PandaOmics 是一个用于生物靶标发现的人工智能平台，可用于识别与衰老以及多重胶质母细胞瘤有关的双重用途治疗靶标。
多形性胶质母细胞瘤（GBM）是最具侵袭性的原发性恶性肿瘤，也是最常见的。 由于患者年龄的原因，GBM 与预后不良有关。 诊断时的平均年龄为 62 岁。确定与 GBM 和衰老相关的新治疗靶点作为并发驱动因素是预防这两种情况的一种有前途的方法。 我们在本文中提出了一种多角度的方法来识别目标，不仅考虑到与疾病相关的基因，还考虑到那些对衰老重要的基因。 为了实现这一目标，我们开发了三种不同的策略来使用相关性分析来识别目标，并通过生存数据、表达水平之间的差异以及先前发布的有关衰老相关基因的信息进行增强。
来源和详细信息：
https://www.aging-us.com/article/204678/text