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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。
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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。
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空间生物学指南
什么是空间生物学?在后组学时代,研究人员如何利用空间生物学工具来满足生物学问题日益增长的需求?本文简要概述了空间生物学及其技术,以及这一快速发展中的领域的关键研究问题。
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使用空间多重化探测人类阿尔茨海默病皮层切片
阿尔茨海默病(AD)是最常见的神经退行性疾病,其特征是认知功能的逐渐下降。对 AD 大脑的空间分析可能揭示细胞关系,从而促进对疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮层组织成分的全球概述,并强调了 Cell DIVE 成像的简化工作流程,从数据采集到使用 Aivia 软件的基于人工智能的分析,最终实现更快的洞察。
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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。
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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。
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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。