비임상 영상
생체 내 영상과 예측 데이터는 시간 경과에 따른 질병 진행을 정량적으로 측정하기 위해 생체 모델을 반복적으로 평가함으로써 치료의 효능과 작용 기전을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이미징은 모델 모집에도 중요한 역할을 하며, 비응답자를 조기에 제거하여 테스트 자료를 보다 효과적으로 보존하고 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.
질병 징후 영상
암 치료 지표의 경우 약물 영상은 주로 종양의 성장/전이와 같은 해부학적 측정에 집중되어 왔습니다. 하지만 약물 영상이 메커니즘과 분자 동역학에 대한 중요한 정보를 제공하는 특정 응용 분야도 있습니다.
생체 내 영상은 생물학적 분포를 평가하는 데에도 매우 효과적인 도구입니다. 우리는 생체 내 영상의 유용성이 암 분야에서 계속 발전하고 성장할 것으로 믿으며, 생체 내 영상 도구에 대한 접근성이 약리학을 조사하는 데 사용할 수 있는 무기고에 중요한 추가 요소가 될 것이라고 생각합니다.
생체 내 영상은 심혈관 질환, 뇌졸중 및 다양한 중추신경계 장애와 같은 다른 질병 징후를 뒷받침합니다. 우리는 다양한 치료 영역에서 약물 영상의 최첨단 응용 분야를 연구하고 있습니다.
10년 이상에 걸쳐, 우리는 최적의 약리학적 조사를 위해 업계를 선도하는 다양한 생체 내 영상화 방식을 제공해 왔습니다.
1990년대에 소동물 생체 내 영상 도구가 도입되면서 임상 전에 약리학적 지식을 확장하여 해부학적, 기능적, 분자적 역학에 대한 이해에 대한 확신을 높이고 보다 전환적인 성격의 연구를 수행할 수 있는 가능성이 생겼습니다. 연구 및 임상 전 개발에 생체 내 영상을 적용하는 것을 약물 영상이라고 합니다.
조직 구조, 구성 또는 기능 등을 파악하기 위해 단일 연구에서도 다양한 방식을 사용하여 귀하에게 필요한 정보를 제공합니다.
