Helena

От варианти към диагноза

Анализ на генетични варианти с изкуствен интелект

Създадена за генетичните лаборатории

Инфраструктура с изкуствен интелект, която расте заедно с лабораторията

Оперативна ефективност

  • Анализът отнема 30–60 минути вместо 5–10 дни
  • Същият екип обработва повече случаи
  • Без ръчно търсене в литературата

Качество и съответствие

  • Еднакъв резултат при повторен анализ
  • Пълен одитен запис за всяка класификация
  • Редовни актуализации по последните клинични указания

Ценова структура

  • Безплатен старт за малки лаборатории
  • Плащане за анализ
  • Възвръщаемост още през първата година

Стратегически ползи

  • Прецизна медицина без ограничения в мащаба
  • По-бърза диагноза за пациентите
  • Архитектура, която расте с нуждите

Валидирана в клиничната практика

Helena се развива съвместно с водещи генетични лаборатории, които я тестват с реални диагностични случаи.

CellGenetics

Основен клиничен партньор · София, България

Първата лаборатория, тествала Helena с реални пациенти. CellGenetics работи в целия спектър на клиничната генетика - редки заболявания, онкология, кардиология, неврология, репродуктивно здраве и фармакогеномика.

Научете повече за CellGenetics

Аналитичен процес с изкуствен интелект

Седем модула, които превръщат суровите геномни данни в клинично приложими резултати

Анализ и класификация на варианти

VCF файлове се анотират чрез Ensembl VEP и класифицират по всички 28 ACMG/AMP критерия - изцяло на основата на правила.

VCF 4.1/4.2Ensembl VEPACMG/AMP 201528 criteria
Техническа документация

Фенотипно съпоставяне

Фенотипът на пациента се сравнява с генните профили чрез онтологията на човешките фенотипове (HPO) и семантично сходство. Резултатите се подреждат по клинична значимост.

HPO ontologySemantic similarityTiered ranking
Техническа документация

Литературни доказателства

Локална PubMed база с предварително извлечени гени и варианти. Клинично търсене за по-малко от секунда с пълна PMID и DOI проследимост.

Local PubMedPre-indexed entitiesSub-second queriesPMID/DOI
Техническа документация

Клиничен скрининг

Приоритизиране по възраст и клиничен контекст. Ниво 1 и Ниво 2 списъци за неонатален, педиатричен и възрастен скрининг, диагностика и тестване за носителство.

Age-awareTier systemNeonatalPediatricAdultCarrier
Техническа документация

Семеен и трио анализ

Трио анализ с откриване на de novo варианти, идентификация на кандидати за съставна хетерозиготност и тестване за сегрегация.

De novoCompound hetSegregationTrio QC
Техническа документация

Анализ на митохондриална ДНК

Специализиран мтДНК класификатор по методологията MMDWG 2020, с оценка на хетероплазмия и съобразяване с хаплогрупата на пациента.

MMDWG 2020HeteroplasmyHaplogroup-awaremtDNA-specific
Техническа документация

Кохортен анализ

Популационен анализ върху множество случаи - агрегиране на варианти между проби и статистически тестове на ниво кохорта.

Cross-sampleAggregationResearch-grade
Техническа документация

Как работи

От качване на VCF до клиничен доклад в три стъпки

1

Качване на VCF файл

VCF файлът се качва по криптиран канал. Поддържа се стандартен формат от всяка секвенационна платформа.

2

Анализ с изкуствен интелект

Вариантите, фенотипите и литературата се обработват автоматично за по-малко от 15 минути.

3

Клиничен доклад

Готов доклад с ACMG класификация, доказателства и препоръки.

Утвърдени клинични бази данни

Helena работи с водещи геномни и клинични бази данни за цялостен анализ на варианти, основан на доказателства.

ClinVarNCBI / NIHКлинични интерпретации на вариантиgnomADBroad InstituteПопулационни алелни честотиClinGenNIHВалидност на връзката ген-заболяванеHPOMonarch InitiativeОнтология на човешките фенотиповеdbNSFPLiu et al.Оценки от функционални предикториSpliceAIIlluminaПредсказване на ефекти върху сплайсингаOrphanetINSERM / EUМодели на унаследяване по гениDECIPHER G2PEBI / SangerГен-фенотип панелиMonarchMonarch InitiativeАсоциации ген-фенотипMedGenNCBI / NIHСъпоставяне заболяване-фенотипUniProtUniProt ConsortiumФункционални характеристики на ниво аминокиселинаInterPro / PfamEMBL-EBIКласификация на белтъчни домейниEnsembl VEPEMBL-EBIПредсказване на ефектите на вариантиGoFCardsCentral South UniversityВарианти с придобиване на функцияClinGen GDVNIHВалидност на връзката ген-заболяванеPubMedNCBI / NIHБиомедицинска литератураAPOGEE 2MitImpact / CSS-MendelПатогенност на варианти с променен смисъл (missense) в мтДНКMitoTIPMITOMAPПатогенност на тРНК в мтДНКPON-mt-tRNANiroula / VihinenОценка на патогенност за тРНК в мтДНКPhyloTreevan OvenФилогенетично дърво на хаплогрупи в мтДНК

Сигурност и съответствие

Геномните данни изискват най-висока степен на защита. Инфраструктурата и процесите са проектирани за клинична сигурност от самото начало.

Съхранение на данните в ЕС

Обработката и съхранението се извършват изцяло на сървъри в Хелзинки, Финландия. Данните никога не напускат ЕС.

Криптиране

TLS 1.3 при пренос, AES-256 при съхранение. Данните са криптирани от край до край - от момента на качване.

Контрол на достъпа и одитни записи

Ролеви достъп с пълно одитно журналиране. Всеки достъп, промяна и анализ се записват и подлежат на одит.

Съответствие с член 9 на GDPR

Генетичните данни са специална категория по GDPR. Поддържаме пълно съответствие - с оценка на въздействието и документирани дейности по обработка.

Споразумения за обработване на лични данни

Стандартно Споразумение за обработване на лични данни (DPA) за всяко партньорство - с ясни отговорности, срокове за съхранение и процедури при пробив в сигурността.

Минимизация и съхранение на данни

Обработват се само данните, необходими за анализа. Политиките за съхранение се настройват с автоматично изтриване. Контролът остава при лабораторията.

Анализът на варианти може да бъде по-бърз

Лаборатории по света вече анализират варианти за минути вместо дни. Вижте как Helena може да работи за вас.

Съответствие с GDPR
Готова за HIPAA
Без кредитна карта