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对现代药物发现的一体化是能够理解 - 尽可能多的细节 - 我们的化合物对人体组织对细胞水平的影响。换句话说,究竟候选药物在患者的身体中正在做什么。几十年来,科学家们使用了组织学和组织病理学的传统技术,染色组织样本,并寻找特定的细胞形态,标记和在显微镜载玻片上的信号。为了解决药物分子在体内(生物分布)内(生物分布),以前唯一可用的选择是放射自显影,昂贵且艰苦的无线电标记方法,其能力有限,只有单个目标的图像分布。
现在,一套弥补我们先进的分子成像能力的创新技术,使得我们理解疾病过程的能力和评估药物效能和安全性的量化。这些技术让我们探测每种组织样本 - 无论是从患者活检,动物模型还是晚期细胞培养物 - 在前所未有的深度中。将这些显着的检测权力与人工智能(AI)和机器学习的令人难以置信的分析和解释能力结合起来,我们可以在寻找未知和意外的搜索中具有开放的思维,我们可以探索未知的领土。
在该领域,质谱成像(MSI)的进步是真正的游戏变频器。我们现在能够同时使用质谱仪测量各种分子,以便可视化其空间分布 - 是否肽,蛋白质,脂质,内源性代谢物或药物分子在组织的微环境中,为其间之间提供重要的线索关系并使我们更好地评估化合物的安全性和功效。
作为一种测量工具,质谱在功率、精度和通用性方面都达到了前所未有的水平。它的应用范围很广:从海洋到手术室再到火星任务。现在,它正在帮助我们探索人类组织在健康和疾病方面的全部分子复杂性。
质谱法本身当然并不新鲜。它被应用于许多研究和开发领域,依赖于电离过程:将组织样本转化为气体形式。MSI的特别之处在于,组织样本在电离之前没有被均质化(混合)。相反,它是直接从其完整的表面进行快速冷冻和电离,这样每个分子的原始位置就知道了。整个样本每次被扫描几微米,每个离散的位置被分析形成我们最终生成的图像中的一个像素。这提供了丰富的数字信息。
当今先进的分子成像技术——尤其是MSI技术——意味着我们现在可以绘制出有史以来最详细的分子图谱。就像谷歌Earth软件可以将地球的卫星图像放大到单个街道和建筑物的3D图像一样,我们的新成像功能可以让我们从微观到宏观水平进行放大和缩小。我们的质谱仪甚至能让我们做的事情相当于透过窗户看沙发在哪里。
我们检测到的每个分子都有自己的图谱,由数万张不同角度的图像拼凑而成。我们可以同时“看到”药物分子、生物标记和组织微环境,并从基因组和分子的角度,一直到细胞、组织、器官和患者的水平来检查图像。从健康、患病和药物治疗过的组织样本中生成大量数据集,然后人工智能和机器学习技术可以挖掘这些样本,以发现比以往任何时候都复杂得多的模式、联系和关系,将信息转化为洞察,将洞察转化为知识。
掌握了这种知识,我们将更具配备,以设计安全有效的药物,开发最佳的药物递送方法,制定适当的给药和监测疾病进展。使用这些方法,我们已经揭示了新的见解,例如:
欧洲杯微信买球AstraZeneca是一个创新的五年多中心,多学科合作的一部分,旨在绘制最详细的肿瘤分子景观中最详细的地图。
这项“大挑战”由英国癌症研究所(CRUK)资助,由来自国家物理实验室的约瑟芬·邦奇教授领导,该联盟包括来自弗朗西斯·克里克研究所、格拉斯哥的比特森研究所、剑桥大学和其他许多机构的顶尖科学家。
使用各种新颖的MSI仪器,我们的目标是“癌症的制图患者”,创造了最雄心勃勃的分子图,如着名的“罗萨斯石” - 使用机器学习来解码我们生成的数据中的所有秘密。
该团队的数据库将向世界各地的研究人员提供,并将其用于为最新技术的部署创建标准化的最佳实践指导。
与学术界的合作是我们推进科学边界、推动疾病发现和理解的关键,从而帮助我们创造下一代的治疗方法。