今年在加利福尼亚州圣地亚哥举行的美国癌症研究协会（AACR）年会上，空间生物学、细胞疗法、靶向蛋白质降解、组学和所有类型的大规模计算分析占据了主导地位。本次年会带来了超过 7,200 份摘要、3,000 张海报和数十场研讨会，规模堪称历届之最，与会者得以一睹癌症治疗的未来。
即将卸任的 AACR 主席 Phil Greenberg 医学博士在开幕致辞中预测，最新的技术进步将在未来几十年内带来“癌症预防、诊断和治疗方面的巨大飞跃”。随着人们对这些最新进展的关注度与日俱增，Greenberg 同时也提醒仍然需要与公众进行清晰、简洁的沟通。COVID-19 疫情证明了科学家的科学理解与公众认知之间的脱节。Greenberg 表示，为了弥合这一理解差距，科学家们需要像对待任何其他专业技能发展一样对待公众宣传，并寻找能够与普通大众进行有效科学交流的榜样和导师。
CST 在 AACR 2024 上的展位。
即使在科学研究界，人工智能、大型语言模型和复杂计算分析的日益使用也需要加强跨学科合作和有效沟通。
“我们正处于一个拥有大型数据集、大量临床数据和复杂生物信息学工具的时代，需要强大的分析方法才能正确地将所有这些信息用于有效的科学、后续实验以及治疗，”CST 免疫学发展科学家 Brad Hogan 解释道。“离我在博士时代能专注于一两种特定通路中的一两种特定基因或蛋白质，还有很长的路要走。”
CST 产品设计与战略高级总监 Antony Wood 补充道：“计算科学家现在站在了抗击癌症的前沿和中心，他们越来越多地参加 AACR 等行业会议，以帮助我们这些生物学教育背景的人了解大规模计算分析的影响。”“随着数据科学从学术或理论领域转向真正的转化医学，它需要一种新的方式来与在彼此领域经验有限的同行进行沟通和合作。”
随着这些障碍被打破，我们可以学到很多关于有效科学传播的知识。任何一个最初被人工智能和数据科学的细微差别弄糊涂的生物研究人员，只要记住学习一个新技术领域的陌生感就可以。这种经验以及那些促成了成功合作的策略可以用来鼓励科学家和普通大众之间进行更频繁、更有影响力的对话。阐明复杂的概念和想法，让公众能够理解和接触科学，这些能力对于科研的未来至关重要。
为了能启动这种对话，我们询问了参加 AACR 的 CST 科学家，他们在展会上最感兴趣的是什么，以及这对癌症研究的未来可能意味着什么。以下是他们强调的内容：
Amrik Singh，免疫学产品设计与策略研究员
“延续 AACR 2023 和 SITC 2023 的趋势，人们非常关注开发创新的基于细胞的免疫疗法来治疗实体瘤。全基因组 CRISPR 筛选和合成生物学正在产生数量空前的新方法来破解和重构 T 细胞生物学，从而帮助有效攻克实体瘤。
Antony Wood，产品设计与战略高级总监
“应用大型语言模型 (LLM) 来理解癌症作为一种疾病的复杂性——使用单细胞转录组学、蛋白质组学、遗传学，以及可能的磷酸-遗传学——正进入通过大规模计算分析而非低通量临床前研究来确定治疗脆弱性的成功预测的阶段。 此外，基于人工智能的病理诊断图像分析方法也在这里亮相；问题是社区和监管机构“何时”（而不是“是否”）能采用此类技术。不过，还是要提醒一下。无论何时何地使用人工智能，都必须使用严格的验证方法来验证结果，就像针对我们在实验室开发的任何其他类型的工具、技术或疗法一样。”
Brad Hogan，免疫学发展科学家
“令我感到兴奋的是，许多科学家现在能够利用大型多组学数据集，不仅可以专注于新的治疗靶标，还能专注于针对癌症疗法的理想组合治疗靶标或特殊抗体设计，具有非常有前景的疗效。这些大型组学数据集与机器学习相结合，可以为三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌和胰腺癌等特别困难的癌症产生特异性和有效的治疗方法，这一点非常令人振奋，并且有望带来越来越多的有效疗法。”
Jeremy Fisher，偶联部门副总监
“多重和多模式策略在癌症研究的各个方面都占据牢固地位，从双特异性抗体药物偶联物和三特异性杀伤因子等新疗法到完全整合的空间蛋白质组学、转录组学和 3D 成像。此外，用于活细胞分析和多尺度建模的新工具解决了大多数用于查询蛋白质表达和细胞表型的平台的随机性。
了解免疫系统和肿瘤微环境在时空背景下的动态相互作用将为指导治疗选择提供新的机会。”
CiteAb 每年都会在 AACR 上表彰究试剂领域的生命科学组织，以认可他们对该行业的贡献。这些奖项基于几个因素，其中包括产品在不同领域的科学出版物中被引用的频率。今年，我们很荣幸在三个不同类别中获得表彰：
从左至右：CiteAb 首席执行官 Andrew Chalmers；CST 营销高级副总裁 Harjit Kullar 博士；以及 CST 首席运营官 Craig Thompson。
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海报：生化、细胞和 3D 球体模型系统中 TGF-β 诱导的上皮间质转化生物标记物的定量评估 |Tony Wood 博士，产品设计与战略高级总监，CST 与 Agilent Technologies |
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海报：常见 mIHC 方法与 TME 表征中新型 SignalStar 检测的系统性比较 | Jennifer Ziello，理学硕士，CST 高级研究员 |
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海报： 同基因小鼠肿瘤中肿瘤和免疫细胞谱系的空间结构 | Lisa Arvidson 博士，定制抗体偶联团队负责人，CST 和 Leica Microsystems |
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海报：一种用于检测、富集和激活表达 scFv 嵌合抗原受体细胞的新型单克隆抗体 | Amrik Singh 博士，CST 免疫学高级研究员 |
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海报：选择表观基因组检测：比较 ChIP-seq、CUT&RUN 和 CUT&Tag | Angela Guo 博士，CST 表观遗传学应用科学家 |
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