웹 세미나: AI 기반 무표지 세포 생존율 정량화

AI 기반의 라벨 없는 생세포 이미징을 통한 세포 생존력 정량화

신약 개발은 임상 적용 가능성을 높이기 위해 더욱 관련성이 높고 가치 있는 세포 유형을 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 세포 유형은 형광 시약 및 리포터 염료의 존재를 포함한 외부 교란에 대한 민감도가 높은 경우가 많습니다.

따라서 형광 판독에 의존하지 않고 복잡한 세포 이미지를 분석하는 능력을 향상시키는 것이 매우 중요합니다. 최근 인공지능(AI)을 활용한 이미지 분석이 크게 확대되었으며, 본 연구에서는 이러한 기술을 살아있는 세포 이미징 및 분석에 적용한 새로운 소프트웨어 모듈을 소개합니다.

저희와 함께하세요:

AI 기반 이미지 분석의 이점에 대해 알아보세요.
라벨 없는 세포독성 분석법을 살펴보세요
세포 하위 집단에 대한 통찰력을 얻으세요

이 웨비나는 다음과 같은 분들에게 도움이 될 것입니다:

표현형 화합물 스크리닝을 수행하는 모든 사람
생세포 분석에 대한 추가적인 정보가 필요한 모든 분들

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발표자 정보

길리언 러벨 박사, 싸토리우스 바이오애널리틱스 수석 과학자

길리안은 싸토리우스의 선임 과학자입니다. 바이오애널리틱스 그룹 내에서 그녀는 다양한 연구 분야에 걸쳐 생세포 이미징 분석법과 분석 방법을 개발하고, 이를 고객에게 제공되는 애플리케이션으로 구축해 왔습니다.

길리안은 다양한 학문적 기술을 활용하여 생물학적 표적에 대한 프로브를 합성하고 생화학적 및 세포 기반 분석법을 통해 그 효과를 평가하는 연구를 통해 임페리얼 칼리지 런던에서 화학 생물학 박사 학위를 취득했습니다. 박사후 연구원 과정을 거친 후, 2015년에 싸토리우스에 합류하여 인큐사이트 플랫폼 관련 업무를 담당하고 있습니다.

다니엘 아카시 포르토 박사
이미지 처리 엔지니어, 고급 알고리즘 담당 (싸토리우스)

다니엘은 싸토리우스의 이미지 처리 엔지니어입니다. 2019년 입사 이후, 그는 고급 알고리즘 그룹에서 인큐사이트 플랫폼용 분석 모듈 개발에 주력해 왔습니다.

다니엘은 조지아 공과대학교에서 생명공학 박사 학위를 받았습니다. 그의 연구는 컴퓨터 비전을 현미경 장비 및 데이터 분석에 적용하여 신경 활동 및 행동 연구의 실험적 가능성을 향상시키는 것을 목표로 했습니다.