Recursion制药公司，一家运用机器学习进行药物发现的生物技术公司，近日宣布放弃其标志性的细胞绘图技术，转向传统的明场成像技术。文章深入探讨了这一转变背后的原因：深度学习模型在处理原始图像方面日益强大，使得细胞绘图技术中使用的荧光染料增强对比度的作用变得不那么重要。此外，明场成像具有成本更低、易于实施和兼容活细胞时间推移显微镜的优势，这为研究细胞动态变化提供了新的可能性。尽管这一转变看似冒险，但Recursion公司内部的测试结果表明，明场成像在预测药物扰动方面与细胞绘图技术具有相当甚至更高的效力。
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本文认为生物领域，尤其是产业界，缺乏从事枯燥但重要工作的聪明人。作者指出，许多生物技术公司都专注于雄心勃勃的目标，例如治愈衰老或开发新药，而忽略了像药物再利用、改进CRO服务和实验室自动化等基础但 impactful 的领域。作者以Stripe等软件公司的成功为例，说明即使是看似枯燥的业务，也能带来巨大的商业价值和社会效益。文章呼吁更多聪明人关注生物领域中被忽视的“无聊”工作，并认为这些领域蕴藏着巨大的机遇。
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文章探讨了计算预测毒理学面临的挑战。首先，毒性定义复杂，难以量化，且个体差异很大。其次，现有毒理学数据集存在缺陷，如缺乏对临床毒性的准确反映、数据质量问题、未考虑个体药物代谢差异和药物相互作用等。文章还探讨了可能的解决方案，如构建更精细的毒性表型数据集、结合真实世界证据、开发高通量体内筛选平台等。
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本文介绍了Plasmidsaurus公司如何利用纳米孔测序技术提供质粒测序服务，并取得了巨大的成功。该公司成立于2021年，几乎完全依靠自筹资金，目前拥有40名员工，并在全球拥有9个测序实验室。Plasmidsaurus的成功在于其满足了生物技术领域对质粒质量控制的迫切需求，并通过提供快速、便捷、价格低廉的服务赢得了客户的青睐。作者还分析了Plasmidsaurus面临的潜在风险，包括纳米孔测序技术的普及以及来自其他测序公司的竞争。
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