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利用 Tempus AI 的先进成像功能彻底改变药物筛选
Tempus AI 开发了一种基于神经网络的模型，可将光学显微镜图像转换为虚拟荧光图像，从而无需使用细胞毒性染料。此外，该模型更引人注目的扩展比虚拟染色更进一步，可以预测药物对光学显微镜图像中存在的所有类器官的疗效，从而实现对药物反应的时间监测。该模型称为正则化条件对抗 (RCA) 网络，是生成对抗网络 (GAN) 的创新扩展，专为图像生成和生存力预测而量身定制。RCA 网络在多种癌症类型的 29,000 多对图像的多样化数据集上进行训练，可准确复制荧光信号并直接从明场图像评估药物反应。
用tempus AI的高级成像功能彻底改变药物筛查
tempus AI已经开发了一种基于神经网络的模型，该模型将光显微镜图像转换为虚拟的燃料图像，从而消除了对细胞毒性染料的需求。此外，该模型的更引人注目的扩展超出了虚拟染色，以预测药物对光学显微镜图像中存在的所有类器官的功效，从而实现了药物反应的时间监测。该模型被称为正规条件对抗（RCA）网络，是针对图像生成和生存能力预测量身定制的生成对抗网络（GAN）的创新扩展。在多种癌症类型的29,000多个配对图像的不同数据集上进行了培训，RCA网络准确地复制了荧光信号，并直接从Brightfield图像中评估了药物反应。
用tempus AI的高级成像功能彻底改变药物筛查
tempus AI已经开发了一种基于神经网络的模型，该模型将光显微镜图像转换为虚拟的燃料图像，从而消除了对细胞毒性染料的需求。此外，该模型的更引人注目的扩展超出了虚拟染色，以预测药物对光学显微镜图像中存在的所有类器官的功效，从而实现了药物反应的时间监测。该模型被称为正规条件对抗（RCA）网络，是针对图像生成和生存能力预测量身定制的生成对抗网络（GAN）的创新扩展。在多种癌症类型的29,000多个配对图像的不同数据集上进行了培训，RCA网络准确地复制了荧光信号，并直接从Brightfield图像中评估了药物反应。
难治性结肠直肠癌患者衍生的 MicroOrganoSpheres (MOS) TM 可实现靶向治疗组合反应与临床疗效之间的关联
我们使用源自转移性难治性患者的 MicroOrganoSpheres (MOS) TM 进行了高通量筛选，以与临床结果相关联，并探索可能使患者受益的替代组合。对 SOC 产生耐药性并即将在临床试验中接受靶向治疗的转移性 CRC 患者的活检样本进行分子分析，并植入免疫缺陷小鼠体内以产生患者来源的异种移植物 (PDX)。根据生理相关浓度对 PDX 产生的 MOS 进行药物组合滴定处理。在给药后第 5 天进行活/死染色，并通过高内涵成像和自定义图像分析流程进行量化。每种药物浓度的相对活力以活体百分比（活体/所有荧光信号）计算三次，并标准化为空对照。
从生物芯片到人工智能
每小时使用十根针头可处理超过 200 个样本。世界上最大的实验室连锁店依靠这种速度来管理其非常高的样本吞吐量，每天可达到数千个。该系统由 EUROIMMUN 开发，重点关注数据完整性和手动流程的最小化。借鉴以往里程碑的经验，我们结合了专有的 TITERPLANE 孵化和 MERGITE！清洗技术，以确保明亮的荧光信号。其他仪器如 IF Sprinter 和 Sprinter XL 可用于处理较少的样本量。这些设备在全球 47 个国家/地区使用，第 1000 台设备最近已安装在客户现场。作为小型实验室的补充设备，EUROIMMUN 还开发了台式 MERGITE！用于全自动载玻片清洗，这是市场上唯一的此类设备。其受控的液体流量可确保细致的清洗，并且对基质温和，从而确保高质量的结果。
口服肿瘤血管系统的开发-...
