深入疾病

汇总 :提高我们对疾病生物学的理解是我们发现新驱动器的唯一方法,我们的目标是治疗这些疾病,希望预防未来甚至治愈这些疾病。多组学的出现使科学家能够探寻复杂易变分子变化,这些变化支撑着疾病路径和对治疗的反应,帮助我们更好地选择正确的药目标。

显出基因组之外的秘密

基因组学-所有人类基因的映射及其相互作用-一直是药物发现和临床研究的游戏变换者,支持转向精密医学基因组以外的动态领域有转录机、编程和代谢-基本未开发的丰富信息库多类集整合这些数据集,通过技术的进步,这些数据集正开始显示新洞察力。

揭开有希望的新药目标,关键是要真正理解基因组编程的下游`omes',即转录器(全RNA重译)、预译器(全蛋白生成)和代谢器(全代谢结果)。基因组学提供静态视图-脱氧核糖核酸'蓝打印'-其他`omes'动态并在不同条件下易变转录机可显示每个基因在细胞内开关或关关的程度,类似dimer开关

通过生物信息学人工智能(AI),我们可以使用该流学数据创建多维层次系统模型,这些模型分布健康、受病治状态这会对药物发现产生深远影响 使我们有可能发现潜在的新药目标并验证我们可以预测毒性下游随行诊断技术开发生物标志归根结底,多组学促进全组织预测科学:在机器学习和AI帮助下,我们可以用它预测药分子在细胞中以更高确定度做何事

多组化目标简单化

技术化科学家为分子侦探

使用最先进技术生成智能、动态和无偏差数据单细胞排序技术(单细胞在微环境方面排序RNA技术)包括:

• 最先进下一代测序器一流生成100亿序列(相当于两天23全基因组)
• 空间转录阵列使我们能够分析完整组织段内转录片段,保留细胞形态环境以更好地了解函数
• 便携式纳米粒子技术使用生物物理拉出RNA分子穿透薄膜小孔,生成实时可读电变换允许长距离(全分子)移动排序-都分秒数位,使精密识别复杂替代复用变异

蛋白质组学和代谢学中,我们使用最先进质谱测定法识别并量化蛋白质、代谢物和脂质并研究在疾病或处理后发生变化技术如此精准 有了足够的分辨率,我们可以区分氧化蛋白质 和柑橘蛋白

质谱仪能识别五千个蛋白分子更深层次的编程中,我们可以使用timsTOF技术深入离子运动的所谓的第四维-并从而确定更隐蔽的蛋白特征

先进技术使不可能和可能更容易

多类集仪表每一到二年推进一次,每次我们实现比以前多25%,像缩放谷歌地图不只是敏感度和分辨率在增加速度、吞吐量和特性都太强 — — 每一次分析所需材料越少越少使不可能和可能的更容易多组学技术创新证明是所有发现科学中最富数据源之一