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Räumliches Lernen in Mikroorganismen

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Wurde jemals ein Experiment durchgeführt, das eine Form des „räumlichen Gedächtnisses“ in einem einzelligen Organismus zeigte? Ich stelle mir etwas Analoges zu den klassischen „Ratte im Labyrinth“-Experimenten vor, aber offensichtlich in einem viel kleineren Maßstab. Möglicherweise sogar etwas so Einfaches wie dem Folgen eines Konzentrationsgradienten, aber die Entscheidung, entweder flussaufwärts oder flussabwärts zu gehen, basierend auf einer Art vorheriger Belohnung unter ähnlichen Umständen.


Um auf Busukxuans Antwort aufzubauen, gibt es viele Reaktionen einzelliger Organismen, die dem Gedächtnis ähneln:

Schleimpilz verwendet ein externalisiertes räumliches „Gedächtnis“, um in komplexen Umgebungen zu navigieren – im Wesentlichen hinterlässt ein Schleimpilz eine Spur, die er dann vermeidet, sodass er vermeiden kann, wo er in der Vergangenheit gereist ist.

Wenn Sie Physarum einen periodischen Stimulus anwenden, antizipiert es den nächsten Stimulus: Beliebter, öffentlich zugänglicher zusammenfassender Paywalled-Journalartikel.

Wenn die Amöbe Dictyostelium einen zunehmenden cAMP-Gradienten sieht, folgt sie diesem Gradienten – und reagiert dann weniger empfindlich auf eine Umkehr des Gradienten: Zelluläres Gedächtnis bei eukaryotischer Chemotaxis

Tatsächlich haben sogar Bakterien ein gewisses Gedächtnis – sie können herausfinden, ob sie einen Chemoattraktant-Gradienten hinaufsteigen oder nicht, indem sie einen Vergleich mit dem Signal machen, das sie vor einigen Sekunden beobachtet haben: Zeitvergleiche bei der bakteriellen Chemotaxis


KI-Tools werden uns helfen, das Beste aus der Raumbiologie herauszuholen

27. April 2020 | Wir haben in letzter Zeit viel über die räumliche Biologie von Zellen und Geweben gehört, und das aus gutem Grund. Gewebe sind heterogene Mischungen von Zellen, dies ist besonders wichtig bei Krankheiten. Zellen sind auch die grundlegende Einheit des Lebens, und sie werden von den Zellen in ihrer Nähe geformt. Es überrascht nicht, dass das Forschungsgebiet versucht hat, die zelluläre und Gewebe-Heterogenität zu untersuchen. Im letzten Jahrzehnt kam es zu einer massiven Einführung von Einzelzell-Sequenzierungs-RNA. Dieser Ansatz erfordert, dass wir Zellen disaggregieren, was zu einer Erfassung und Charakterisierung von Zellpopulationen führt, aber gleichzeitig ihren räumlichen Kontext wie ihre Nähe zu anderen Zellen oder ihre Übereinstimmung mit traditionellen Ansätzen wie der Histopathologie verlieren.

Geben Sie die räumliche Genomik ein

Aus diesem Grund haben wir die räumliche Transkriptomik und einen Fokus auf die Kartierung von RNA-Transkripten auf ihre Position innerhalb eines Gewebes begrüßt. Schließlich erfordert das Verständnis der Krankheitspathologie, dass wir nicht nur die zugrunde liegende Genomik und Transkriptomik verstehen, sondern auch die Beziehung zwischen Zellen und ihren relativen Positionen innerhalb eines Gewebes. Mit dabei: neue Wege für die Erforschung von Krebs, Immunologie und Neurologie, unter anderem. Was sich geändert hat, ist das Aufkommen neuer Werkzeuge zur Auflösung räumlicher Heterogenität. SeqFISH und MerFISH sind neuartige Ansätze zur Kartierung der Genexpression in Modellsystemen. Mehrere Unternehmen wie 10x Genomics und NanoString demokratisieren jetzt den Zugang zur räumlichen Transkriptomik und führen neue Technologien und Assays ein. Sie eröffnen das Studium der Krankheitspathologie.

KI & Deep Learning: Erweiterung unseres Vokabulars

Neue experimentelle Methoden beginnen oft mit historischen Analyseansätzen. Betrachten wir den ersten Schritt der Analyse: das Finden von Clustern von Flecken/Zellen mit ähnlicher Genexpression und dann die Visualisierung durch Verkleinerung der Dimensionen. In der Einzelzell-RNA-seq können die tSNE-Projektion und die Farbkodierung das Signaturdiagramm sein, ähnlich wie es das Manhattan-Diagramm für das GWAS war.

Entscheidend ist jedoch, dass wir das zugrunde liegende histopathologische Bild – die Grundlage der Diagnose und Untersuchung von Krankheiten – nicht genutzt haben. Wir haben nicht die Tatsache ausgenutzt, dass zwei Spots benachbart sind. Was passiert, wenn wir es tun? Was passiert an den Kanten zwischen zwei Clustern? Was passiert, wenn sich Zelltypen durchsetzen oder infiltrieren, etwa bei der Immunantwort? Gibt es Bildanalysemethoden, die wir nicht in Betracht ziehen, die ein hohes Wirkungspotenzial haben?

Tatsächlich waren Konzepte wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) bei der Klassifizierung von Merkmalen und darunterliegenden verborgenen Schichten maßgeblich. Wir können in der räumlichen Transkriptomik über die tSNE hinausgehen – und die Frage sollte sich auf die Betrachtung des latenten Raums (der Darstellung der Daten, die die Klassifizierung von Regionen und die Entdeckung verborgener Biologie leiten) beziehen. Diese Begriffe und Konzepte sind grundlegend, wenn es um künstliche Intelligenz geht und müssen bei der räumlichen Transkriptomanalyse im Mittelpunkt stehen.

Natürlich ist die Verwendung von KI- und Deep-Learning-Terminologie allgegenwärtig. Weg vom Hype, von selbstfahrenden Autos bis hin zu den Erfolgen bei der Bilderkennung (ImageNet Challenge), einige der bemerkenswertesten Errungenschaften nutzen Raum- und Bilddaten. Daten sind wichtig und man fragt sich: Sollten wir einen einzelnen räumlichen Transkriptomik-Abschnitt als einen experimentellen Datenpunkt betrachten oder sind es 4.000 Bilder und 4.000 Transkriptome?

In der räumlichen Biologie können wir davon ausgehen, dass die Anwendung von KI auf Zell-für-Zell-Karten der Gen- oder Proteinaktivität den Weg für bedeutende Entdeckungen ebnen wird, die wir alleine vielleicht nie erreichen würden. Die Einbeziehung ortsaufgelöster Daten könnte der nächste Schritt in unserem Verständnis der Biologie sein. Es wird Fragen geben, von denen wir nie wussten, dass sie sie stellen und die durch die Kombination von räumlicher Transkriptomik und räumlicher Proteomik beantwortet werden können. Um dorthin zu gelangen, müssen wir jedoch zusammenkommen und als Gemeinschaft zusammenarbeiten, um die Trainingsdatensätze und andere Ressourcen aufzubauen, die für die beste Erfolgschancen der KI unerlässlich sind.

