展示了促進臨床前疾病模型研究的技術進步

Frost&Sullivan的最新分析，技術跨越臨床前疾病模型進展便于研究，認定，在五個學科，人工智能供電系統的交叉協同作用，基因編輯，量子計算，3D生物打印和生物電子學-推動在各種治療領域采用高度準確，高效且特定的臨床前疾病模型。在臨床前研究中采用這些技術可以節省時間和費用，同時提供精確，可靠的信息。

“全球范圍內的精確疾病建模領域正在涌現大量商機;這些努力的主要目標之一是依靠合作研究項目的支持，該項目將人類受試者的個性化醫學與臨床前研究的前沿技術的發展緊密地聯系在一起，Frost&Sullivan的TechVision行業負責人Cecilia Van Cauwenberghe說。展望未來，北美和亞太地區高度重視基因編輯和干細胞重編程的使用，而片上器官微流體系統和仿生傳感器的采用在歐洲得到了更大的采用。”

Van Cauwenberghe補充說：“在最具破壞性的技術之間存在高度需求的高度融合和融合，這為臨床前研究領域注入了活力。此外，還需要進一步的研究和開發，以更好地結合某些技術的主要優勢以及為可能會增強這些系統功能的其他開發活動贏得更多的歡迎。”

支持臨床前疾病建模的技術創新為市場參與者帶來了巨大的增長機會，其中包括：

共生伙伴關系將帶來可靠的協作模型，從而能夠提供高度準確的服務。

考慮到新技術的巨大影響，未來將充分利用用于加速創新能力的創新投資。

精密解決方案通過提供五年前從未想過的生命科學研究工具，極大地增強了臨床前研究的能力，同時節省了可觀的藥物開發成本。

人工智能驅動的臨床前技術正日益受到人們的關注，因為它們可以為最適合的選擇生成非常有價值的分析和預測。

技術進步促進了臨床前疾病模型 的研究，這是Frost&Sullivan領導力委員會提供的Frost&Sullivan TechVision研究和分析的最新成果，可幫助組織確定持續增長的增長機會，從而在無法預測的未來取得成功。