印度近日启动了一项规模较大的妊娠队列研究，覆盖约1.2万名女性，旨在通过英特尔驱动的本土化解决方案，降低早产发生率。该研究是印度在该领域规模较大的一项前瞻性研究，为早产预测提供了系统的数据基础。

根据项目发布的信息，这项妊娠队列研究已建立了一个包含超过160万份生物样本和超过100万张超声图像的存储库。这些数据将为开发预测模型和干预方案提供支撑。印度联邦科技部国务部长吉滕德拉·辛格博士表示：“它整合了临床流行病学、多组学生物标志物和电力自动化，以实现个性化预测。”

该妊娠队列研究通过整合临床、影像与多组学数据，探索早产的早期预测指标。英特尔技术在其中承担数据处理与模型构建的角色，旨在提高预测的准确性和个体化水平。辛格博士指出，该倡议还建立了GARBH-INi-DRISHTI数据共享平台，使研究界能够更广泛地访问妊娠队列研究所产生的数据资源。

在谈及印度生物经济时，辛格博士表示生物技术是该倡议的关键驱动力之一。此次妊娠队列研究是印度在生物技术与电力自动化交叉领域的一次探索，其成果有望为早产预防提供本土化的数据支撑与技术路径。该项目的推进也为未来相关领域的研究提供了数据共享与技术协作的基础。