Wir müssen noch das Beste aus den generierten räumlichen Biologiedaten herausholen. Wenn wir diese Einschränkung nicht angehen, werden wir weiterhin Informationen verpassen, auch wenn wir immer mehr dieser Informationen produzieren.


Schlüsselbegriffe

  • Gegenseitigkeit: Jede Interaktion zwischen zwei Arten, von der beide profitieren, beinhaltet typischerweise den Austausch von Stoffen oder Dienstleistungen.
  • Schmarotzertum: Interaktion zwischen zwei Organismen, bei der ein Organismus (der Parasit) profitiert und der andere (der Wirt) geschädigt wird.
  • Kommensalismus: Beschreibt eine Beziehung zwischen zwei lebenden Organismen, bei der der eine profitiert und der andere nicht wesentlich geschädigt oder geholfen wird.

Räumliches Lernen und Gedächtnis beeinträchtigt nach Infektion des nicht-neurotropen Influenzavirus bei männlichen BALB/c-Mäusen

Während der Influenza-Pandemie oder des Ausbruchs der saisonalen Influenza kann eine Influenza-Infektion eine akute Influenza-assoziierte Enzephalopathie/Enzephalitis (IAE) bis hin zum Tod verursachen. Patienten mit schwerer IAE haben auch schwere neurologische Folgeerscheinungen. Bei Mäusen, die mit einer Infektion mit peripheren Influenzaviren, seien es neurotrope oder nicht-neurotrope Viren, behandelt wurden, wurden neurologische Störungen nachgewiesen. Bisherige Studien konzentrierten sich jedoch auf die akute Phase der Infektion und achteten selten auf einen längeren Beobachtungsbereich. Daher ist die Langzeitwirkung einer nicht-neurotropen Virusinfektion auf den Wirt nicht sehr klar. In dieser Studie wurden erwachsene Mäuse mit dem Influenzavirus H1N1/PR8 infiziert. Dann wurden Spontanverhalten, Körpergewicht, Expression von Zytokinen im Gehirn, räumliche Lernfähigkeit und räumliche Gedächtnisfähigkeit bis zur vollständigen Erholungsphase beobachtet. Die Ergebnisse zeigten, dass Zytokine im Gehirn in der Rekonvaleszenzphase (14 Tage nach Inokulation, dpi) stark exprimiert wurden, insbesondere BDNF, IBA1, CX3CL1 und CD200 wurden in der Erholungsphase (28 dpi) noch stark exprimiert. Ansonsten war das emotionale und räumliche Gedächtnis von Mäusen in der Rekonvaleszenzphase (14 dpi) und der Erholungsphase (28 dpi) beeinträchtigt. Kurz gesagt, bei BALB/c-Mäusen, die mit dem nicht-neurotropen Influenzavirus H1N1 infiziert wurden, nahmen das Gewicht und die motorischen Fähigkeiten im akuten Stadium ab. Während der Erholungsphase waren das Körpergewicht und die Aktivitätsfähigkeit vollständig wiederhergestellt, während die Emotionsstörung und die Fähigkeit zum räumlichen Lernen und Gedächtnis bei den infizierten Mäusen beeinträchtigt waren. Diese langfristigen Auswirkungen auf das Verhalten können die Lag-Verletzung sein, die durch eine nicht-neurotrope Influenza-Infektion verursacht wird.

Schlüsselwörter: Verhalten Infektion Grippevirus H1N1 Motorik Räumliches Lernen Räumliches Gedächtnis.

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Interessenkonflikt-Erklärung

Erklärung konkurrierender Interessen Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.


Neue Erfahrungen verbessern das Lernen durch Zurücksetzen wichtiger Gehirnschaltkreise

Eine Studie zum räumlichen Lernen bei Mäusen zeigt, dass die Exposition gegenüber neuen Erfahrungen etablierte Repräsentationen im Hippocampus und im präfrontalen Kortex des Gehirns dämpft und es den Mäusen ermöglicht, neue Navigationsstrategien zu erlernen. Die Studie, veröffentlicht in Natur, wurde von den National Institutes of Health unterstützt.

„Die Fähigkeit, in neuen Situationen flexibel zu lernen, macht es möglich, sich an eine sich ständig verändernde Welt anzupassen“, sagte Joshua A. Gordon, MD, Ph.D., leitender Autor der Studie und Direktor des National Institute of Mental Health , Teil von NIH. „Das Verständnis der neuronalen Basis dieses flexiblen Lernens bei Tieren gibt uns einen Einblick, wie diese Art des Lernens beim Menschen gestört werden kann.“

Dr. Gordon betreute das Forschungsprojekt gemeinsam mit Joseph A. Gogos, M.D., Ph.D. , und Alexander Z. Harris, M.D., Ph.D. , beide der Columbia University, New York City.

Immer wenn wir auf neue Informationen stoßen, müssen diese Informationen in einer stabilen, dauerhaften Erinnerung konsolidiert werden, damit wir sie später abrufen können. Ein Schlüsselmechanismus in diesem Gedächtniskonsolidierungsprozess ist die langfristige Potenzierung, die eine anhaltende Stärkung neuronaler Verbindungen basierend auf aktuellen Aktivitätsmustern ist. Obwohl diese Stärkung der neuronalen Verbindungen dauerhaft sein kann, kann sie nicht dauerhaft sein, oder wir könnten die Speicherdarstellungen nicht aktualisieren, um neue Informationen aufzunehmen. Mit anderen Worten, unsere Fähigkeit, sich an neue Erfahrungen zu erinnern und aus ihnen zu lernen, hängt von einer dauerhaften und flexiblen Kodierung von Informationen ab.

Um die spezifischen neuronalen Mechanismen zu verstehen, die diese Plastizität ermöglichen, hat das Forschungsteam um Alan J. Park, Ph.D. , aus Columbia, untersuchte das räumliche Lernen bei Mäusen.

Räumliches Lernen hängt von einem Schlüsselkreislauf zwischen dem ventralen Hippocampus (einer Struktur in der Mitte des Gehirns) und dem medialen präfrontalen Kortex (direkt hinter der Stirn) ab. Die Konnektivität zwischen diesen Gehirnstrukturen verstärkt sich im Laufe des räumlichen Lernens. Bleibt die Konnektivität jedoch auf maximaler Stärke, beeinträchtigt dies die spätere Anpassung an neue Aufgaben und Regeln. Die Forscher stellten die Hypothese auf, dass die Exposition gegenüber einer neuen Erfahrung als Umweltauslöser dienen kann, der die etablierte Hippocampus-präfrontale Konnektivität dämpft und ein flexibles räumliches Lernen ermöglicht.

In der ersten Aufgabe trainierten die Forscher Mäuse, sich auf eine bestimmte Weise durch ein Labyrinth zu bewegen, um eine Belohnung zu erhalten. Einige der Mäuse durften dann einen Raum erkunden, den sie zuvor noch nicht gesehen hatten, während andere einen vertrauten Raum erkundeten. Die Mäuse beschäftigten sich dann mit einer zweiten räumlichen Aufgabe, bei der sie zu einer neuen Navigationsstrategie wechseln mussten, um eine Belohnung zu erhalten.

