行业聚焦
人工智能助力芬兰健康产业发展
MVision AI 已获得 540 万欧元的资金，用于扩大其基于人工智能的放射治疗规划解决方案。
MVision AI人工智能和机器学习帮助企业利用生物技术开发新酶，加快药物研发，提升放疗服务能力。
奥立安（Orion 制药）3月宣布，该公司启动了一个为期四年的项目，将在芬兰建设尖端药物研究生态系统。
该生态系统由企业、大学和研究机构组成，将利用人工智能和机器学习缩短药物研发时间。
奥立安创新药物总监欧蒂•瓦拉拉（Outi Vaarala）表示：“在人工智能的帮助下利用数据，对于开发创新药物来说是一种竞争优势，因为该方法可以加快开发速度，提高成功概率。”
这家芬兰制药巨头估计，生态系统可以加快药物研发速度，可将研发周期缩短三年。
芬兰Orion公司已开始建设药物研究生态系统，该公司认为，生态系统可将药物研发周期缩短三年。
Karolina Grabowska / Pexels生态系统的运作基础包括共享信息、利用生态系统中的各种专业知识以及创建验证新预测模型所需的数据。奥立安表示，通过汇集病原生物学家、医药研究员和数据科学家的专业知识，项目期间启动的制药项目不仅将为参与其中的公司赋予新能力，还将为其创造国际商机。
瓦拉拉说：“信息量不断增长，优化利用信息将越来越需要资源和专业知识。芬兰拥有大量尖端技术，但能力分散。”
“芬兰的制药、生物技术和科技公司可以通过强强联合在激烈的全球竞争中取胜。一个运行良好、蓬勃发展的制药业研究生态系统还将吸引业界人才，并吸引外国投资者来芬兰投资。”她在展望前景时说道。
芬兰国家商务促进局（Business Finland）向奥立安提供了1000万欧元资金，并为生态系统的其他成员另外拨款2000万欧元。
阿尔托和芬兰国家技术研究中心开始对酶进行潜在的变革性研究
阿尔托大学和芬兰国家技术研究中心（VTT）的科学家启动了一个项目，旨在通过借助机器学习开发新酶，加快向循环生物经济的转型步伐。
芬兰国家技术研究中心的研究教授梅里娅•彭蒂拉（Merja Penttilä）3月表示，智能生物工程有望取代许多基于化石原料的现有工艺，从而为转型做出贡献。
她说：“我们可以设计和改造新型细胞，以生产几乎任何有用的产品，而酶是完成这一过程的关键要素。”
“我们的目标是开发全新的酶，它们能够超越自然进化法则，并最大限度地发挥其工业效用。如果取得成功，我们将为化石经济向循环生物经济的转型过程带来颠覆性的变革。”
阿尔托大学和芬兰国家技术研究中心工作人员参加3月份的BioDesign项目启动会。
Matti Ahlgren / Aalto University彭蒂拉与阿尔托大学教授塞缪尔•卡斯基（Samuel Kaski）共同主持BioDesign项目。该项目从简和阿托斯•厄尔科基金会（Jane and Aatos Erkko Foundation）获得了近200万欧元资助。
作为所有生物的生物催化剂，酶是一种复杂蛋白质，广泛应用于工业生物技术过程，如生产抗生素、生物乙醇、生物塑料和药物。阿尔托大学和芬兰国家技术研究中心认为生物多样性的潜力远未得到充分利用，但两家机构承认，必须广泛开展大量工作，才能发现和改造可用作具有特定功能或特性的酶的蛋白质。
研究小组的专家来自分子生物学、合成生物学、机器学习和计算机科学领域，他们已着手构建一个完全虚拟的酶工程循环，以促进科学家与人工智能之间的卓效合作。专家将在真实实验室中测试虚拟仿真的结果，以生成实验数据，然后将这些数据传送到仿真环节，以提高学习和预测能力。
阿尔托大学助理教授维卡斯•加格（Vikas Garg）说：“通过这个循环发现的新酶不仅可以加快当前的化学反应，还可以通过替代生物途径合成更好的材料、生物肥料和药物。”
加格表示，他相信该项目可以像ChatGPT这样的生成式语言模型一样具有变革性。
项目合作伙伴认为，鉴于芬兰在分子生物学和人工智能方面的专业技术知识，该国完全有能力推动合成生物学的发展。阿尔托大学计算机科学教授尤霍•罗苏（Juho Rousu）表示，该项目一个更广泛的目标是保持芬兰在这一领域的领先地位。
加快放疗服务的提供管道
总部位于赫尔辛基的健康科技初创公司MVision AI获得540万欧元资金，用于扩大其人工智能放疗计划解决方案的应用规模。该解决方案有望通过自动分割改善癌症治疗的可及性，帮助实现轮廓绘制标准化并简化计划流程。
此次后种子轮融资由J12 Ventures和Voima Ventures出资。
在首席执行官马哈穆杜尔•哈桑（Mahmudul Hasan）的领导下，MVision 的解决方案已经被使用在 14 个国家的 十万多名患者身上。
MVision“癌症给患者、医院和护理人员带来的负担越来越重，”MVision AI首席执行官马哈穆杜尔•哈桑（Mahmudul Hasan）表示，“我们的人工智能云技术为接受放疗的癌症患者提供更快、更可靠的临床决策。”
“借助我们的自动化解决方案，我们可以加快整个治疗计划过程，同时继续提供优质护理服务。”
与人工计划的区别不言而喻：由于计划过程效率低下，医疗保健系统负担过重，患者目前可能需要等待两到三周才能获得治疗，而自动化解决方案的目标是实现当天治疗。
MVision AI提醒说，对癌症患者而言，治疗速度可能具有决定性意义。
该解决方案已开始用于14个国家10万多名患者的治疗过程，包括芬兰、法国、西班牙、瑞典、英国和美国。佛罗里达大学（盖恩斯维尔）放射肿瘤学系教授兼首席物理学家刘志睿（Chihray Liu）证实，自动分割的质量和一致性显而易见。
他说：“它以无缝、透明方式融入我们的工作流程，节省了许多规划师和医生的时间。”
数字孪生体
芬兰国家商务促进局最近报道了芬兰BCB Medical公司与德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会之间的一个合作项目，引起业界对芬兰健康数据的关注。
弗劳恩霍夫委托BCB Medical收集测试某数字孪生体所需的数据。该数字孪生体专为帮助医生治疗炎症性肠病而开发，炎症性肠病是一系列可能引起身体虚弱的胃肠道疾病。这些数据涵盖弗劳恩霍夫要求的所有170个变量，有望提供更多洞察。借助这些数据，该公司能够实现从数字孪生体的测试到商业化的飞跃，使之成为支持临床决策的工具。
“这对芬兰来说也至关重要，”BCB Medical首席科学官丽萨-洛特•赫尔曼松（Lisse-Lotte Hermansson）提醒道，“我们为自己的海量数据深感自豪，但只有借助这些类型的算法进行测试，我们才能真正知晓数据是否足够好。”
该孪生体是一个通用数据模型，实践证明其还可用于治疗许多其他疾病。