동형 특이적 레티노산 수용체에 의한 살아있는 신경 미토콘드리아 항상성 조절의 최적화된 자동 분석

제 연구는 신경과학 분야에 중점을 두고 있으며, 특히 질병의 분자적 기초를 이해하고자 합니다. 이를 통해 우리는 세포, 세포의 구조, 다양한 세포 기능을 수행하는 세포 기관을 살펴보게 되었습니다. 점점 더 많은 관심을 받고 있는 미토콘드리아입니다.

미토콘드리아 수준의 이상은 질병 과정을 이해하는 데 절대적으로 중요해지고 있으며, 새로운 약물이나 치료 전략에 대한 흥미로운 표적을 제공할 수도 있습니다. 이곳 아베이루 대학교에서는 미토콘드리아를 연구하는 데 흥미로운 도구를 개발할 수 있었습니다. 현미경 검사와 보다 전통적인 접근 방식뿐만 아니라 생물정보학 전략과 결합된 자동화된 분석 도구를 최적화하여 미토콘드리아 기능을 다룰 때 정량화하고 보다 자세한 분석을 제공할 수 있었습니다.

가장 최근의 발전에는 미토콘드리아 매개변수의 이미지 분할 및 정량화를 위한 기계 학습 알고리즘이 포함됩니다. 또한 고처리량 이미징 플랫폼과 딥 러닝 알고리즘을 통해 미토콘드리아 특성 분석의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 현재 미토콘드리아 분석 분야를 발전시키는 데 사용되는 기술에는 고해상도 현미경, 라이브 이미징 시스템, 기계 학습 프로토콜과 결합된 컴퓨터 분석 도구, 미토콘드리아 형태학 및 생물학 분석을 위한 CRISPR-Cas9 게놈 편집이 포함됩니다.

미토콘드리아 분야의 현재 실험 과제에는 미토콘드리아 매개변수의 신뢰할 수 있고 정확한 측정 개발, 미토콘드리아 집단의 이질성 고려, 미토콘드리아와 세포 생물학 간의 상호 작용 분석, 생체 내 미토콘드리아 연구를 위한 비침습적 도구 개발 등이 포함됩니다. 당사의 도구는 효율성과 신뢰성을 향상시켜 미토콘드리아에 대한 강력한 자동 분석을 가능하게 합니다. 또한, 미토콘드리아를 위한 맞춤형 의학에서 히알루론산 수용체 조절의 잠재력을 탐구할 수 있습니다.