Wie erwartet favorisierten zunächst alle Mäuse ihre ursprüngliche Navigationsstrategie. Aber die Mäuse, die einen neuen Raum erkundet hatten, überwanden diese Voreingenommenheit allmählich und lernten die neue Navigationsstrategie etwa zur Hälfte der 40-Test-Trainingssitzung erfolgreich. Als die Forscher eine Teilmenge der Mäuse erneut bei der ersten Aufgabe testeten, stellten sie fest, dass die neu entdeckten Mäuse in der Lage waren, zur ursprünglichen Strategie zurückzukehren, was darauf hindeutet, dass sie ihre Strategie entsprechend den Aufgabenanforderungen aktualisierten und wählten.

Weitere Ergebnisse zeigten, dass die Auswirkungen der Neuheit über neue Räume hinausgingen: Die Begegnung mit neuen Mäusen vor der zweiten Aufgabe förderte auch das Erlernen der neuen Belohnungsstrategie.

Veränderungen der Gehirnaktivität während des Trainings zeigten die neuronalen Mechanismen, die dieses neuartige Lernen antreiben. Bei Nagetieren gibt es im Hippocampus ein wohldefiniertes Feuerungsmuster, das als Theta-Welle bekannt ist und von dem angenommen wird, dass es eine zentrale Rolle beim Lernen und Gedächtnis spielt. Als Park und Co-Autoren Aufzeichnungen aus dem ventralen Hippocampus untersuchten, stellten sie fest, dass die Theta-Welle während der Erkundung der neuartigen Arena stärker wurde und die Stunde, die der Theta-Welle folgte, abnahm, als die Mäuse in den nächsten zwei Tagen mit der Arena vertraut wurden. Die Forscher fanden heraus, dass die Exposition durch Neuheiten auch die Kodierung der ursprünglichen Navigationsstrategie störte und das Feuerungsmuster einzelner Neuronen im ventralen Hippocampus neu organisierte, um sie mit der Theta-Welle zu synchronisieren.

Gleichzeitig zeigten Neuronen im medialen präfrontalen Kortex eine verminderte Thetawellensynchronität und die Korrelationen zwischen Hippocampusaktivität und präfrontaler Aktivität schwächten sich ab. Diese und andere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Exposition durch Neuheiten die synaptischen Verbindungen zwischen dem ventralen Hippocampus und dem medialen präfrontalen Kortex dämpfte und den Kreislauf zurücksetzte, um eine anschließende Stärkung der mit dem Lernen verbundenen Konnektivität zu ermöglichen.

Durch das Auslösen dieses Resets scheint die Neuheit die Aktualisierung der Strategie als Reaktion auf die spezifische Belohnungsstruktur der Aufgabe zu erleichtern. Analysen des maschinellen Lernens zeigten, dass ventrale Hippocampus-Neuronen nach der Exposition gegenüber Neuheiten die Kodierung von einer Strategie, die die Belohnung bei der ersten Aufgabe vorhersagte, auf eine Strategie umstellten, die die Belohnung bei der zweiten Aufgabe vorhersagte. Die aufgabenspezifischen Informationen wurden dann an die medialen präfrontalen Neuronen weitergeleitet, die die Kodierung entsprechend aktualisierten.

Auf chemischer Ebene fungiert der Neurotransmitter Dopamin als zentraler Vermittler dieser Plastizität. Mehrere Experimente zeigten, dass die Aktivierung von Dopamin-D1-Rezeptoren im ventralen Hippocampus zu neuartigen Effekten führte, einschließlich einer gedämpften Hippocampus-präfrontalen Konnektivität und verbessertem Lernen. Das Blockieren von D1-Rezeptoren verhinderte diese neuheitsinduzierten Effekte.

Zusammengenommen werfen diese Ergebnisse Licht auf einige der Gehirnmechanismen, die bei der flexiblen Informationscodierung eine Rolle spielen.

„Unsere Studie weist auf Neuheiten als einen Weg hin, um den Schaltkreis-Reset auszulösen, der das räumliche Lernen bei Mäusen erleichtert“, sagte Park. „Der nächste Schritt besteht darin, auf diesen Erkenntnissen aufzubauen und zu untersuchen, ob Neuheiten eine ähnliche Rolle im menschlichen Gedächtnis und Lernen spielen.“


Diskussion

Die Ergebnisse der hier berichteten Experimente zeigen, dass räumliches Lernen das Überleben von im Erwachsenenalter geborenen Neuronen, die relativ reifer sind, fördert, den Tod von Zellen induziert, die unreif sind, und schließlich die Proliferation von Vorläufern stimuliert. Die Blockierung des lerninduzierten Zelltods hat eine gegenseitige Abhängigkeit dieser Ereignisse und ihrer Beteiligung am Lernen gezeigt. Somit hemmt das Blockieren der lerninduzierten Apoptose das Zellüberleben und die Zellproliferation und beeinträchtigt die Gedächtnisfähigkeiten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass räumliches Lernen eine Kaskade von Ereignissen beinhalten könnte, ähnlich dem selektiven Stabilisierungsprozess, durch den neuronale Netzwerke geformt werden, indem spezifische Zellpopulationen in Abhängigkeit von ihrer Reife und funktionellen Relevanz hinzugefügt und entfernt werden.

Die lerninduzierte Apoptose ist ein sehr spezifisches Phänomen. Sie wird selektiv durch eine spezifische Phase des räumlichen Lernens, die Spätphase, in der sich die Leistungen stabilisieren, induziert. Im Gegensatz dazu scheint die Apoptose neugeborener Neuronen nicht durch Stress und/oder körperliche Aktivität beeinflusst zu werden: (1) Tiere wurden vor dem Training an den Pool gewöhnt, um dessen Stresskomponente zu verringern (siehe aber auch [28]) (2) Lernen führte während der ersten 3 Tage des Trainings, in denen die körperliche Aktivität am höchsten ist, nicht zum Zelltod und (3) bei Tieren im Joch, die 6 oder 8 Tage dem Pool ausgesetzt waren, wurde keine Veränderung der Apoptose beobachtet. Darüber hinaus wurde die Apoptose nicht durch Hippocampus-unabhängiges Lernen im Wasserlabyrinth beeinflusst, wie z. B. durch gezieltes Lernen der Plattformposition. Schließlich korreliert die lernbedingte Zunahme des Zelltods mit räumlichen Fähigkeiten, d. h. Ratten mit der höchsten Zahl an sterbenden Zellen haben die besten Gedächtnisleistungen. Diese Beobachtung bestätigt, dass räumliches Lernen und nicht Training, körperliche Aktivität oder Stress die Apoptose erhöhen.

