Jeden pipeline, rosnący zestaw narzędzi
Każde narzędzie działa samodzielnie, a razem tworzą jedną ciągłą ścieżkę — od pierwszego wyszukania pobliskiego badania klinicznego, przez pełną interpretację molekularną guza, po symulację i projektowanie samej terapii. Z czasem dołączają do niej kolejne narzędzia.
Programy Lekowe: wszystkie kryteria programów lekowych, czytelnie
Polska publikuje programy lekowe jako kwartalny ZIP z dokumentami Word. Nikt nie był w stanie ich czytać. Parsujemy wszystkie 142 do szybkiego, przeszukiwalnego czytnika ze stemplem wersji — bezpłatnie, bez konta, bez śledzenia — a lekarz wyrywkowo sprawdza wynik z dokumentem źródłowym. Działa pod adresem oncokernel.com.
- 142 programy, w tym 41 onkologicznych, odtwarzane z każdego obwieszczenia
- Szukaj po leku i znajdź każdy program, w którym występuje — wyszukiwanie odwrotne
- Charakterystyki Produktu Leczniczego dla około 300 refundowanych substancji
- Stempel wersji i zapis weryfikacji lekarskiej na każdej stronie
LECZENIE CHORYCH NA RAKA PLUCA (ICD-10: C34)
C34 · C45 · 25 schematow leczenia
LECZENIE CHORYCH NA RAKA PIERSI (ICD-10: C50)
C50 · 18 schematow leczenia
Obwieszczenie MZ nr 83 · stan na 01-07-2026
Znajdź najlepiej dopasowane badanie kliniczne w kilka sekund
Panel oparty na danych publicznych, zbudowany dla onkologów. Wprowadź wskazanie, kilka biomarkerów i lokalizację — otrzymasz najbliższe rekrutujące badania kliniczne oraz programy lekowe, do których pacjent by się kwalifikował. Europa najpierw: unijne rejestry badań (CTIS, EUCTR) połączone z ClinicalTrials.gov, plus krajowe programy refundacyjne.
- Sortowane według dopasowania klinicznego i odległości od pacjenta
- Uwzględnia krajowe programy lekowe, nie tylko badania kliniczne
- Wyłącznie rejestry publiczne — sekwencja pacjenta nigdy nie jest używana
Faza II — adawosertyb w mięsaku z mutacją TP53
Program lekowy B.72 — mięsaki kości
OncoKernel: od surowej sekwencji guza do planu leczenia popartego cytowaniami
OncoKernel działa w całości wewnątrz sieci szpitala. Prowadzi próbkę guza przez cztery rozdzielone bloki — każdy wymienny i testowalny osobno — a kończy panelem dla lekarza i asystentem czatu opartym na źródłach.
Od surowych odczytów do scharakteryzowanego genomu
Wykrywanie wariantów somatycznych, czystość/ploidalność guza, TMB/MSI oraz typowanie HLA — opakowujemy zwalidowane klinicznie narzędzia open source, zamiast wyważać otwarte drzwi w bioinformatyce.
Adnotacja i ocena każdego wariantu
Znane warianty są rozstrzygane względem żywego grafu genów, leków i wskazań; warianty o niepewnym znaczeniu ocenia genomowy model fundamentalny.
Dopasowanie genotypu do terapii
Wieloagentowy system wyszukiwania zestawia profil molekularny pacjenta z wytycznymi, literaturą i aktualnymi rejestrami badań — każde stwierdzenie cytuje swoje źródło.
Prezentacja dla lekarza
Czytelny panel z asystentem czatu opartym na źródłach i eksportem PDF jednym kliknięciem — to informacyjne wsparcie decyzyjne, decyduje onkolog.
RODO na poziomie architektury
Dane genomowe nie opuszczają sieci szpitala — ta sama decyzja architektoniczna, która otwiera sprzedaż, rozwiązuje kwestię zgodności.
Genomowe modele fundamentalne
Ocena efektu wariantu w trybie zero-shot z użyciem Evo 2, akcelerowana przez GPU, dla mutacji, których nie sklasyfikowała jeszcze żadna baza — wraz z uzasadnieniem napisanym prostym językiem.
Żywy graf wiedzy
Geny, warianty, leki, szlaki i wskazania rozstrzygane względem stale aktualizowanego grafu, a nie statycznego arkusza.
Asystent kliniczny oparty na źródłach
Serwowany lokalnie dla niskiej latencji — bez rundy do chmury. Każda odpowiedź cytuje konkretny akapit źródłowy; to informacyjne wsparcie decyzyjne, decyzję zawsze podejmuje onkolog.
Natywny dla GPU Cyfrowy Bliźniak mikrośrodowiska guza
Nasz silnik modelowania wieloagentowego (ABM) powstał w podejściu compute-first w SYCL — przenośnym standardzie obliczeniowym działającym u różnych producentów GPU. Na sprzęcie NVIDIA kompiluje się do natywnej CUDA dla maksymalnej wydajności. Dynamicznie symuluje komórki nowotworowe, naciek immunologiczny (TIL) i dyfuzję leku jako pola ciągłe, wykonując się w całości na shaderach obliczeniowych GPU — dzięki czemu możemy testować terapie zaprojektowane przez AI in silico, zanim trafią do wet labu.
Obliczenia SYCL, natywne dla GPU
Masowo zrównoleglone spatial hashing i detekcja kolizji na shaderach obliczeniowych GPU — eliminują wąskie gardła CPU typowe dla starszych symulatorów.
Agenci ugruntowani biologicznie
Symulacja hipoksji, sygnalizacji angiogennej i penetracji komórek CAR-T na podstawie profilu genomowego wyekstrahowanego przez OncoKernel.
Screening terapii in silico
Deterministyczne, oparte na fizyce środowisko do oceny kinetycznej skuteczności immunoterapii zaprojektowanych przez generatywną AI.
AI + Wet Lab: od projektów in silico do fizycznej rzeczywistości
Nasz stack modeluje biologię, ale docelowa roadmapa zakłada również walidację fizyczną. W przyszłości neoantygeny zidentyfikowane przez OncoKernel i zwinięte przez BioNeMo będą syntezowane jako szczepionki mRNA i walidowane na organoidach pochodzących od pacjenta oraz w układach mikroprzepływowych tumor-on-a-chip w laboratoriach naszych partnerów.
Szczepionki neoantygenowe projektowane przez AI
Transkrypty mRNA projektowane pod mutacje swoiste dla guza pacjenta i jego typ HLA, walidowane in silico przed syntezą.
Projektowanie terapii CAR-T
Konstruowanie chimerycznych receptorów antygenowych wymierzonych w antygeny swoiste dla guza, które platforma wskazuje u danego pacjenta.
Walidacja w wet labie
Organoidy pochodzące od pacjenta i modele tumor-on-a-chip pozwalają fizycznie zweryfikować każdą predykcję AI, zanim trafi ona do pacjenta.