Deepcell étend l’adoption de la caractérisation morphologique basée sur l’IA pour les chercheurs en biologie et annonce l’UCSF et le TGen comme première installation dans le programme d’accès à la technologie

MENLO PARK, Californie–(PROPRIÉTÉ COMMERCIALE)– Deepcell, une société des sciences de la vie pionnière dans la technologie de caractérisation de la morphologie unicellulaire alimentée par l’IA pour la biologie et la recherche translationnelle, a annoncé aujourd’hui le lancement de la prochaine phase de son programme d’accès à la technologie (TAP), donnant accès aux nouvelles capacités de la technologie . Plate-forme Deepcell. L’Université de Californie à San Francisco (UCSF) et le Translational Genomics Research Institute (TGen), qui fait partie de la ville de l’espoir, sont les premiers sites pour installer la première génération de la plate-forme Deepcell via le programme TAP, qui s’étend à trois. Plus de sites aux États-Unis et en Europe.

« Nous avons franchi une étape importante dans notre programme d’accès à la technologie pour mettre la puissance de notre plateforme Deepcell entre les mains des utilisateurs finaux », a déclaré Mark Montserrat, directeur commercial de Deepcell. « Le fait que des chercheurs de renommée mondiale appliquent la technologie Deepcell pour étudier les différences morphologiques dans un large éventail d’applications utilisant des lignées cellulaires ainsi que des échantillons de fluides corporels primaires et de tissus solides accélérera la mise en œuvre commerciale de notre plate-forme d’analyse et d’isolement d’images unicellulaires alimentée par l’IA. . pour la biologie cellulaire. Les possibilités d’utilisation de la plateforme Deepcell pour générer de nouvelles informations sont immenses.

Professeur agrégé du Département de biochimie et de biophysique de l’UCSF Dr. « Nous sommes ravis d’être l’une des premières institutions à accéder à la plateforme Deepcell dans notre laboratoire », a déclaré Hani Gudarzi. “En utilisant la technologie Deepcell, nous visons à étudier les changements morphologiques au cours du temps dans les cellules lymphoblastiques traitées avec des médicaments. Cela nous permettrait de comprendre la réponse et l’efficacité des médicaments d’une manière qui n’était pas possible auparavant. Je suis enthousiasmé par les premiers résultats, et nous avons déjà de nombreuses autres idées de recherche qui peuvent être mises en œuvre avec cette technologie.

Le Dr Mark Magbanua de médecine de laboratoire à l’UCSF a déclaré : « Nous sommes ravis de faire partie d’un programme d’accès à la technologie pour tester la plateforme de Deepcell. Notre objectif est de caractériser les cellules tumorales trouvées dans les épanchements malins de patientes atteintes d’un cancer du sein métastatique. Grâce à cette technologie, nous pouvons effectuer un enrichissement sans étiquette et l’isolement de cellules tumorales rares à partir de fluides. Les résultats préliminaires du profilage du nombre de copies de fractions de cellules tumorales enrichies montrent des altérations génomiques compatibles avec celles que l’on trouve couramment dans le cancer du sein. Pour élucider davantage la pathobiologie de la maladie, analyse unicellulaire des cellules tumorales capturées à l’aide de la plate-forme Deepcell Séquençage d’ARN L’évaluation du microenvironnement tumoral unique dans les épanchements malins nous permet de visualiser la biologie tumorale dans un espace unique qui peut se comporter différemment de celui des tumeurs solides, identifiant finalement de nouvelles cibles thérapeutiques. peut aider à faire n.

Deepcell est un pionnier dans le domaine innovant de l’analyse de la biologie unicellulaire axée sur la lecture multidimensionnelle de la morphologie cellulaire à grande échelle sans l’utilisation de marqueurs cellulaires. La société a développé une technologie basée sur l’intelligence artificielle qui apprend à plusieurs reprises à identifier et à capturer des cellules individuelles sur la base de caractéristiques morphologiques à peine visibles à l’œil humain. Des groupes de cellules morphologiquement similaires peuvent ensuite être capturés pour une analyse moléculaire en aval sans affecter ni perturber la viabilité. En libérant la puissance de la morphologie pour la biologie cellulaire, Deepcell fait progresser l’utilisation de l’apprentissage en profondeur pour mieux comprendre l’hétérogénéité cellulaire de manière plus détaillée.

Dans une approche en plusieurs phases, Deepcell s’oriente vers la commercialisation de sa plateforme alimentée par l’IA. La société est bien placée pour établir une nouvelle norme pour l’industrie avec une analyse de la morphologie des cellules individuelles pilotée par l’IA, adaptée à la caractérisation d’échantillons complexes, à l’atlas cellulaire, à la thérapie cellulaire et génique, au dépistage fonctionnel, à la biologie du cancer et aux applications sur les cellules souches. rechercher.

« C’est excitant de commencer à utiliser l’outil en interne dans le cadre du programme d’accès à la technologie de TGen. Notre objectif est d’explorer l’utilisation de cet outil pour la recherche translationnelle afin de déterminer comment les cellules tumorales du mélanome répondent à différents traitements », a déclaré Ph.D., directeur du groupe de recherche sur l’évaluation des technologies scientifiques de TGen. dit Candice Wike.

Étendre l’acceptation de la morphologie unicellulaire quantitative

Le mois dernier, Deepcell a tenu son premier sommet scientifique à San Jose, en Californie, avec une sélection d’experts et d’innovateurs en pathologie, cytométrie d’imagerie, biologie computationnelle et biologie moléculaire. Lors de l’événement, des leaders scientifiques des États-Unis, d’Europe et d’Asie ont entendu parler des dernières données de Deepcell, ont fourni des commentaires sur les feuilles de route technologiques et ont travaillé ensemble pour façonner une recherche génératrice de données claires qui contribuera à faire progresser l’adoption de la technologie. morphologie à haut contenu dans les sciences de la vie et la biotechnologie.

« Il ne fait aucun doute que la « forme » cellulaire est liée à la fonction cellulaire. L’équipe de Deepcell a développé une technologie qui peut sélectionner des cellules dans un flux basé sur des caractéristiques morphométriques qui ont à la fois des applications scientifiques de découverte et de recherche clinique », a déclaré le Dr Newcastle University IMA Topic Leader et FCCF Director. dit Andrew Philby. “Cela signifie que nous pouvons fermer la” boucle “entre le génome, le transcriptome et le protéome en termes de morphome.”

Deepcell a également annoncé qu’elle soutiendrait les efforts des chercheurs pour inclure l’évaluation de la morphologie multidimensionnelle dans les demandes de subvention. La société a développé une série de ressources écrites pour décrire la technologie que les chercheurs peuvent utiliser pour l’aide à la rédaction. Les scientifiques intéressés à en savoir plus sur la technologie Deepcell ou à intégrer la technologie Deepcell dans leurs subventions peuvent contacter Deepcell directement à : info@deepcellbio.com.

À propos de Deepcell

Deepcell fait progresser la compréhension de la biologie cellulaire en combinant les avancées de l’intelligence artificielle et le haut débit, le tri cellulaire quantitatif et la capture de cellule unique. Fondée en 2017, la société a créé une technologie unique basée sur la microfluidique qui utilise une intelligence artificielle apprise en continu pour classer les cellules en fonction de caractéristiques visuelles détaillées sans étiquetage et les capturer de manière impartiale uniquement en fonction de leur profil morphologique. La plateforme Deepcell préserve la viabilité cellulaire pour l’analyse moléculaire en aval. Deepcell est une société privée à Menlo Park, en Californie. Pour plus d’informations, rendez-vous sur www.deepcell.com.

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