深度视觉蛋白质组学提供精确的空间蛋白质组信息
尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究，但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法，深层视觉蛋白质组学（DVP），将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时，将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。
阿尔茨海默病神经免疫相互作用的空间分析
阿尔茨海默病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，以神经原纤维缠结、β-淀粉样斑块和神经炎症为特征。这些功能障碍由局部免疫反应触发或加剧。因此，在空间背景下理解神经免疫相互作用对于阐明 AD 发病机制至关重要。本研究采用 Cell DIVE 多重成像技术和 Aivia 人工智能辅助空间分析工具，探究 AD 病理标志物周围免疫细胞的特征。
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。
双视野光片显微镜，适用于大型多细胞系统
展示复杂多细胞系统的动态是生物学中的一个基本目标。为了应对在大型时空尺度上进行活体成像的挑战，作者在《自然·方法》杂志上发表的一篇论文中介绍了一种开放式多样本双视野光片显微镜。研究发现，Viventis LS2 Live显微镜在以单细胞分辨率成像大型样本方面取得了显著进展。
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。
肝细胞癌中癌症干细胞位点的原位鉴定
在这里，我们探索了一种突破性的多重免疫检测方法，通过多重成像对细胞外基质（ECM）特征进行原位定位，从而识别肝细胞癌（HCC）内的癌症干细胞龛。
