L'apprentissage machine moléculaire devient impossible à ignorer. Nouvelle collaboration entre Stanford et Arc pour la conception d'anticorps génératifs. ~4-22% de succès expérimental sur les cibles pour la conception de nanobodies de novo, y compris des affinités de liaison nanomolaires. Quel temps pour être en vie !

Distinction clé par Steve Holtzman sur la stratégie de partenariat de plateforme : « Nous ne vendons pas de travail. Nous vendons des droits sur certaines applications de notre propriété intellectuelle. » Il peut être difficile de justifier le temps et les ressources consacrés aux accords de R&D centrés sur le remboursement basé sur les ETP. Mais des transactions réfléchies autour d'utilisations spécifiques de la PI peuvent fournir un levier beaucoup plus important.

Les méthodes de microscopie deviennent si puissantes. La microscopie lumineuse et électronique corrélative (CLEM) est une technique d'imagerie qui vous permet de marquer un échantillon par fluorescence tout en capturant des détails structurels à l'échelle nanométrique. C'est assez incroyable. Pour ce faire, il faut enregistrer des ensembles séparés de données d'images de microscopie lumineuse et de microscopie électronique, ce qui est un problème difficile. L'enregistrement nécessite généralement des heures de travail manuel et d'annotation par des experts. Un groupe de recherche vient de publier un algorithme qui fait cela en ~2 minutes. Tout est open-source, publié en tant que plugin @napari_imaging. (J'ai l'impression que la communauté OSS de l'imagerie a particulièrement bien organisé ses affaires par rapport à la plupart des logiciels scientifiques.) Cela semble vraiment génial pour démocratiser l'accès à l'EM marqué par fluorescence et réduire considérablement le temps d'acquisition des données. De magnifiques images !