Die durch räumliches Lernen induzierte Apoptose zielt auf eine Population junger neugeborener Neuronen ab, die sich innerhalb eines bestimmten Zeitfensters befinden. Tatsächlich förderte das Lernen nicht den Tod von neugeborenen Zellen, die zum Zeitpunkt der Tötung jünger als 5 Tage oder älter als 13 Tage waren. Im Gegensatz dazu fördert es den Tod von Zellen, die zum Zeitpunkt der Tötung 7 und 9 Tage alt sind. Diese Ergebnisse stimmen mit neueren Studien überein, die zeigen, dass die selektive Regulation von Überleben/Tod durch Input-Aktivität oder die Reaktion auf erfahrungsspezifische Modifikationen von adulten Neuronen zu einem kritischen Zeitpunkt während eines unreifen Stadiums erfolgt [29,30].

Wir zeigten auch, dass die Gabe des Antiapoptotikums zVAD Defizite im räumlichen Gedächtnis induziert. Dies steht im Einklang mit einer früheren Beobachtung, die zeigte, dass die Verabreichung von Anti-Caspases das räumliche Gedächtnis beeinträchtigte [31]. Hier zeigen wir, dass die Beeinträchtigung des räumlichen Gedächtnisses nach Caspase-Hemmung auf die Blockade der lerninduzierten neuronalen Apoptose zurückzuführen ist. Die Bedeutung der Apoptose für das Lernen scheint ziemlich spezifisch zu sein. Wenn der Caspase-Inhibitor zVAD während des Lernens infundiert wurde, jedoch außerhalb des Fensters der lerninduzierten Apoptose, wurden keine Wirkungen auf das räumliche Lernen beobachtet. Darüber hinaus veränderten zVAD-Injektionen per se die neurophysiologische Reaktionsfähigkeit des Hippocampus in einem nicht-neurogenen Bereich nicht. Insgesamt zeigen diese Daten, dass es die lerninduzierte Apoptose in der DG ist, die am räumlichen Gedächtnis beteiligt ist.

Der hier beschriebene Zusammenhang zwischen lerninduzierter Überlebenssteigerung, Apoptose und Proliferation neugeborener Zellen liefert ein dreistufiges Bild des Zusammenhangs zwischen Neurogenese und räumlichem Lernen (Abbildung 8). Erstens führt die Übernahme der Aufgabe zu einer Erhöhung des Überlebens von neugeborenen Neuronen, die 1 Woche vor der Aufgabe erzeugt wurden und folglich einen mittleren Reifegrad erreicht haben. Zweitens induziert das Lernen, sobald die Aufgabe gemeistert ist, die Apoptose neugeborener Neuronen, die einige Tage jünger sind als diejenigen, deren Überlebenszeit erhöht wurde. Drittens folgt auf die lerninduzierte Apoptose eine Zunahme der Zellproliferation, die dem Hippocampus einen neuen Pool junger Neuronen zur Verfügung stellt [16,20].

Die frühe Lernphase im Wasserlabyrinth, die durch eine schnelle Leistungssteigerung gekennzeichnet ist, erhöht das Überleben neugeborener Neuronen, die 1 Woche vor der Belastung durch die Aufgabe produziert wurden. Ist die Aufgabe erst einmal bewältigt worden, induziert das Lernen in der späten Lernphase die Apoptose neugeborener Neuronen, die einige Tage jünger sind als diejenigen, deren Überlebenszeit erhöht wurde. Auf diese Welle des Zelltods folgt eine Zunahme der Zellproliferation. Die lerninduzierte Apoptose spielt in dieser verwobenen Kette von Ereignissen eine zentrale Rolle, da sie für das Überleben der älteren, neugeborenen Neuronen, aber auch für die in der späten Lernphase auftretende Zunahme der Zellproliferation notwendig ist.

Diese homöostatische Regulation der Neurogenese durch Lernen steht im Einklang mit der Theorie der selektiven Stabilisierung, nach der regressive Ereignisse unter vielen anderen eine bestimmte Gruppe von Kontakten stabilisieren und dadurch die präzisen Schaltkreise formen, die für eine bestimmte Funktion entscheidend sind [32]. Es wurde geschätzt, dass während der Entwicklung nach einer anfänglichen Proliferationsphase, in der eine große Anzahl von neugeborenen Neuronen produziert wird, mindestens die Hälfte der anfänglichen neuronalen Population durch Apoptose eliminiert wird [33]. Diese neuronale Elimination erfüllt mehrere Funktionen, darunter die Regulierung der Zielinnervation. Tatsächlich hängt die neurale Funktion von einer genauen quantitativen Beziehung zwischen Neuronen ab: Jedes Axon innerviert eine geeignete Anzahl von Zielzellen und jede Zielzelle wird von einer geeigneten Anzahl von Axonen innerviert. Die Entscheidung über Überleben oder Tod während der Entwicklung wird durch Afferenzen und/oder Efferenzen bestimmt [34,35].

Im Fall von im Hippocampus geborenen Neuronen könnte man annehmen, dass diejenigen Zellen, die erfolgreich verbunden sind, sowohl in Bezug auf efferente Ausgabe als auch afferente Eingabe, diejenigen sind, die durch die im Laufe des Lernens erzeugten Reize gerettet werden können. Für diese Hypothese wurde gezeigt, dass eine erhöhte synaptische Aktivität das Zellüberleben verbessert [36]. Im Gegensatz dazu könnte die Apoptose einen Trimmmechanismus darstellen, der unreifere Neuronen unterdrückt, die nicht durch Lernen ausgewählt wurden. Ihre Unterdrückung könnte die Integration älterer Zellen begünstigen, die durch aktivitätsabhängige Reize, die im Laufe des Lernens generiert wurden, stabilisiert wurden. Diese regressiven Ereignisse könnten auch das Signal-Rausch-Verhältnis verbessern, indem das Netzwerk von unspezifischem Rauschen aufgrund überflüssiger neuer Neuronen befreit wird. Unterstützend für diese Idee wurde eine Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses von motorischen Kortexzellen während des motorischen Lernens mit einer praxisbezogenen Verbesserung der Verhaltensleistung in Verbindung gebracht [37].

Die genauen Mechanismen, durch die Lernen das Überleben oder die Apoptose von unreifen neugeborenen Neuronen fördert, sind derzeit unbekannt. Die Analyse des Entwicklungsmusters neugeborener Neuronen liefert jedoch eine Reihe von mutmaßlichen Erklärungen. Neugeborene Neuronen folgen einer präzisen Reifung der neuronalen Konnektivität und Funktion, die etwa 1 Monat benötigt. Sie verlängern ihren dendritischen Baum zu variablen Zeiten nach der Mitose, und nach 3 Wochen ähnelt ihre dendritische Verzweigung der von reifen Neuronen [12,38]. Darüber hinaus verlängern neugeborene Zellen bereits 10 d nach der Geburt Axone in das CA3-Subfeld des Hippocampus [9,12]. Nach der ersten Reifewoche erhalten sie auch depolarisierende GABA-Inputs [39–44]. Gegen Ende der zweiten Woche werden die GABA-Inputs zunehmend hyperpolarisierend, und die im Erwachsenenalter geborenen Neuronen beginnen, funktionelle glutamaterge depolarisierende Afferenzen zu erhalten [11,29,40,41], ein Prozess, der parallel zur Bildung von dendritischen Dornen abläuft.

