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Katana Labs GmbH
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Analyse·Biotechnologie·Deep Tech·KI-Systeme·Künstliche Intelligenz·Künstliche Intelligenz (KI)·Machine Learning & Data Science·Medizintechnik / Pharma
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Kamenzer Straße 30
01099 Dresden
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+49 152 272 443 89
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Über das Mitglied
Katana Labs ist ein Startup aus Dresden, das durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die bildbasierte Analyse von Tumorgeweben revolutionieren möchte. Dafür hat Katana Labs die Cloud-basierte Software-Platform PAIKON entwickelt, auf der verschiedene Apps für verschiedene Krebsentitäten entwickelt und vertrieben werden. Zielmarkt ist die klinische Pathologie sowie Forschungs- und Entwicklungsprojekte auf dem Gebiet der Spatial Biology in der MedTech- und Pharma-Branche.
Der Bedarf der Analyse medizinischer Bilddaten im Bereich der histopathologischen Krebsdiagnostik wächst massiv. Jedoch lassen diese steigenden Fallzahlen in der Krebsbehandlung auf der einen Seite und ein zunehmender Fachkräftemangel an Pathologen auf der anderen Seite in absehbarer Zeit kaum mehr als eine einfache Grundversorgung zu. Die personalisierte Medizin eröffnet neue Wege zur Diagnostik und Behandlung von Krebsleiden, und erhöht damit aber zugleich die Analyseanforderungen weiter drastisch.
Durch eine automatisierte Erkennung und Klassifizierung von Krebsgeweben, Tumorzellen und Biomarkern durch Künstliche Intelligenz ist PAIKON eine Enabler-Technologie. PAIKON ist dabei als Cloud-basiertes Framework global für Kunden sehr leicht verfügbar und anwendbar. Die durch PAIKON ermöglichte Effizienzsteigerung, Fehlerreduktion, Zeit- und Kostenersparnis befähigt Pathologen auch in Zukunft erstklassige Krebsdiagnostik leisten zu können.
Aber auch im Bereich der MedTech- und Pharma-Branche kann Katana Labs durch seine KI-gestützen Algorithmen in der Auswertung von histopathologischen Bilddaten von Tumorgeweben einen wesentlichen Beitrag für die schnellere Entwicklung von Biomarkern als auch für die Entwicklung von Companion Diagnostics-basierten Therapien ermöglichen.
Expertise & Services in Computer Vision - Deep Learning - Data Science
Ansprechpartner
Walter de Back
walter.deback@katana-labs.com
CTO & Product Development
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Bildanalyse
Unsere branchenführenden KI-Algorithmen erkennen und charakterisieren die Zell- und Gewebestruktur. Wir sind spezialisiert auf die Segmentierung von Zellkernen und die Erkennung intrazellulärer Signale in medizinischen Bilddaten.
Wir bieten mehrdimensionale Messungen zur Unterstützung groß angelegter Gewebeanalysen für die Entwicklung neuer Biomarker und Behandlungen an.
Ihr F&E-Team in der Pharma-, Biotech- und CRO-Branche können wir bei der Analyse medizinischer Bilddaten unterstützen, indem wir auf ihre spezifischen Anforderungen ausgerichtete Pipelines für Maschinelles Lernen und Datenanalyse aufbauen.
Räumliche Analyse
Unsere KI-gestützte Spatial Biology zeigt die räumliche Organisation von Zellen und Geweben und morphologische Zusammenhänge auf und ermöglicht es uns, Interaktionen zwischen verschiedenen Zelltypen wie Immun- und Tumorzellen zu erfassen.
Dies vertieft das Verständnis der Krebsbiologie, identifiziert potenzielle neue Biomarker und verbessert die Patienten-Stratifizierung.
Mit unserem erfahrenen Team aus Pathologen, Daten-Analysten und KI-Experten können wir gemeinsam maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die große Gewebedaten in verwertbare Ergebnisse translatieren.
Labor Services
Katana Labs baut ein modernes Labor auf, um Färbe- und Scandienste anzubieten, die eine hochwertige, standardisierte Bildqualität liefern.
Wir verstehen das im Sinne eines Modell-Labors, mit welchem wir erstklassige Daten in einem abgesicherten Rahmen erzeugen können. Solche unverfälschten Daten bilden dann die Grundlage für das Maschinelle Lernen und Trainieren von KI-Netzwerken.
So können Sie darauf vertrauen, dass wir Standards in Qualität und Datenbeschaffenheit liefern, mit denen Ihre Forschung neue Standards setzen kann.
Cloud-basierte Plattform für KI-gestützte Bildanalysen
Ansprechpartner
Dr. Falk Zakrzewski
falk.zakrzewski@katana-labs.com
COO & Customer Project Coordination
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PAIKON
- Digitales Mikroskop im Webbrowser für die Analyse ganzer Objektträgerbilder
- KI-gestützte Analyse zur Erkennung und Klassifizierung von Zellen, Zählung und Messung von Wechselwirkungen zwischen spezifischen Gensignalen
- Benutzerfreundlichkeit und Workflow-Integration durch die gemeinsame Entwicklung mit Pathologen
- Cloud-basierte Infrastruktur
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PAIKON ist eine auf Künstlicher Intelligenz (KI)- und auf der Cloud-basierende Stand-Alone-Software-Plattform zur Erkennung und Segmentierung von Tumor- und nicht-Tumorzellkernen und der Detektion korrespondierender Gen-Signale der über DNA-Sonden hybridiserten Markergene sowie deren Verrechnung in für in entsprechenden In situ-Hybridisierung (ISH)-Protokollen relevanten Mess- und Kenngrößen. PAIKON nutzt dazu digitale Bilddaten aus histologischen Dünnschnittpräparaten von Patienten mit histologisch gesicherten Tumoren und wird von Ärzten und/oder dafür geschultem medizinischen Laborpersonal an dafür vorgesehenen Computern angewendet.
PAIKON Viewer
Integrierte Apps:
HER2 FISH Analyse (bereit für den RUO-Einsatz)
HER2-FISH-Tests sind der Goldstandard für die Bestimmung des HER2-Status bei Brust- und Magenkrebspatienten und ermöglichen die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne und die Verbesserung der Patientenergebnisse.
PAIKON unterstützt Pathologen bei der Lokalisierung von Zellkernen und Gensignalen sowie bei der Quantifizierung der Signalverhältnisse von HER2 (ERBB2) und CEN17 (CEP17).
PAIKON spart Zeit, indem es die mühsame Erkennung und Zählung von Signalen automatisiert. Es verbessert die Genauigkeit durch eine detaillierte Datenanalyse. Und es erleichtert die Dokumentation durch die Bereitstellung gemeinsam nutzbarer Links zu ROIs.
HER2-CISH-Analayse (in Entwicklung)
Der CISH-Test (chromogene ISH) ermöglicht eine kostengünstige HER2-Untersuchung unter Verwendung eines Hellfeldmikroskops, wobei die Gewebemorphologie erhalten bleibt und eine langfristige Lagerung möglich ist.
PAIKON für CISH-HER2-Tests unterstützt Pathologen bei der zeitaufwändigen Lokalisierung von Kernen, die für die Analyse geeignet sind, sowie bei der Quantifizierung der HER2- und CEN17-Gensignale.
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