Traduction automatique — révision par un locuteur natif en attente. La version anglaise fait foi.
Normes & conformitéMulti-omiqueGraphe de connaissancesInférence causaleHL7 FHIRGA4GHACMG/AMPSécurisé par conception
Plateforme · Couche d’intelligence

Le moteur d’intelligence biologique.

OmnigeniX intègre tout le spectre des omiques avec l’IA et la biologie des systèmes pour transformer des données biologiques complexes en intelligence actionnable — pour la médecine de précision, la recherche et la santé à grande échelle.

Décoder la biologie. Livrer des enseignements. Transformer les soins.
Le spectre biologique complet

Une couche omique est un indice. Six forment un tableau.

Chaque couche porte un signal unique. Intégrées, elles composent une vue unifiée et haute résolution de la biologie — la base de décisions précises et personnalisées.

01 · ADN

Génomique

Le plan de l’ADN — variants, structure et référence génétique stable.

02 · expression

Transcriptomique

Expression génique — quels gènes sont actifs, où et avec quelle intensité.

03 · protéines

Protéomique

Abondance des protéines — la machinerie fonctionnelle qui exécute la biologie.

04 · métabolites

Métabolomique

Profils métaboliques — la chimie en temps réel de l’état physiologique.

05 · microbes

Microbiome

L’écosystème microbien qui façonne santé, immunité et réponse.

06 · régulation

Épigénomique

La régulation au-dessus de la séquence — comment l’activité des gènes est activée et modulée.

Le pipeline d’intelligence

De données complexes à une action claire, de bout en bout.

Un pipeline en sept étapes transforme des données multi-omiques brutes en décisions exploitables par les cliniciens et les chercheurs — avec une provenance enregistrée à chaque étape.

01
Capturer

Des données de haute qualité sur les six couches omiques, avec la provenance du pipeline enregistrée dès l’ingestion.

02
Intégrer

Harmoniser des jeux de données hétérogènes en un cadre biologique unique, avec des points de contrôle qualité qui bloquent au lieu d’annoter.

03
Analyser

L’apprentissage automatique fait émerger, entre les couches, des motifs et des signatures qu’une analyse mono-couche ne peut pas résoudre.

04
Interpréter

Rattacher les résultats aux voies, aux réseaux et au mécanisme — et classer via un moteur de critères transparent.

05
Prédire

Risque, progression et réponse au traitement, avec une incertitude calibrée attachée à chaque estimation.

06
Livrer

Une sortie claire, interprétable et cliniquement pertinente, sous forme de ressources HL7 FHIR Genomics.

07
Impact

De meilleures décisions et de meilleurs résultats — mesurés, non supposés.

Le moteur IA

Il apprend de la biologie. Il explique avec clarté.

Un système de raisonnement qui combine données multi-omiques, apprentissage automatique avancé et biologie des systèmes — et qui montre son raisonnement au lieu de le masquer.

01

Intégration multi-omique

Fusionne les six couches omiques en une représentation unifiée.

02

IA/ML avancé

Apprentissage profond, méthodes d’ensemble et apprentissage par transfert révèlent des motifs cachés.

03

Biologie des systèmes

Réseaux et voies modélisent les interactions qui déterminent la fonction.

04

Graphe de connaissances et ontologies

Biologie et littérature curées ancrent chaque sortie dans son contexte.

05

Inférence causale

Un raisonnement mécanistique identifie les déterminants, pas seulement des corrélations.

06

Moteur de critères

La classification s’appuie sur des règles versionnées et inspectables — jamais sur le seul modèle.

OmnigeniX est la couche de raisonnement de Project LIFE. Les agents qui restituent ce raisonnement à un clinicien ou à un chercheur sont MSI CORE™ — la couche d’agents IA.

Pourquoi cela tient

Un système de raisonnement, pas une boîte noire.

OmnigeniX inscrit l’interprétation moléculaire dans le Digital Twin à onze couches de la plateforme. Le jumeau appartient à la plateforme et non à un produit en particulier — c’est pourquoi une interprétation faite ici reste lisible au point de soin des années plus tard.

Liée aux preuvesChaque assertion porte ses critères et ses citations — auditable des années plus tard, pas seulement aujourd’hui.
Classification déterministeUn moteur de critères transparent tranche ; le modèle de langage ne rédige qu’à partir des preuves citées.
ReproductibleDes instantanés de preuves immuables font qu’une interprétation émise aujourd’hui pourra être régénérée à l’identique dans quatre ans.
Conflits exposésLorsque des sources curées divergent, le désaccord et la règle de conciliation sont tous deux affichés.
Nativement normaliséSortie HL7 FHIR Genomics et échange GA4GH, intégrés d’origine plutôt qu’adaptés.
Là où l’impact est réel

Des applications concrètes.

Médecine de précision

Diagnostic et choix thérapeutique personnalisés, guidés par des signatures biologiques globales.

Découverte de médicaments

Identifier des cibles, prédire l’efficacité et optimiser les candidats plus vite et plus finement.

Risque et prévention des maladies

Des biomarqueurs prédictifs permettant une prise en charge proactive et préventive avant l’apparition.

Oncologie

Une lecture multi-omique de la tumeur pour comprendre le mécanisme et guider les thérapies de précision.

Ce que nous entendons mesurer

Des résultats mesurés, non affirmés.

Nous ne publions aucun chiffre de performance pour OmnigeniX, car aucun n’a encore été validé de façon indépendante. Ce qui suit est l’ensemble des critères d’évaluation que le programme des sites de référence est conçu pour mesurer — et nous en publierons les résultats, favorables ou non.

Concordance diagnostiqueAccord avec l’interprétation consensuelle d’experts sur des jeux de référence curés, rapporté séparément par classe de variant plutôt que globalement.
Délai de renduTemps entre la réception de l’échantillon et l’interprétation signée, mesuré de bout en bout et par étape.
ReproductibilitéProportion d’interprétations historiques régénérées bit à bit à partir de leur enregistrement de provenance lors d’un échantillonnage d’audit.
Performance par sous-groupeConcordance, calibration et taux de refus rapportés par ascendance et autres strates pertinentes.
Charge du relecteurTemps entre l’ouverture du dossier et le rapport signé, et évolution du taux de rejet par le relecteur.

Critères d’évaluation pré-enregistrés. Résultats publiés à partir des déploiements sur sites de référence, y compris les résultats négatifs.

Commencer

Mettez l’intelligence multi-omique au travail.

Que vous soyez un programme clinique, un groupe de recherche ou un partenaire développant sur le moteur — trouvons la bonne porte d’entrée.