我们之前报道过，与膜联蛋白 A1 (ANXA1) N 端结合的 IF7 肽在静脉注射后可作为针对肿瘤血管的药物递送载体。为了增强 IF7 在体内的稳定性，我们使用代表 ANXA1 N 端的合成 D 肽作为靶标，进行了镜像肽噬菌体展示。然后，我们确定了肽序列，将其合成为 D 氨基酸，并将得到的肽命名为 dTIT7，我们显示它与 ANXA1 N 端结合。注射了近红外荧光 IRDye 偶联的 dTIT7 的小鼠脑肿瘤模型的全身成像显示大脑和肾脏中出现荧光信号。此外，口服 dTIT7/凝胶-达那霉素 (GA) 偶联物可抑制脑肿瘤的生长。我们进行了一项概念验证实验，表明 ANXA1 结合 D 肽可以开发为口服的肿瘤血管靶向治疗方法。
全息成像和神经活动的操控
光学显微镜是生物学中最强大的工具之一。能够在广泛的尺度上可视化生命结构和事件的能力导致了基础发现。同时，为了更有效地研究活体组织，需要克服一些限制。例如，在传统显微镜中，样品要么在整个成像场上同时被照亮（宽视野照明），要么逐个像素依次被照亮（点扫描照明）。宽视野方法可以高速成像，因为它使用相机一次捕获二维图像，但它会受到光散射产生的像素串扰的影响。在点扫描方法中，单个像素检测器捕获荧光信号并逐个像素构建图像；当使用双光子激发时，它会大大减少光散射的串扰。但是，虽然双光子显微镜适合对散射组织深处进行成像，但作为一种点扫描方法，其成像速度较慢。
基于 RNA 的诊断和治疗创新
RNA 对细胞功能至关重要：从感知细胞内和细胞外信号到控制基因表达，RNA 介导着多种多样的分子过程。合成生物学的一个长期目标是开发 RNA 工程原理，这些原理可用于利用和重新编程这些 RNA 介导的过程来设计生物系统以解决紧迫的全球挑战。RNA 工程领域的最新进展正在实现这一目标，从而能够创建基于 RNA 的工具来应对一些最紧迫的公共卫生危机。具体而言，使用工程 RNA 的新诊断方法能够检测病原体和化学物质，同时产生易于检测的荧光信号作为指示剂。新型疫苗和治疗方法也使用工程 RNA 来针对多种遗传和致病疾病。在这里，我们讨论了 RNA 工程领域的最新突破，这些突破促成了这些创新，并研究了 RNA 设计的进步如何有望加速工程 RNA 系统的影响。
1型糖尿病的儿童和青少年的地中海饮食依从性和血糖控制介导的植物免疫
了解CNC@PDA@Zn 2+诱导的NSLTP2定位变化的功能意义，我们测试了NSLTP2的抗病毒功能。虽然NBLTP1在TMV感染中的作用得到很好的特征，但我们系统地探索了NSLTP2在TMV感染中的作用。应力表达分析表明，在2 dpi的接种叶中，NSLTP2的表达与TMV-GFP显着增加，其表达在6 dpi的全身性叶片中也显着升高（图S7），这表明NSLTP2在抗病毒防御中的潜在作用。接下来，我们利用烟草病毒（TRV） - 介导的基因沉默来分析NSLTP2在TMV抗性中的作用。随后，本尼亚氏菌叶具有TRV1 + TRV2（TRV：00）或TRV1 + TRV2：NSLTP2：NSLTP2（TRV：NSLTP2）12天，RT- qPCR分析显示，NSLTP2在TRV中的NSLTP2表达显着 5b）。 然后，我们用TMV-GFP机械地接种了第6和7叶，并观察到在2、4和6 DPI下紫外线下的GFP运动以跟踪TMV分布。 如图所示 5A，在接种叶片的接种叶片中观察到GFP荧光信号，而QPCR分析表明，沉默的植物中TMV-GFP核酸水平明显高于对照组（图5b）。然后，我们用TMV-GFP机械地接种了第6和7叶，并观察到在2、4和6 DPI下紫外线下的GFP运动以跟踪TMV分布。如图5A，在接种叶片的接种叶片中观察到GFP荧光信号，而QPCR分析表明，沉默的植物中TMV-GFP核酸水平明显高于对照组（图5C）。 在4 DPI时，GFP信号出现在沉默的植物的全身叶子中，而在控制植物的全身叶子中未检测到GFP信号。病毒核酸的QPCR分析产生了相似的结果（图 5d）。 5e）。5C）。在4 DPI时，GFP信号出现在沉默的植物的全身叶子中，而在控制植物的全身叶子中未检测到GFP信号。病毒核酸的QPCR分析产生了相似的结果（图5d）。5e）。通过6 DPI，GFP信号在沉默的植物中更为明显，TMV-GFP在其全身叶片中显着积累（图这些结果表明NSLTP2沉默促进了TMV-GFP感染。随后，我们比较了