旦大学新华儿童医院)进行临床试验。该公司的市场重点逐步转到中国市场,并且在为他们的产品通CFDA做好准备。目前正在寻求中国市场的有实力的合作伙伴,通过项目融资为未来他们在中国市场推开更多的业务而寻找更多的伙伴。在未来的几个月里面, 相关的融资将达到数百万英镑。这些融资将主要用于公司新产品的临床试验并开展在中国的业务所使用。

有意投资者，请联系：

贸推中心黄居正博士

电话：010-68055107转657；13716379543

邮箱：huangjuzheng@ccpit.org