利用人工智能驱动的空间蛋白质组学绘制肿瘤免疫图谱
未经治疗肿瘤的空间图谱分析可呈现肿瘤免疫结构的整体特征，有助于理解治疗反应。具有免疫活性的小鼠模型对于识别肿瘤发生发展过程中免疫依赖性事件至关重要。要表征这些具有完整免疫系统及相互作用细胞组分的模型，需要采用多重标记分析技术。我们展示了一种基于人工智能的空间蛋白质组学方法，用于研究小鼠癌组织中的肿瘤-免疫互作机制。
空间代谢组学：探索肿瘤复杂性和治疗见解
在癌症研究中，理解肿瘤细胞与其微环境之间的相互作用至关重要，因为肿瘤微环境显著影响肿瘤进展。空间代谢组学是一种由研究人员开发的新方法，用于研究这一复杂性。通过揭示肿瘤微环境中的空间变化，该方法提供了对其多样化成分及其组织的宝贵见解。这些见解不仅影响临床结果，还为治疗反应提供信息，为个性化治疗策略铺平道路。
通过开放多重化和细胞 DIVE 赋能空间生物学
空间生物学和多重成像工作流程在免疫肿瘤学研究中变得越来越重要。许多研究人员即使使用有效的工具和方案，也很难提高研究效率。我们将介绍研究人员如何利用开放式超多重免疫荧光的适应性，将 IBEX 成像与Cell DIVE 相结合，创造了一种名为 Cell DIVE-IBEX 的技术。它让这些研究人员能够调整现有的技术和试剂，并获得Cell DIVE 在其免疫肿瘤学研究中的可扩展性。
基于人工智能的多重图像分析以探索结肠腺癌
在这项研究中，我们展示了一种利用Cell DIVE和AIVIA软件的空间生物学工作流程，以绘制结肠腺癌中的肿瘤免疫景观图。
激光显微切割技术用于组织和细胞分离的协议 - 免费下载电子书
激光显微切割（LMD，也称为激光捕获显微切割或LCM）使用户能够分离特定的单个细胞或整个组织区域，甚至亚细胞结构如染色体。纯化的组织和细胞可用于下游的RNA、DNA和蛋白质组工作流程。
肿瘤空间微环境的元癌症分析
研究 TME中肿瘤、基质和免疫细胞之间的相互作用需要采用超多重免疫荧光成像方法。在这里，我们分析了一组Cell Signaling Technology（CST®）抗体，这些抗体针对肺癌、结肠癌和胰腺癌等癌症的标志物。通过Cell DIVE成像和Aivia中的聚类分析，我们确定了TME中的空间相互作用，包括组织特异性和共有的相互作用。
通过成像和AI绘制结直肠癌的景观
结肠癌是一种高负担疾病。尽管进行了化疗干预和手术切除，但疾病可能会复发。了解结肠癌微环境对于改善治疗效果是必要的。在这里，我们使用空间生物学方法，通过Cell DIVE和 Aivia可视化结肠腺癌组织中的30个生物标志物。我们探讨了肿瘤组织的血管化、免疫细胞反应和细胞增殖。
肿瘤组织中肿瘤和免疫细胞的空间结构
免疫检查点阻断（ICB）疗法在许多癌症中具有临床益处，但一些患者并无反应。最佳的治疗组合可能受到肿瘤内存在的免疫抑制机制的影响。
IBEX、Cell DIVE 和 RNA-Seq：一种针对滤泡性淋巴瘤的多组学方法
在拉德特克等人最近的一项研究中，多组学空间生物学方法有助于揭示早期复发淋巴瘤患者的病情。
