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Araceli Biosciences与Ginkgo Bioworks推动Nebula“Lab-in-the-Loop”系统实现大规模细胞成像

Araceli Biosciences与Ginkgo Bioworks推动Nebula“Lab-in-the-Loop”系统实现大规模细胞成像 - 币界网 Araceli Biosciences与Ginkgo Bioworks推动Nebula“Lab-in-the-Loop”系统实现大规模细胞成像 Araceli Biosciences与Ginkgo Bioworks宣布,将Araceli的Endeavor高内涵成像设备整合进Ginkgo位于波士顿的自主实验室Nebula。双方表示,该系统可为药物发现中的AI模型训练和验证提供大规模、实时分析的细胞数据 。Araceli Biosciences与Ginkgo Bioworks(NYSE: DNA)今日宣布,将Araceli的Endeavor®高内涵成像设备整合进Ginkgo位于波士顿的自主实验室“Nebula”。 Araceli表示,Endeavor是全球速度最快的高内涵成像系统,可为Nebula现有技术补充细胞成像与实时分析能力,并向研究人员提供用于训练和验证药物发现AI模型所需的大型、经过整理的数据集。Nebula基于Ginkgo的“Reconfigurable Automation Carts”(RACs)构建。Ginkgo称,每个RAC都是一个模块化单元,集成机器人手臂、自动化样本转运和统一控制软件,因此设备可以随着工作流程变化而新增或重新排列。 Ginkgo表示,每天有数十名科学家使用Nebula上的100多个RAC开展真实研究、提交实验方案,并在次日获得数据。Nebula可自主并行处理大量工作,全天候运行,所需空间约为传统实验台完成同样工作所需空间的三分之一。Endeavor系统可在不到四分钟内扫描一块1536孔板,已整合进Nebula基于RAC的系统中,并可在持续运行的实验旁边连续工作。 借助Araceli的ClaireRT™软件,Endeavor会在图像采集过程中对每个孔进行分析。如果某个孔未达到预设标准,系统可通知操作人员或Nebula,或暂停成像,以便在实验继续前修正问题。Araceli Biosciences总裁兼首席执行官Matt Beaudet表示:“下一代药物发现AI需要规模完全不同的生物数据。 实验室本身正在发生变化。它现在会生成细胞数据、解读所见内容,并实时作出反应。Ginkgo正通过Nebula实现这一点,而Araceli则将高分辨率成像和实时分析以大规模方式整合进这一流程。 ” Ginkgo Bioworks联合创始人兼首席执行官Jason Kelly表示:“每当你为一个自主实验室增加一台一流设备,它的价值就会提升。拥有自己的自主实验室后,每位科学家都可以使用Endeavor行业领先的高内涵成像,并轻松与其他所有设备连接。这正是自主实验室提供的能力:把生物学中最好的工具整合到一个统一软件系统中,让实验全天候运行。 ” Araceli Biosciences表示,公司开发全球最快的高内涵成像设备以及面向自动化、AI驱动实验室的AI分析软件。其集成解决方案可实时提供细胞洞察,使自动化工作流程能够在实验每个阶段检查质量并作出决策,从而帮助生物技术和制药公司更快、更有把握地扩展研究成果。更多信息见aracelibio.com。 Ginkgo Bioworks表示,公司开发工具,帮助任何人更容易地设计生物过程。公司提供以机器人替代人工实验操作的自主实验室,从而显著提升科学家的生产力。Ginkgo自有的自主实验室也可通过其合同研究服务“Datapoints”和“Solutions”以“云实验室”形式提供。 更多信息见ginkgo.bio,或关注其社交媒体账号X(@Ginkgo和@Ginkgo_Biosec)、Instagram(@GinkgoBioworks)、Threads(@GinkgoBioworks)和LinkedIn。Ginkgo Bioworks开发自主实验室基础设施和生物数据生成服务,以使实验科学更具可扩展性和可及性。Ginkgo Bioworks称,其是细胞编程领域领先的横向平台,提供灵活、端到端的服务,帮助食品与农业、制药、工业和特种化学等多个市场的企业应对挑战。 Ginkgo Bioworks还表示,本新闻稿包含美国证券法意义上的若干前瞻性陈述,包括关于该合作伙伴关系能力和潜在成功,以及Ginkgo自主实验室的陈述。这些前瞻性陈述通常使用“相信”“可能”“预测”“潜在”“预计”“预期”“估计”“打算”“战略”“未来”“机会”“计划”“或许”“应该”“将”“会”“将是”“将继续”“很可能导致”等类似表述。前瞻性陈述属于基于当前预期和假设的未来事件预测、推断及其他陈述,因此存在风险和不确定性。 