Aufgrund dieses Entwicklungsmusters ist es wahrscheinlich, dass neugeborene Neuronen, die jünger als 5 Tage sind, nicht vom Lernen beeinflusst werden, da ihnen afferente Inputs fehlen und sie noch keine Projektionsterritorien erreicht haben. Neuronen, die sich in dem Fenster befinden, in dem Lernen die Apoptose induziert, sollten funktionelle depolarisierende GABA-Inputs erhalten haben, obwohl ihr dendritischer Baum noch schwach entwickelt wäre und diese neugeborenen Zellen ihr Zielgebiet nicht erreicht haben sollten. Als Reaktion auf die lerngetriebene Depolarisation kann dieses Ungleichgewicht zwischen Input- und Output-Aktivität das Überleben dieser Zellen behindern und zu ihrem Tod führen. Ältere Neuronen, die als Folge des Lernens überleben, haben einen stärker entwickelten dendritischen Baum, der depolarisierende GABA-Inputs empfängt und einige glutamaterge enthält. Darüber hinaus haben diese neugeborenen Neuronen auch das Unterfeld CA3 erreicht. Es ist dann wahrscheinlich, dass diese neugeborenen Neuronen, die einen höheren Reifegrad erreicht haben, mit ausgewogenen Input/Output-Verbindungen von den pro-differenzierenden Effekten der Aktivierung durch GABA und glutamaterge Inputs durch Lernen profitieren können [45].

Ob die neugeborenen Neuronen, deren Überleben durch Lernen erhöht wird, am Gedächtnisprozess teilnehmen oder nicht, bleibt eine offene Frage. Obwohl neugeborene Neuronen mehrere Wochen benötigen, bis sie die volle funktionelle Reifung erreichen (Übersicht siehe [45]), können sie aufgrund ihres hohen Plastizitätsniveaus an der Verarbeitung des Gedächtnisses in unreifen Stadien teilnehmen [46,47]. Diese besonderen Eigenschaften können erklären, warum unreife Neuronen innerhalb eines kritischen Zeitraums auf Lebenserfahrungen reagieren [30]. Überlebende neugeborene Neuronen mit ähnlichen Geburtsdaten können die Bildung funktioneller neuronaler Baugruppen im CA3-Unterfeld induzieren, und die resultierenden neuen Schaltkreise können Gedächtnisspuren speichern [48]. Alternativ könnte das Hinzufügen dieser neuen Schaltkreise die Zeit neuer Speicher kodieren [49]. Neuere Studien haben jedoch gezeigt, dass, obwohl räumliches Verhalten bevorzugt neue Neuronen im Gyrus dentatus aktiviert [50,51], diese Rekrutierung erst im Alter von mindestens 4 Wochen erfolgte [50]. Wenn also die Neuronen, deren Überleben durch Lernen erhöht wird, nicht durch das andauernde Verhalten rekrutiert werden, können sie eine nachfolgende Lernerfahrung unterstützen. Es sind zusätzliche Untersuchungen erforderlich, um festzustellen, ob im Erwachsenenalter geborene Neuronen vor oder nach Erreichen der vollständigen Reife eine funktionelle Rolle bei der Gedächtnisbildung spielen

Unsere Beobachtungen zeigen auch, dass räumliches Lernen nicht nur auf der Hinzufügung neuer Neuronen oder synaptischer Verbindungen beruht, sondern auch auf regressiven Ereignissen, die in der Entfernung von Neuronen aus dem zellulären Netzwerk des erwachsenen Zentralnervensystems gipfeln. Ein Wechselspiel zwischen dem Hinzufügen und Entfernen von ausgewachsenen Neuronen als ein Mechanismus, der das erlernte Verhalten aufrechterhält, wurde bereits für erwachsene Singvögel berichtet [52,53]. Interessanterweise zeigen unsere Ergebnisse, dass die Beziehungen zwischen Lernen, Neurogenese und Apoptose bei Säugetieren und Vögeln sehr unterschiedlich sind. Beim erwachsenen männlichen Kanarienvogel beispielsweise wird die Neurogenese durch eine Apoptosewelle adulter Neuronen innerhalb des höheren Stimmzentrums ausgelöst [54]. Die derzeitige Interpretation dieser Prozesse ist, dass das Absterben älterer Neuronen und deren Ersetzung durch neue es den Kanarienvögeln ermöglicht, das im Vorjahr erlernte Liedrepertoire zu vergessen und durch ein neues zu ersetzen [52]. Bei Säugetieren ist es bei der Kodierung neuer Informationen die Apoptose jüngerer Neuronen, die den älteren das Überleben erleichtert. Als Konsequenz scheint die Apoptose bei Vögeln, während die Apoptose bei Vögeln der Substitution von älterem Lernen durch neues dient, bei Säugetieren die effiziente Addition neuer Informationen zu ermöglichen.

Zusammenfassend zeigen unsere Ergebnisse, dass räumliches Lernen einen Mechanismus beinhaltet, der dem selektiven Stabilisierungsprozess, der während der Gehirnentwicklung beobachtet wird, sehr ähnlich ist, bei dem der Produktion neuer Neuronen eine aktive Auswahl einiger und die Entfernung anderer folgt. Demzufolge basiert das räumliche Lernen nicht nur auf additiven Prozessen, die von der synaptischen Stärkung bis zur Bildung neuer Synapsen und neuer Neuronen reichen, sondern auch auf regressiven Phänomenen wie der neuronalen Apoptose. Diese epigenetische Spezifikation von Netzwerken durch Entfernung von Neuronen im erwachsenen Gehirn liefert den Beweis für einen zusätzlichen Mechanismus, der zur Etablierung der Gedächtnisbildung bei Säugetieren beiträgt.


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In frisch gefrorenen Geweben wird das Gewebe fixiert und permeabilisiert, um RNA freizusetzen, die an benachbarte Einfangsonden bindet, was das Einfangen von Genexpressionsinformationen ermöglicht. cDNA wird dann aus eingefangener RNA synthetisiert und Sequenzierungsbibliotheken hergestellt.

In FFPE-Geweben wird das Gewebe permeabilisiert, um ligierte Sondenpaare freizusetzen, die an benachbarte Einfangsonden auf dem Objektträger binden, was das Einfangen von Genexpressionsinformationen ermöglicht. Für jedes Gen im Protein-kodierenden Transkriptom spezifische Sondenpaare werden mit ihrem Gen-Target hybridisiert und dann miteinander ligiert. Die Sondenpaare werden erweitert, um Komplemente der räumlichen Strichcodes und erstellten Sequenzierungsbibliotheken aufzunehmen.

Untersuchen Sie die Genexpression im Kontext der Mikroumgebung des Gewebes

Innovationen in den Methoden der räumlichen Transkriptomik ermöglichen Wissenschaftlern ein ganzheitliches Verständnis von Zellen in ihrem morphologischen Kontext. In dieser Präsentation erfahren Sie aus erster Hand von 10x Genomics-Wissenschaftlern über bahnbrechende Verbesserungen der Technologie und spannende Anwendungen, die von Benutzern präsentiert werden.


Sexuell dimorphes räumliches Lernen bei Wiesenwühlmäusen Microtus pennsylvanicus und Hirschmäusen Peromyscus maniculatus.

