《Cell | 通用的平台直接检测GPCR在不同场景的选择活性》

  • 来源专题:战略生物资源
  • 编译者: 李康音
  • 发布时间:2024-02-29
  • 2024年2月26日,波士顿大学的研究人员在Cell发表题为Direct interrogation of context-dependent GPCR activity with a universal biosensor platform的文章。

    G蛋白偶联受体(GPCRs)是人类基因组中编码的最大可成药蛋白家族,但由于缺乏工具来可靠地测量它们在生理相关环境中的细微行为,因此在理解和靶向它们方面的进展受到阻碍。

    该研究开发了一系列紧凑的单载体 G 蛋白光学 (ONE-GO) 生物传感器结构,作为一个可扩展的平台,可以方便地部署以测量几乎任何 GPCR 的 G 蛋白活化,即使在原代细胞中内源性表达时也是如此。通过表征许多细胞类型(如原代心血管细胞或神经元)中的数十种 GPCR,研究人员揭示了对 GPCR 的 G 蛋白偶联选择性的分子基础、抗精神病药物对天然发生的 GPCR 变体的药物基因组学特征,以及内源性 GPCR 的 G 蛋白亚型信号转导偏差取决于细胞类型或诱导疾病样状态。

    研究人员这种方法分别在细胞系和原代细胞研究了GPCR变异对药物响应的影响,以及不同类型细胞或者不同细胞状态的GPCR对G蛋白选择的偏向等,突出了同一种GPCR在不同场景活化方式的差异。

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  • 《 GPTZero:AI检测工具》

    • 来源专题:科技期刊发展智库
    • 编译者:孟美任
    • 发布时间:2023-03-31
    • 普林斯顿大学22岁的大四学生Edward Tian 开发了一款应用程序,用于检测文本是否由ChatGPT 编写,这款病毒式聊天机器人引发了学术界对其潜在不道德用途的担忧。 Tian主修计算机科学,辅修新闻学,他利用寒假的部分时间创建了GPTZero,可以“快速有效地”监测一篇文章是人类还是ChatGPT撰写的。他创建该机器人的动机是为了对抗AI的剽窃行为——自2022年11月下旬发布ChatGPT以来,有报道称学生开始使用AI编写的作业冒充自己的作业。 Tian于2023年1月2日在网上发布GPTZero后,许多老师都联系了他表示从测试中看到了积极结果。GPTZero 推出一周内,已有超过30,000人试用,它非常受欢迎以至于应用程序崩溃了。Streamlit是托管GPTZero的免费平台,已为Tian提供了更多内存和资源。 GPTZero 的工作原理 为了确定摘录是否由机器人编写,GPTZero使用“困惑度”和“突发性”两个指标。困惑度衡量文本的复杂性,如果GPTZero对文本感到困惑,那么它具有很高的复杂性并且更有可能是人为编写的。然而,如果文本对机器人来说更熟悉——因为它已经被此类数据训练——那么它的复杂性就会很低,因此更有可能是由AI生成的。另外,使用突发性比较句子的变化。人类倾向于以更大的突发性写作,例如,一些较长或复杂的句子与较短的句子一起使用。AI的句子往往更统一。 在一段演示视频中,该应用程序对《纽约客》和ChatGPT撰写的LinkedIn帖子进行分析,并成功地区分了人类和人工智能的写作。Tian仍在努力提高模型的准确性。Tian表示,长期以来,人工智能一直是一个黑匣子,我们真的不知道里面发生了什么。 OpenAI的AI安全研究员 Scott Aaronson透露,该公司一直在研究一种方法,用“不易察觉的秘密信号”为GPT生成的文本“加水印”,以识别其来源。开源AI社区Hugging Face推出了一种工具检测文本是否由GPT-2创建。纽约市教育部门表示,由于担心“对学生学习的负面影响,以及对内容的安全性和准确性的担忧”,它正在阻止在学校网络和设备上访问ChatGPT。
  • 《基于 LED 的成像系统有望改变内窥镜检查中癌症的检测方式》

