01 人工智能和机器学习在检测数据分析中的应用 将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 集成到基于细胞的检测工作流程中,能够更快、更准确地解读复杂的生物反应,从而彻底改变数据分析方式。这些技术增强了预测建模能力,降低了实验变异性,并支持高通量决策,显著提高了药物研发流程的效率。 布鲁克公司在2025年美国癌症研究协会(AACR)年会上发布的Beacon Discovery™光流控系统就是一个绝佳的例子。这一尖端平台利用光电细胞定位和微流控NanoPen™技术,可进行实时单细胞功能分析。它还集成了机器学习驱动的自动化功能,可实现细胞分离、培养和分析的精准性。 该系统以易于使用的方式提供先进功能,使小型实验室能够开展高分辨率表型分析,尤其是在肿瘤学和免疫疗法领域。此类人工智能工具通过提供更深入的生物学见解和数据驱动的治疗策略,正在推动医疗向个性化方向发展。
2025年5月:赛默飞世尔科技公司扩展了其基于细胞的检测产品组合,推出了增强型高内涵筛选和细胞分析解决方案,旨在支持药物发现、毒性测试和生物学研究应用。此次研发的重点在于提升检测自动化程度、成像能力和数据分析水平。