作為丹麥和瑞典的重大合作項目，丹麥工業大學的研究人員旨在為患有兒童癌癥的每個人繪制遺傳物質結構圖。同時，該項目還是歐盟資助的iCOPE(區域間兒童腫瘤精密醫學探索)更大合作項目的部分，研究過程從患者血液測試開始，通過全基因組測序(WGS)與RNA-seq表達數據配對，用于發現與增強子突變相關或可能由其引起的異常表達模式。iCOPE的長期目標是改善癌癥兒童的診斷、治療、治愈率以及整體生活質量。
研究過程生成大量數據，而使用TigerGraph將這些數據與患者的生活、疾病和治療的各種其他數據點關聯在一起，以便在更大程度上了解兒童患癌癥的原因，并盡早提供診斷和更有效的治療。
丹麥工業大學癌癥系統生物學系衛生技術系博士Jesper Vang解釋說：“我們當前的系統僅包含原始數據，例如基因型和全基因組測序數據。這些原始數據通過自定義管道運行，該管道調用遺傳變量并在MySQL數據庫中注釋數據。但是，我們需要專門為臨床人員使用的更輕松的工具，使他們能夠查找遺傳關聯，而這正是圖分析的理想用例。”
丹麥工業大學傾向選擇能夠提供所需性能的本地圖數據庫平臺，他們評估了許多選項，尤其是Neo4j。但評估的最終結論是，只有TigerGraph可以擴展并提供項目所需的分析深度。Vang繼續解釋說：“在我們的測試中，Tigergraph是唯一提供最高性能并能夠擴展到我們最終所需水平的解決方案。”
丹麥工業大學正處于整個系統上線的最后階段，并且已經在結合AI、機器學習和翻譯生物信息學領域的特定項目中使用，以創建可預測急性淋巴細胞白血病治療中復發和毒性風險的模型。
TigerGraph歐洲、中東及非洲地區副總裁Martin Darling補充說：“丹麥工業大學和整個iCOPE項目的工作具有變革性，顯示了創新技術在臨床治療的應用將能夠在生命科學等領域獲得突破性的洞察。我們很高興Jesper Vang將在TigerGraph即將舉行的Graph + AI全球峰會上介紹該項目的完整案例。”
TigerGraph將于4月21-22日在線舉辦“Graph + AI全球峰會”。作為圖分析領域唯一公開的專業峰會，旨在通過圖算法加速實現數據分析、人工智能和機器學習。峰會將涵蓋客戶案例研討環節，邀請了來自全球最大企業、最具創新性的初創企業和大學的演講嘉賓。
“Graph + AI全球峰會”的主題演講嘉賓包括：捷豹路虎數據和分析總監Harry Powell，他將分享捷豹路虎如何使用圖將供應鏈規劃時間從三周縮短至45分鐘，并將數據的業務價值提升3倍;Forrester Research副總裁兼首席分析師Noel Yuhanna將分享不同行業的客戶洞察，通過結合基于圖的分析、AI和機器學習來驅動業務成果;NewDay欺詐策略負責人Danny Clark將解釋通過使用圖和機器學習來檢查數據，識別和防止欺詐人員比以往更快地加入犯罪網絡，以防范已知和新的欺詐集團。
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