L A Galea, M Kavaliers, K P Ossenkopp Sexuell dimorphes Raumlernen bei Wiesenwühlmäusen Microtus pennsylvanicus und Hirschmäusen Peromyscus maniculatus.. J Exp Biol 1. Januar 1996 199 (1): 195–200. doi: https://doi.org/10.1242/jeb.199.1.195

Es werden eine Reihe von Studien beschrieben, die entwicklungsbezogene, neuronale und hormonelle Aspekte des sexuell dimorphen räumlichen Lernens (Morris-Wasserlabyrinth) bei Wiesenwühlmäusen (Microtus pennsylvanicus) und Hirschmäusen (Peromyscus maniculatus) untersuchen. Wir fanden heraus, dass bei erwachsenen Hirschmäusen die räumliche Leistung der Weibchen während der Brutzeit im Vergleich zur Nicht-Brutzeit abnahm, während bei der männlichen Leistung das umgekehrte Muster beobachtet wurde. Es gab einen Geschlechtsunterschied, der Männchen beim räumlichen Lernen während der Brutzeit begünstigte, jedoch nicht während der Nicht-Brutzeit. Bei erwachsenen Wiesenwühlmäusen schnitten Weibchen mit niedrigen Östradiolspiegeln und Männchen im Wasserlabyrinth besser ab als Weibchen mit hohen Östradiolspiegeln. Wühlmäuse nach der Entwöhnung (20 und 25 Tage nach der Geburt) erwarben die Wasserlabyrinth-Aufgabe schneller als Wühlmäuse vor der Entwöhnung (Tag 10). Kein Geschlechtsunterschied in der Wasser-Labyrinth-Leistung war in diesen juvenilen Altersstufen ersichtlich. Als dieselben Wühlmäuse erneut als ausgewachsene Tiere getestet wurden, um das Zurückhalten und Wiedererlangen des Wasserlabyrinths zu untersuchen, meisterten sowohl Männchen als auch Weibchen aus männlich-voreingenommenen Würfen die Aufgabe besser als Männchen und Weibchen aus weiblich-voreingenommenen Würfen. Zusammen weisen die Ergebnisse dieser Studien darauf hin, dass die sexuell dimorphe räumliche Fähigkeit von der Organisation (in utero) und den Aktivierungseffekten der Gonadenhormone abhängt. Diese Studien zeigen erstmals den Einfluss natürlicher Veränderungen des Fortpflanzungsstatus auf das räumliche Lernen von Hirschmäusen und Wiesenwühlmäusen. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die räumliche Leistung von Männchen und Weibchen unterschiedlich durch Veränderungen des Fortpflanzungsstatus beeinflusst wird und dass Gruppenunterschiede im Labor mit Gruppenunterschieden in der Raumnutzung in freier Wildbahn verbunden sind. Diese Befunde helfen, frühere scheinbar widersprüchliche Befunde über geschlechtsspezifische Unterschiede in der räumlichen Fähigkeit zu klären.

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Wir haben jetzt über 200 Institutionen in mehr als 20 Ländern und sechs Bibliothekskonsortien, die an unserer Read & Publish-Initiative teilnehmen. Erfahren Sie mehr und sehen Sie sich die vollständige Liste der teilnehmenden Institutionen an.


Wissenschaft voranbringen: Eine Konferenz zur Raumbiologie

Räumliche Technologien ermöglichen neue Entdeckungen, die unser Verständnis einer Reihe von Biologien verbessern, darunter die virale Immunantwort des Wirts und die Mikroumgebung des Tumorimmunismus. Diese virtuelle Konferenz bringt Forscher, Wissenschaftler und Kliniker aus der ganzen Welt zusammen, um sich über neueste Entdeckungen in der räumlichen Biologie zu informieren und diese zu diskutieren.

Zu den wissenschaftlichen Tracks gehören:

An dieser kostenlosen Online-Veranstaltung können Sie zum für Ihren Standort günstigsten Zeitpunkt teilnehmen:

Europa: 9:00-15:30 Britische Sommerzeit / 10:00-16:30 Mitteleuropäische Zeit. 15.09.

Amerika: 11:00 - 17:30 Uhr Eastern Time. 15.09.

Asien-Pazifik: 11:00 - 17:30 Uhr Pekinger Standardzeit. 16.09.

Plenary: Peter Sorger, PhD

Alexander Aivazidis, PhD

Omer Bayraktar, PhD

Alain Borczuk, MD

Christina Curtis, PhD

Z. Gordon Jiang, MD, PhD

Christopher E. Mason, PhD

Muh-Hwa Yang, MD, PhD

Karin Pelka, PhD

Laura Perin, PhD

Robert E. Schwartz, PhD

Sargis Sedrakyan, PhD

Åsa Segerstolpe, PhD

David T. Ting, MD

Ioannis Vlachos, PhD

Advancing Science: A Spatial Biology Conference

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

Spatial Analysis of Immune Micro-Environments In Cancer and COVID-19

Otto Krayer Professor of Systems Biology at Harvard Medical School, Head of the Harvard Program in Therapeutic Sciences (HiTS) and Director of its Laboratory of Systems Pharmacology Harvard Medical School

Transcriptomics of SARS-CoV2 Induced Lung Injury: A Spatial Transcriptomics Approach

Z. Gordon Jiang, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center

COVID-19 Respiratory Distress Syndrome: Dissecting the Root Cause of Its Severity

Robert Schwartz, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Weill Cornell Medicine and Alain Borczuk, MD, Professor, Pathology and Laboratory Medicine, Weill Cornell Medicine

Spatial Insights Of Lung Pathology in COVID-19 Autopsies

Åsa Segerstolpe, PhD, Research Scientist, Broad Institute of MIT and Harvard

Temporal and Spatial Heterogeneity of Host Response to SARS-CoV-2 Pulmonary Infection

David Ting, MD, Associate Clinical Director for Innovation, MGH Cancer Center Assistant Professor of Medicine, Harvard Medical School

SPATIAL GENOMICS RESEARCH

Mechanisms of Alport Syndrome Pathogenesis

Laura Perin, PhD, Investigator, Research Urology, Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute and Sargis Sedrakyan, PhD, Investigator, Research Urology Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute

Cellular Elements and Spatially-Organized Immune Hubs in Colorectal Cancer

Karin Pelka, PhD, Post-Doctoral Fellow, Broad Institute of MIT and Harvard and Massachusetts General Hospital (MGH)

Spatial Evolution of Epithelial-Mesenchymal Program of Head and Neck Cancer

Muh-Hwa Yang, MD, PhD, Investigator, Urology Research

Assistant Professor, National Yang Ming University

SPATIAL GENOMICS DATA ANALYSIS

Shotgun Transcriptome and Spatial Profiling of SARS-CoV-2

Christopher E. Mason, PhD, Associate Professor Director, WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction, Weill Cornell Medicine

Spatial Characterization of The Tumor-Immune Microenvironment Through Therapy in Breast Cancer

Christina Curtis, PhD, Associate Professor, Medicine - Oncology

Associate Professor, Genetics, Stanford University

Whole Transcriptome in Situ Cell Atlas Reveals The Cellular Composition of The Developing Human Brain

