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[Spatial at Scale – Part 4] 실험의 성공을 ‘좋은 손’에만 맡길 수 없는 이유
귀한 환자 조직을 슬라이드에 올린 연구자는 실험이 끝날 때까지 긴장을 놓기 어렵다. 조직 절편이 손상되거나, 전처리 조건이 조금만 달라지거나, staining과 imaging 과정에서 예상하지 못한 문제가 발생하면 다시 시작해야 할 수 있기 때문이다. 일반적인 시약이라면 재실험하면 된다. 그러나 특정 치료 시점에 한 번만 채취된 생검이나 희귀암 조직은...
[Spatial at Scale - Part 3] Tissue는 샘플이 아니라 Context다
공간생물학에서 맥락은 실험이 끝난 뒤 덧붙이는 metadata가 아니다. 맥락 자체가 측정의 일부다. 같은 폐암 조직 두 장을 공간전사체로 분석했다고 가정해 보자. 한 조직은 치료 전 원발성 종양에서, 다른 조직은 여러 치료를 거친 뒤 전이 병변에서 채취되었다. 기술적으로는 동일한 유전자와 세포를 측정했더라도 두 결과가 의미하는 바는 전혀 다를 수 있...
[Spatial at Scale - Part 2] 더 많이 보는 것에서 더 나은 결정으로
공간전사체의 대중화는 공간 데이터가 중요한 의사결정을 바꾸는 순간부터 시작된다. 공간전사체 결과를 처음 접하면 누구나 감탄하게 된다. 조직 안에서 암세포와 면역세포의 위치가 드러나고, 같은 종양 안에서도 서로 다른 생물학적 상태가 공존하는 모습이 보인다. 기존의 벌크 분석이나 단일세포 분석에서는 사라졌던 공간적 맥락이 복원된다.
[Spatial at Scale - Part 1] 공간전사체의 대중화를 가로막는 것은 무엇인가
공간전사체의 대중화를 가로막는 것은 무엇인가 공간전사체에는 해상도 문제만 있는 것이 아니다. 발견에서 의사결정까지 이어지는 전체 시스템의 문제가 있다. 현미경 화면 위에 수백만 개, 나아가 수천만 개의 세포가 나타난다. 유전자 발현은 조직의 좌표와 연결되고, 암세포와 면역세포가 어디에서 만나고 멀어지는지도 보인다.
공간생물학을 통한 종양 약물전달체의 혁신
“가설 기반 DDS”에서 “공간-정밀 DDS”로의 전환은 어디까지 가능해질까? 종양 약물전달체(DDS, 특히 나노의약)는 지난 20여 년간 “좋은 물질을 만들면 종양에 더 잘 들어갈 것”이라는 기대를 바탕으로 빠르게 발전해 왔습니다. 하지만 임상에서 반복되는 난제는 단순합니다.
Comprehensive PortrAIgent Visium Analysis
This six-part series demonstrates an end-to-end spatial transcriptomics workflow using the PortrAIgent platform to analyze TNBC and ER+ breast cancer tissues by integrating Visium data with a…
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[Sid’s Data Journey - Part 3] Virtual Tissue Pharmacology: Bringing In Silico Drug Testing to a Patient Tissue
From target expression to tissue pharmacology: modeling how radiopharmaceuticals distribute, accumulate, and deliver dose across Sid’s tumor tissue.
[Sid’s Data Journey - Part 2] Beyond Expression: How to Evaluate Drug Targets
Does it hit every cancer cell A target that reaches only a fraction of a tumour inevitably leaves part of it behind. That is why coverage—the fraction of cancer cells expressing a target—is one of…
[Sid’s Data Journey - Part 1] Single-Patient PortraiTARGET: Data-Driven Target Discovery for Personalized Drug Development
How one patient’s longitudinal single-cell and spatial data can be used to identify and prioritize therapeutic targets with PortraiTARGET.
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