Notre technologie
L’innovation au carrefour de la science et de la technologie
Au cœur de la technologie Ziwig se trouvent les signatures des ARN salivaires, une avancée scientifique qui repose sur l’analyse de l’ARN non-codant présent dans la salive. Cette découverte est le fruit d’une exploration rigoureuse des biomarqueurs salivaires, exploitant leur potentiel pour révéler des indicateurs précoces de maladies telles que l’endométriose. En utilisant des techniques de séquençage de nouvelle génération (NGS), nous décodons ces signaux subtils, ouvrant la voie à des diagnostics plus rapides, plus précis et moins invasifs.
Extraction et analyse des ARN salivaires : une révolution technologique
La technologie développée par Ziwig repose sur une approche innovante d’extraction et d’analyse des ARN salivaires, permettant une détection particulièrement fine de leur expression. Ce processus s’appuie sur une plateforme robotisée unique au monde, mise au point dans notre laboratoire de recherche et développement à l’Institut du cerveau, situé à la Pitié-Salpêtrière à Paris. Grâce à cette configuration, les échantillons de salive sont traités de manière rapide et standardisée, garantissant des résultats fiables et reproductibles.
L’analyse des ARN est réalisée à l’aide de la technologie de séquençage de nouvelle génération (NGS). Ce séquençage à haut débit permet de capter avec une précision inégalée les signatures spécifiques des ARN et d’en faire des biomarqueurs de nombreuses pathologies et conditions. Cette avancée ouvre la voie à des diagnostics beaucoup plus fiables et précoces, fondés sur l’identification de mécanismes biologiques.
L’intelligence artificielle : amplificateur de précision diagnostique
La technologie Ziwig ne se contente pas de repousser les limites du séquençage transcriptomique ; elle intègre également l’intelligence artificielle pour analyser et interpréter les données complexes issues du NGS. Notre algorithme, formé sur d’amples bases de données cliniques, peut distinguer avec une précision remarquable les signatures d’ARN associées à l’endométriose.
Cette symbiose entre IA et génomique amplifie notre capacité à diagnostiquer la maladie bien avant l’apparition des symptômes cliniquement reconnaissables, sur la base du fonctionnement moléculaire, changeant ainsi radicalement l’approche traditionnelle du diagnostic de l’endométriose.
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