JUMP-CP聯(lián)盟攜手珀金埃爾默建立細胞全景繪制數(shù)據(jù)庫
瀏覽次數(shù):5822 發(fā)布日期:2021-6-25
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JUMP-CP 聯(lián)盟攜手珀金埃爾默建立世界上最大的細胞全景繪制公共數(shù)據(jù)庫
致力于為打造更健康世界而持續(xù)創(chuàng)新的技術(shù)型企業(yè),珀金埃爾默日前宣布,它將向形態(tài)學分析-細胞全景繪制聯(lián)盟(JUMP-CP)提供PhenoVue™ 細胞全景繪制試劑盒。由博德研究所(麻省理工學院和哈佛大學共同創(chuàng)建)發(fā)起,JUMP-CP包括了全球領(lǐng)先的制藥公司和非營利研究機構(gòu),專注于創(chuàng)建全球最大的細胞成像公共數(shù)據(jù)庫,并實現(xiàn)共享。建成之后,該數(shù)據(jù)庫將具有超10億細胞對14萬+個小分子和基因干擾的反應信息,將能夠幫助科學家在將新療法推向臨床試驗之前更好地明確其作用機制。目前針對包含化合物活性和毒性反應以及適用疾病等關(guān)鍵信息的全面、開放性數(shù)據(jù)庫的缺失,已經(jīng)成為藥物研發(fā)過程中一個主要瓶頸,延長了研發(fā)周期。
珀金埃爾默提供的PhenoVue即用型試劑盒,針對靈活的應用需求,提供亞細胞結(jié)構(gòu)、細胞器熒光探針和熒光二抗,還可與高內(nèi)涵篩選應用相結(jié)合。這無疑會讓聯(lián)盟科學家大大受益,也將有助于節(jié)省研究人員的時間和資源。
珀金埃爾默生命科學事業(yè)部高級副總裁 Alan Fletcher 博士在談到與JUMP-CP聯(lián)盟合作的重要性時說道:“當今藥物研發(fā)的主要挑戰(zhàn)之一,是如何預測新藥在進入人體后會出現(xiàn)的潛在反應。細胞全景繪制無疑是個振奮人心的新方法,它建立在細胞生物學和計算生物學相結(jié)合的基礎(chǔ)之上,能夠幫助研究人員進行更具預測性的藥物研發(fā),從而加快新療法推向市場的進度,降低臨床試驗的后期失敗率。我們很高興能夠參與這一具有開創(chuàng)性的研究和數(shù)據(jù)庫開發(fā),并發(fā)揮積極作用!
博德研究院影像平臺高級總監(jiān) Anne Carpenter 博士表示:“事實證明,細胞全景繪制能夠提供一個強大的數(shù)據(jù)源,來挖掘受到化合物、基因改變或疾病影響的細胞表型。我很高興地看到JUMP-CP聯(lián)盟成員攜起手來,共同創(chuàng)建這一全球最大的公共基因/化合物細胞全景繪制數(shù)據(jù)庫,這無疑會使全球的藥物研究人員受益。”
PhenoVue試劑盒是珀金埃爾默提供的用于細胞全景繪制和相關(guān)疾病細胞模型工作流程和完整解決方案的一部分,此外還包括 CellCarrier™ Ultra 微孔板、Horizon Discovery Edit-RTM CRISPR 和 DharmaconTM RNAi 試劑和庫、定制版 Explorer™ G3 細胞全景繪制工作站、高內(nèi)涵成像系統(tǒng)Opera Phenix® Plus 和 Operetta CLS™ 、高內(nèi)涵分析和存儲軟件系統(tǒng)Harmony® 和 Columbus™,以及具有 TIBCO Spotfire® 分析的珀金埃爾默Signals™ Screening 數(shù)據(jù)和工作流程管理和可視化平臺。
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關(guān)于珀金埃爾默
珀金埃爾默致力于為打造更健康的世界而持續(xù)創(chuàng)新。我們?yōu)樵\斷、生命科學、食品及應用市場推出獨特的解決方案,助力科學家、研究人員和臨床醫(yī)生解決最棘手的科學和醫(yī)療難題。憑借深厚的市場了解和技術(shù)專長,我們助力客戶更早地獲得更準確的洞察。在全球,我們擁有約14000名專業(yè)技術(shù)人員,服務(wù)于190個國家,時刻專注于幫助客戶打造更健康的家庭,改善人類生活質(zhì)量。2020年,珀金埃爾默年營收達到約38億美元,為標準普爾500指數(shù)中的一員,紐交所上市代號1-877-PKI-NYSE。了解更多有關(guān)珀金埃爾默的信息,請訪問www.perkinelmer.com
關(guān)于JUMP細胞繪制聯(lián)盟
馬薩諸塞州生命科學中心 (MLSC) 的 Bits to Bytes Capital Call 為JUMP細胞全景繪制聯(lián)盟的成立提供了部分資金。目前,該聯(lián)盟正在基于細胞成像、圖像分析和高維數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動的藥物研發(fā)方法。我們相信該研究成果將會解決藥物研發(fā)的主要瓶頸,同時改變藥物應用的進程(在將新療法應用于患者之前就能夠明確其潛在的作用機制)。我們將創(chuàng)建一個前所未有的公共數(shù)據(jù)庫,來驗證和加速實施這種基于圖像的藥物研發(fā)策略。此外,這一寶貴的公共資源還可用于預測化合物的活性和毒性、將藥物與疾病狀態(tài)相匹配等。