AI를 활용한 생세포 이미징의 혁신: 라벨링 없이 세포 생존 가능성을 평가하는 접근법

신약 개발이 지속적으로 발전함에 따라 연구자들은 질병의 메커니즘을 더 잘 이해하고 효과적인 치료법을 개발하기 위해 점점 더 복잡하고 관련성 높은 생물학적 모델을 활용하고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 종종 더 복잡한 이미지와 행동에 대한 강력하고 의미 있는 분석을 제공하는 정교한 분석 방법을 필요로 합니다.

이처럼 보다 적합한 생물학적 모델을 향한 움직임은 신약 개발을 위한 새롭고 혁신적인 분석 방법의 개발을 촉진하고 있으며, 이는 질병에 대한 우리의 이해를 혁신하고 보다 효과적인 치료법으로 이어질 잠재력을 지니고 있습니다.

Incucyte^® AI Confluence 이미지 분석 워크플로를 활용하여 인공지능을 통합함으로써 라벨 없는 이미지 분석을 개선하는 방법을 알아보세요.

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재스민 트리그

과학자 싸토리우스

재스민은 싸토리우스의 바이오 분석 그룹 소속 과학자입니다. 지난 몇 년간 그녀는 다양한 연구 분야에서 세포 분석법과 분석 도구를 개발하여 Incucyte^® 생세포 분석 애플리케이션 제품군을 확장해 왔습니다. 재스민은 신경과학 및 유전자 조작 분야를 전공했으며, 초기 연구에서는 구조 생물학과 분자 생물학을 결합한 접근 방식을 사용하여 알츠하이머병과 관련된 질병 관련 단백질을 평가하는 데 집중했습니다.