OncoRes Medical recibe 12,5 millones de dólares en la última financiación para continuar con los ensayos clínicos


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La empresa de dispositivos médicos con sede en Perth, OncoRes Medical, ha recaudado $ 12,5 millones en fondos para respaldar sus futuros ensayos clínicos.
Recientemente, recibió $ 9,5 millones en fondos de la Serie A2, coadministrados por VC Brandon Capital y el Future of Healthcare Fund de Australian Unity. La financiación separada de $ 3 millones fue proporcionada por la subvención de la ronda 12 de los Proyectos de Centros de Investigación Cooperativa de AusIndustry, el brazo comercial del Departamento de Industria, Ciencia, Energía y Recursos de Australia.
POR QUÉ ES IMPORTANTE
OncoRes ha desarrollado su propio sistema de imágenes oncológicas llamado Microelastografía Cuantitativa (QME). La tomografía de coherencia óptica, que mide la intensidad de la luz dispersada en la espalda, se superpone a la microelastografía, que mide la rigidez del tejido, un contraste clave con el tejido sano.
Su oferta es una sonda portátil utilizada durante la cirugía de preservación mamaria para ayudar a los cirujanos a identificar y eliminar con precisión el tejido canceroso residual de la cavidad quirúrgica. El dispositivo proporciona mapas a microescala de la rigidez del tejido a través de QME.
"Nuestro sistema tiene el potencial de mejorar los resultados de la cirugía de aumento de senos y reducir la cirugía recurrente en mujeres con cáncer de seno", dijo la directora ejecutiva Katharine Giles.
A partir de un proyecto de investigación universitario en Perth, el sistema de imágenes QME ahora es reconocido como un dispositivo innovador por la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU.
LA MAYOR TENDENCIA
El año pasado, OncoRes obtuvo $ 150,000 en fondos del gobierno de Australia Occidental para sus esfuerzos de investigación y desarrollo y creación de empleo local.
En otras noticias, los investigadores europeos lograron avances en marzo del año pasado Sistema de diagnóstico de cáncer de mama basado en IA. Analice secciones de tejido y use mapas térmicos para mostrar qué áreas han influido en un diagnóstico de IA, resolviendo el problema de la transparencia en los llamados algoritmos de caja negra.
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