Deepcell发射AI-Powered单细胞分析平台

Deepcell宣布REM-I平台的推出,高维细胞形态学分析和分类平台由REM-I台式仪器、人工地基模型和轴突数据套件。通过结合单细胞成像、排序和高维分析,REM-I平台将促进新方法的发现在广泛的领域包括癌症生物学、发育生物学、干细胞生物学、基因治疗和功能检查,等等。Deepcell领导人将公司基于ai的形态学数据分析解决方案,利用公司的专有深度学习和计算机视觉模型,在三个科学讲台演讲阶段2023年在蒙特利尔,魁北克,2023年5月20 - 24,。

“Deepcell方法将人工智能引入细胞分析将彻底改变生物研究,开创一个发现的新时代,“麦迪森Masaeli,博士,在Deepcell联合创始人兼首席执行官。“我们让客户快速变换生物研究通过应用人工智能的最新形态,这是细胞生物学的基础。”

细胞形态是第一个方法自显微镜的出现细胞进行了研究。尽管最近显微镜和流式细胞术的进步,现有细胞量化工具和特性已经离开细胞生物学领域的假设有界和依赖人工解释,直到现在。与新一代的人工智能和机器学习模型像Deepcell的人工地基模型,细胞形态学终于可以加入其他高维,单细胞分析方法,使研究人员意识到morpholome的全部潜力。

“在REM-I平台的推出,我们正在见证的实现多年的第一原则思考细胞生物学的未来——未来的先验知识,从约束中解放出来”尤安阿什利说,医学博士,博士科学Deepcell创始人之一,在斯坦福大学医学院副院长,斯坦福大学教授。“复杂的人工智能模型的帮助下,我们可以超越我们的眼睛可以看到的局限性和同行更加深入的单个细胞的生物学。我等不及要看什么科学界与这个强大的新工具。”

REM-I平台支持的单个细胞的发现和分析

Deepcell技术已经被用于捕获和描述超过二十亿的图像在多种细胞类型的单个细胞。人类的地基模型,self-supervised深学习模型训练的一个子集,这些标记细胞图像从一系列精心挑选的生物样本,特征brightfield单细胞捕获图像REM-I仪器并生成高维嵌入数据。研究人员可以使用轴突数据套件来访问,实时可视化和分析这些数据并执行排序的细胞组织的利益转化为六个网点REM-I乐器。

“直到现在,形态学领域一直局限于人工解释细胞的功能。推进morphology-powered发现需要一种新的思维方式来扩大和民主化单细胞数据生成和使前所未有的见解,“说Mahyar Salek,博士,创始人,总裁和首席技术官Deepcell。“机器学习的发展将改变我们对细胞表型的理解类似于下一代测序的基因组的改变了我们的理解”。

Deepcell推出技术访问计划转化基因组学研究所以及加州大学旧金山,杠杆技术研究人类细胞系的体液,固体组织作为癌症研究和药物筛选项目的一部分。

该公司最近完成了第一个欧洲安装Deepcell技术通过其技术访问程序在鹿特丹的伊拉斯谟医学中心,将使用仪器来研究免疫治疗从癌症患者样本。

“Deepcell平台使我们能够区分激活和幼稚T细胞并提供层次检测外周血单核细胞治疗的反应来自患者的免疫治疗癌症,”Peter van der machteld Spek说教授,病理和临床生物信息学,伊拉斯谟医学中心。“病理学家可以增加样本的吞吐量和评估更多比常规光学显微镜细胞。”

REM-I平台用于订单,预计在2024年初开始发货给客户。

阶段的演示验证Deepcell AI-Driven高维生物学方法

三个科学抽象共享数据由Deepcell科学家为科学选择谈判阶段2023从数以百计的提交。除了这些陈述,公司也将揭示REM-I仪器和在会议上展示其能力。

演讲题目:深度学习模型从brightfield捕获细胞形态学分析多维特征图像

时间和地点:5月22日上午10:30在房间512 b吗

推荐者:Mahyar Salek博士,总裁、首席技术官和创始人,Deepcell

演讲题目:小说平台使用深度学习执行label-free多维生物形态学分析发现

时间和地点:5月24日上午10:30 511 e在房间

推荐者:麦迪森Masaeli博士共同创始人兼首席执行官Deepcell

演讲题目:Multi-omics分析集成深度学习形态分析和单细胞RNA-seq揭示肺肿瘤异质性和丰富了肿瘤群体

时间和地点:5月24日上午10:30在房间512 b吗

推荐者:尼古拉斯Banovich博士,首席科学家,Deepcell

更多信息关于Deepcell的活动在2023年阶段,参观展台# 238。