多项因素可能导致实际未来事件与本新闻稿中的前瞻性陈述存在重大差异,包括但不限于: 公司能否实现与场地整合计划相关的短期和长期成本节约,包括能否终止租约或为闲置设施找到分租方; Ginkgo证券价格因多种因素波动,包括其所处及拟进入的竞争激烈且高度监管行业的变化、竞争对手业绩波动,以及影响其业务的法律法规变化; 公司执行业务计划、预测和其他预期,以及识别和实现额外商机的能力,包括其解决方案和工具业务; 公司持有其他经营实体股权以及为服务可能收到的其他非现金对价所带来的波动性和流动性风险; 政府预算优先事项及分配给政府机构的资金存在不确定性,包括美国政府停摆可能带来的不利影响; 公司能否在预期时间表和规模内扩展其自主实验室(包括Nebula)、提升产能并进一步增强能力; 自主实验室基础设施在更广泛生命科学和工业生物技术市场中的采用速度及其替代人工实验工作的程度; 公司将自主实验室平台与第三方AI模型及其他技术整合的能力,以及这些技术的发展和采用速度;以及 公司维持并扩大与战略合作伙伴和客户关系的能力,包括本新闻稿所述合作方。 上述因素并非穷尽。读者还应仔细考虑Ginkgo于2026年2月26日向美国证券交易委员会(SEC)提交的10-K年度报告“风险因素”部分以及其不时向SEC提交的其他文件中描述的其他风险和不确定性。上述文件列出了并讨论了更多重要风险和不确定性,可能导致实际事件和结果与前瞻性陈述中的内容存在重大差异。 前瞻性陈述仅截至发布之日有效。请读者不要过度依赖前瞻性陈述,Ginkgo不承担也无意因新信息、未来事件或其他原因更新或修订这些前瞻性陈述。Ginkgo不保证公司能够实现其预期。 Araceli Biosciences投资者与媒体联系人:[email protected] Pacira BioSciences(PCRX)周四盘中上涨44.03%,文章称其日线、小时线和15分钟线技术指标均处于超买区间,但整体趋势仍偏多;此前还有媒体报道公司与 Molteni Farmaceutici 达成欧洲分销合作。Omn代币发行m Media与内容内广告平台Rembrand合作,将其AI驱动的VISTA平台与Acxiom、Omni及主要媒体伙伴的优质流媒体库存结合,帮助品牌在优质流媒体内容中识别、规划并投放内容内广告。双方称,这一能力可提升相关性、可衡量性和投放规模。 Veeva Sy

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AI Analysis:

🦊 Nova's Take This is a biotech R&D story, not a crypto catalyst — Araceli's Endeavor imager plugging into Ginkgo's Nebula lab is about AI-driven drug discovery, with no token, chain, or exchange angle attached. There's no tradeable link to digital assets here. 📊 Market Impact None directly: no listed crypto project is named, and "AI + biotech" headlines don't move BTC, ETH, or DeFi liquidity. At most it feeds the broad AI-narrative sentiment that occasionally lifts AI-themed tokens, but that's a stretch, not a driver. 💡 Trading Advice Skip it — don't force a trade out of unrelated news, since narrative-chasing on zero crypto linkage is how accounts bleed. If you want AI-narrative exposure, trade it on real catalysts (token launches, compute deals), not lab-equipment press releases. *Not financial advice — manage your own risk.* 🦊

Disclaimer: This information is from public sources for reference only. Traceless does not guarantee accuracy.

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emma.scott1 10-09 09:39

More high-content imaging data flowing into AI training sets is exactly what drug discovery needs. Curious whether this produces actionable targets or just another data moat.