Omer Bayraktar, PhD, Appointed Cellular Genetics Group Leader, Wellcome Sanger Institute and Alexander Aivazidis, PhD, student, Wellcome Sanger Institute

Spatial Transcriptomics and Single-Cell Integration for In-Depth Localized Tissue Interrogation

Ioannis Vlachos, PhD, Assistant Professor of Pathology, Beth Israel Deaconess Medical Center

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

Advancing Science: A Spatial Biology Conference

Start Time &ndash 9:00 am BST / 10:00 am CET

British Standard Time (BST)

Central European Time (CET)

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

Spatial Analysis of Immune Micro-Environments In Cancer and COVID-19

Otto Krayer Professor of Systems Biology at Harvard Medical School, Head of the Harvard Program in Therapeutic Sciences (HiTS) and Director of its Laboratory of Systems Pharmacology Harvard Medical School

Transcriptomics of SARS-CoV2 Induced Lung Injury: A Spatial Transcriptomics Approach

Z. Gordon Jiang, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center

COVID-19 Respiratory Distress Syndrome: Dissecting the Root Cause of Its Severity

Robert Schwartz, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Weill Cornell Medicine and Alain Borczuk, MD, Professor, Pathology and Laboratory Medicine, Weill Cornell Medicine

Spatial Insights Of Lung Pathology in COVID-19 Autopsies

Åsa Segerstolpe, PhD, Research Scientist, Broad Institute of MIT and Harvard

Temporal and Spatial Heterogeneity of Host Response to SARS-CoV-2 Pulmonary Infection

David Ting, MD, Associate Clinical Director for Innovation, MGH Cancer Center Assistant Professor of Medicine, Harvard Medical School

SPATIAL GENOMICS RESEARCH

Mechanisms of Alport Syndrome Pathogenesis

Laura Perin, PhD, Investigator, Research Urology, Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute and Sargis Sedrakyan, PhD, Investigator, Research Urology Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute

Cellular Elements and Spatially-Organized Immune Hubs in Colorectal Cancer

Karin Pelka, PhD, Post-Doctoral Fellow, Broad Institute of MIT and Harvard and Massachusetts General Hospital (MGH)

Spatial Evolution of Epithelial-Mesenchymal Program of Head and Neck Cancer

Muh-Hwa Yang , MD, PhD, Investigator, Urology Research

Assistant Professor, National Yang Ming University

SPATIAL GENOMICS DATA ANALYSIS

Shotgun Transcriptome and Spatial Profiling of SARS-CoV-2

Christopher E. Mason, PhD, Associate Professor Director, WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction, Weill Cornell Medicine

Spatial Characterization of The Tumor-Immune Microenvironment Through Therapy in Breast Cancer

Christina Curtis, PhD, Associate Professor, Medicine - Oncology

Associate Professor, Genetics, Stanford University

Whole Transcriptome in Situ Cell Atlas Reveals The Cellular Composition of The Developing Human Brain

Omer Bayraktar, PhD, Appointed Cellular Genetics Group Leader, Wellcome Sanger Institute and Alexander Aivazidis, PhD, student, Wellcome Sanger Institute

Spatial Transcriptomics and Single-Cell Integration for In-Depth Localized Tissue Interrogation

Ioannis Vlachos, PhD, Assistant Professor of Pathology, Beth Israel Deaconess Medical Center

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

Advancing Science: A Spatial Biology Conference

Start Time &ndash Asia-Pacific: 10:30 am (Beijing Standard Time)

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

Spatial Analysis of Immune Micro-Environments In Cancer and COVID-19

Otto Krayer Professor of Systems Biology at Harvard Medical School, Head of the Harvard Program in Therapeutic Sciences (HiTS) and Director of its Laboratory of Systems Pharmacology Harvard Medical School

Transcriptomics of SARS-CoV2 Induced Lung Injury: A Spatial Transcriptomics Approach

Z. Gordon Jiang, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center

COVID-19 Respiratory Distress Syndrome: Dissecting the Root Cause of Its Severity

Robert Schwartz, MD, PhD, Assistant Professor of Medicine, Weill Cornell Medicine and Alain Borczuk, MD, Professor, Pathology and Laboratory Medicine, Weill Cornell Medicine

Spatial Insights Of Lung Pathology in COVID-19 Autopsies

Åsa Segerstolpe, PhD, Research Scientist, Broad Institute of MIT and Harvard

Temporal and Spatial Heterogeneity of Host Response to SARS-CoV-2 Pulmonary Infection

David Ting, MD, Associate Clinical Director for Innovation, MGH Cancer Center Assistant Professor of Medicine, Harvard Medical School

SPATIAL GENOMICS RESEARCH

Mechanisms of Alport Syndrome Pathogenesis

Laura Perin, PhD, Investigator, Research Urology, Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute Sargis Sedrakyan, PhD, Investigator, Research Urology Assistant Professor of Research Surgery, Children&rsquos Hospital Los Angeles, The Saban Research Institute

Cellular Elements and Spatially-Organized Immune Hubs in Colorectal Cancer

Karin Pelka, PhD, Post-Doctoral Fellow, Broad Institute of MIT and Harvard and Massachusetts General Hospital (MGH)

Spatial Evolution of Epithelial-Mesenchymal Program of Head and Neck Cancer

Muh-Hwa Yang , MD, PhD, Investigator, Urology Research

Assistant Professor, National Yang Ming University

SPATIAL GENOMICS DATA ANALYSIS

Shotgun Transcriptome and Spatial Profiling of SARS-CoV-2

Christopher E. Mason, PhD, Associate Professor Director, WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction, Weill Cornell Medicine

Spatial Characterization of The Tumor-Immune Microenvironment Through Therapy in Breast Cancer

Christina Curtis, PhD, Associate Professor, Medicine - Oncology

Associate Professor, Genetics, Stanford University

Whole Transcriptome in Situ Cell Atlas Reveals The Cellular Composition of The Developing Human Brain

Omer Bayraktar, PhD, Appointed Cellular Genetics Group Leader, Wellcome Sanger Institute and Alexander Aivazidis, PhD, student, Wellcome Sanger Institute

Spatial Transcriptomics and Single-Cell Integration for In-Depth Localized Tissue Interrogation

Ioannis Vlachos, PhD, Assistant Professor of Pathology, Beth Israel Deaconess Medical Center

Exhibits Hall/Poster Viewing/Networking/Software Demonstrations

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As an innovator in reagents and tools, our purpose is to serve life science researchers globally to achieve their mission, faster. Providing the research and clinical communities with tools and scientific support, we offer highly validated biological binders and assays to address . important targets in critical biological pathways.

Leica Biosystems is a global leader in Anatomical Pathology solutions and automation, striving to advance cancer diagnostics to improve patients' lives. Leica Biosystems provides Pathologists, Histologists, and Researchers a comprehensive range of products for each step in the . Pathology process. From specimen preparation and staining to imaging and reporting, our solutions help increase workflow efficiencies meaning patients receive their results sooner. Slide after slide, Leica's easy-to-use and consistently reliable offerings provide you with the diagnostic clarity you need to give patients the results that they can trust.