    • 编译者:李永洁
    • 发布时间:2025-07-24
    • 所提出的高光谱内窥镜成像系统在导管尖端配备了光谱 LED 阵列。 胃肠道癌症仍是最常见的癌症类型之一。在过去二十年中,内窥镜检查已成为癌症筛查和诊断的基石,但该过程仍会因可见度限制而漏诊约 8%至 11%的肿瘤。现在,研究人员开发了一种原型成像系统,有望显著提高医生在内窥镜操作过程中检测癌组织的能力。该新方法发表在《医学成像杂志》上,它将发光二极管(LED)与高光谱成像技术相结合,以创建肉眼不可见的组织特性详细图谱。与标准内窥镜不同,后者使用广泛的红色、绿色和蓝色颜色通道来捕捉图像,而高光谱成像则记录涵盖众多狭窄波长带的数据,包括超出可见光谱范围的光线。这使得该系统能够检测到癌组织中的生化变化,这些变化会产生独特的光谱特征。测试 LED 阵列概念由费宝伟博士领导的研究团队完成,他是德克萨斯大学达拉斯分校定量生物成像实验室的教授,同时也是塞西尔·H. 和伊达·格林系统生物学科学讲席教授。该研究团队设计并测试了一个基于 18 个 LED 阵列的原型系统,每个 LED 都能发出不同波长的光,范围从 405 纳米到 910 纳米。该系统使用单色相机依次照亮目标组织来捕捉图像,从而构建出完整的高光谱数据集。研究人员通过对手术中切除的正常组织和癌组织样本进行成像,对他们的基于 LED 的系统进行了评估。他们研究了不同的成像条件对高光谱数据质量的影响,并将结果与作为金标准的参考高光谱相机系统进行了比较。在医疗应用方面具有前景的结果基于 LED 的原型系统成功地从各种组织类型中捕获了高光谱特征,所生成的数据与参考系统相当。研究人员发现,他们的方法能够每秒处理超过 10 个高光谱数据集,这接近实际内窥镜操作所需的实时速度。“我们的研究表明,使用光谱 LED 阵列作为高光谱成像的照明源是可行的,”德克萨斯大学达拉斯分校的博士生、第一作者纳埃米·莫迪尔评论道。“我们的发现表明,基于 LED 的系统可能会为高光谱成像应用开辟新的可能性,”她说道。(a)实验设置中,FPGA 和 LED 驱动板控制着暗箱内的 LED,并且连接着这些板的笔记本工作站用于图像采集。(b)在暗箱内部,组织被放置在可以改变高度的平台上,而 LED 被控制来进行高光谱扫描。图片来源:《医学成像杂志》(2025 年)。DOI: 10.1117/1.JMI.12.3.035002 与现有技术相比的优势基于 LED 的方法相对于现有的高光谱内窥镜系统具有若干潜在优势。传统的高光谱内窥镜通常需要光纤束通过内窥镜的工作通道来传输光线,这会限制内窥镜工作通道内可供其他医疗仪器使用的空间。而这种新设计将发光二极管直接置于内窥镜的前端,从而让工作通道能够空出空间用于手术工具或其他操作。该系统还允许医生根据与目标组织的距离,分别单独调节每个发光二极管的亮度。这种实时控制有助于避免因光线过强而导致的传感器饱和问题,以及因光线不足而产生的图像噪声问题。此外,由于组织仅短暂地暴露于每个波长下,这种方法可能与使用广谱白光的系统相比,能减少长时间光照可能造成的潜在损伤。技术创新与未来应用研究人员使用波长扫描的方法设计了他们的系统,即发光二极管按不同的波长依次照亮组织。这种方法在速度和高光谱分辨率之间找到了平衡。这种方法与其他高光谱成像方法形成了鲜明对比,这些方法要么为了提高分辨率而牺牲速度,要么为了提高速度而牺牲分辨率。微发光二极管技术使该系统适用于医疗用途。这些微型发光二极管的尺寸小于 400 平方微米,可以安装在内窥镜尖端的电路板上,围绕着相机。这种紧凑的设计使得能够集成数十个发光二极管,而不会显著增加内窥镜的尺寸。能够定制用于成像的光谱带也是一项优势。医生有可能选择特定的光谱带进行成像。