展示了促进临床前疾病模型研究的技术进步

Frost&Sullivan的最新分析，技术跨越临床前疾病模型进展便于研究，认定，在五个学科，人工智能供电系统的交叉协同作用，基因编辑，量子计算，3D生物打印和生物电子学-推动在各种治疗领域采用高度准确，高效且特定的临床前疾病模型。在临床前研究中采用这些技术可以节省时间和费用，同时提供精确，可靠的信息。

“全球范围内的精确疾病建模领域正在涌现大量商机;这些努力的主要目标之一是依靠合作研究项目的支持，该项目将人类受试者的个性化医学与临床前研究的前沿技术的发展紧密地联系在一起，Frost&Sullivan的TechVision行业负责人Cecilia Van Cauwenberghe说。展望未来，北美和亚太地区高度重视基因编辑和干细胞重编程的使用，而片上器官微流体系统和仿生传感器的采用在欧洲得到了更大的采用。”

Van Cauwenberghe补充说：“在最具破坏性的技术之间存在高度需求的高度融合和融合，这为临床前研究领域注入了活力。此外，还需要进一步的研究和开发，以更好地结合某些技术的主要优势以及为可能会增强这些系统功能的其他开发活动赢得更多的欢迎。”

支持临床前疾病建模的技术创新为市场参与者带来了巨大的增长机会，其中包括：

共生伙伴关系将带来可靠的协作模型，从而能够提供高度准确的服务。

考虑到新技术的巨大影响，未来将充分利用用于加速创新能力的创新投资。

精密解决方案通过提供五年前从未想过的生命科学研究工具，极大地增强了临床前研究的能力，同时节省了可观的药物开发成本。

人工智能驱动的临床前技术正日益受到人们的关注，因为它们可以为最适合的选择生成非常有价值的分析和预测。

技术进步促进了临床前疾病模型 的研究，这是Frost&Sullivan领导力委员会提供的Frost&Sullivan TechVision研究和分析的最新成果，可帮助组织确定持续增长的增长机会，从而在无法预测的未来取得成功。