For more than 20 years, Illumina has aspired to improve human health by unlocking the power of the genome. Now, through innovation and collaboration with pathologists, hematologists, and oncologists, we are enabling genomic breakthroughs in immunotherapy, biomarker discovery, and . therapy selection. As we move towards precision medicine, we have only just begun to discover the true impact of genomics. The opportunity to transform tumor profiling with innovative assays that enable comprehensive genomic profiling, new companion diagnostic development, and liquid biopsy inspires us to push boundaries and drive innovation.

Advance Cell Diagnostics - a Bio-Techne brand, based in Silicon Valley, ACD's products and pharma assay services are based on its proprietary RNAscope™ technology, the first multiplex fluorescent and chromogenic in situ hybridization platform, capable of detecting and . quantifying single molecules of RNA in situ. ACD has two product lines, namely RNAscope and BaseScope™ consisting of assay reagent kits and 15,000+ off-the-shelf probes in addition to a Pharma Assay Services business which allow customers to run assays for their unique targets rapidly. Since its first launch in 2011, the technology boasts 1200+ citations, a new publication each day now, for single, duplex and multiplex RNA analysis. ACD's products and services are based on its proprietary RNAscopeTechnology, the first multiplex fluorescent and chromogenic in situ hybridization platform capable of detecting and quantifying RNA biomarkers in situ at single molecule sensitivity. In addition to its ongoing efforts to develop proprietary diagnostic tests for cancer management, ACD also establishes partnerships with pharmaceutical and biotechnology companies to validate biomarkers for targeted therapeutic development

NANOSTRING GAMIFICATION

Announcing! All registered attendees will have the opportunity to participate in the NanoString Gamification activity. Upon entry into the virtual conference, attendees will earn points and compete for a chance to win a pair of Apple Air Pod Pro's and other awesome prizes! Collect points by attending session presentations, joining a live GeoMx Interactive Data Experience, engaging in the Virtual Lab, exploring the Exhibit Hall, interacting with booth reps, downloading posters and participating in social. Winners will be announced Friday, September 18th at 5pm ET!

Terms and Conditions for the NanoString Gamification Activity Prizes

in connection with

&bdquo Advancing Science - A Spatial Biology Conference&rdquo

Registered attendees of the NanoString Technologies Advancing Science - A Spatial Biology Conference who have participated in the Gamification Activity will have the opportunity to win the following prizes a pair of Apple AirPods Pro (three winners), NanoString branded face masks and wine glass (5 winners per region), and NanoString branded face masks and socks (25 winners per region).


Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images

Beyond sample curation and basic pathologic characterization, the digitized H&E-stained images of TCGA samples remain underutilized. To highlight this resource, we present mappings of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) based on H&E images from 13 TCGA tumor types. These TIL maps are derived through computational staining using a convolutional neural network trained to classify patches of images. Affinity propagation revealed local spatial structure in TIL patterns and correlation with overall survival. TIL map structural patterns were grouped using standard histopathological parameters. These patterns are enriched in particular T cell subpopulations derived from molecular measures. TIL densities and spatial structure were differentially enriched among tumor types, immune subtypes, and tumor molecular subtypes, implying that spatial infiltrate state could reflect particular tumor cell aberration states. Obtaining spatial lymphocytic patterns linked to the rich genomic characterization of TCGA samples demonstrates one use for the TCGA image archives with insights into the tumor-immune microenvironment.

Schlüsselwörter: artificial intelligence bioinformatics computer vision deep learning digital pathology immuno-oncology lymphocytes machine learning tumor microenvironment tumor-infiltrating lymphocytes.

Copyright © 2018 The Authors. Herausgegeben von Elsevier Inc. Alle Rechte vorbehalten.

Interessenkonflikt-Erklärung

Michael Seiler, Peter G. Smith, Ping Zhu, Silvia Buonamici, and Lihua Yu are employees of H3 Biomedicine, Inc. Parts of this work are the subject of a patent application: WO2017040526 titled “Splice variants associated with neo-morphic sf3b1 mutants.” Shouyoung Peng, Anant A. Agrawal, James Palacino, and Teng Teng are employees of H3 Biomedicine, Inc. Andrew D. Cherniack, Ashton C. Berger, and Galen F. Gao receive research support from Bayer Pharmaceuticals. Gordon B. Mills serves on the External Scientific Review Board of Astrazeneca. Anil Sood is on the Scientific Advisory Board for Kiyatec and is a shareholder in BioPath. Jonathan S. Serody receives funding from Merck, Inc. Kyle R. Covington is an employee of Castle Biosciences, Inc. Preethi H. Gunaratne is founder, CSO, and shareholder of NextmiRNA Therapeutics. Christina Yau is a part-time employee/consultant at NantOmics. Franz X. Schaub is an employee and shareholder of SEngine Precision Medicine, Inc. Carla Grandori is an employee, founder, and shareholder of SEngine Precision Medicine, Inc. Robert N. Eisenman is a member of the Scientific Advisory Boards and shareholder of Shenogen Pharma and Kronos Bio. Daniel J. Weisenberger is a consultant for Zymo Research Corporation. Joshua M. Stuart is the founder of Five3 Genomics and shareholder of NantOmics. Marc T. Goodman receives research support from Merck, Inc. Andrew J. Gentles is a consultant for Cibermed. Charles M. Perou is an equity stock holder, consultant, and Board of Directors member of BioClassifier and GeneCentric Diagnostics and is also listed as an inventor on patent applications on the Breast PAM50 and Lung Cancer Subtyping assays. Matthew Meyerson receives research support from Bayer Pharmaceuticals is an equity holder in, consultant for, and Scientific Advisory Board chair for OrigiMed and is an inventor of a patent for EGFR mutation diagnosis in lung cancer, licensed to LabCorp. Eduard Porta-Pardo is an inventor of a patent for domainXplorer. Han Liang is a shareholder and scientific advisor of Precision Scientific and Eagle Nebula. Da Yang is an inventor on a pending patent application describing the use of antisense oligonucleotides against specific lncRNA sequence as diagnostic and therapeutic tools. Yonghong Xiao was an employee and shareholder of TESARO, Inc. Bin Feng is an employee and shareholder of TESARO, Inc. Carter Van Waes received research funding for the study of IAP inhibitor ASTX660 through a Cooperative Agreement between NIDCD, NIH, and Astex Pharmaceuticals. Raunaq Malhotra is an employee and shareholder of Seven Bridges, Inc. Peter W. Laird serves on the Scientific Advisory Board for AnchorDx. Joel Tepper is a consultant at EMD Serono. Kenneth Wang serves on the Advisory Board for Boston Scientific, Microtech, and Olympus. Andrea Califano is a founder, shareholder, and advisory board member of DarwinHealth, Inc. and a shareholder and advisory board member of Tempus, Inc. Toni K. Choueiri serves as needed on advisory boards for Bristol-Myers Squibb, Merck, and Roche. Lawrence Kwong receives research support from Array BioPharma. Sharon E. Plon is a member of the Scientific Advisory Board for Baylor Genetics Laboratory. Beth Y. Karlan serves on the Advisory Board of Invitae.


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