近日，中国科学院动物研究所赵方庆团队在权威科学期刊《Cell》上发表了一项突破性研究成果。该团队开发了一种名为PLATO的全新空间蛋白组学技术框架，为复杂组织的蛋白质空间分布研究开辟了新路径。

IT之家从官方介绍获悉，该研究提出了全新的空间蛋白组学技术框架 ——PLATO， 通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术 ，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25 微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术瓶颈。

PLATO技术的一大亮点在于其极高的信息利用效率，充分发挥了人工智能的优势，能够在有限的样本数据下进行高效的全组织空间蛋白质组分析。该技术不仅实现了25微米的超高分辨率，还可以同时检测肿瘤组织中数千种蛋白质的分布。这一过程犹如从千个不同的角度同步捕捉肿瘤的“高清图像”，让我们能够多维度深入了解肿瘤内部复杂的运作机制。

癌症，一直以来都是全球医学领域最大的挑战之一，其复杂性让人望而生畏。但别急，随着科技的不断进步，精准治疗的曙光正在渐渐显现。实现有效治疗的关键在于深入了解肿瘤内部的分子信息，而这正是近年来崭露头角的空间组学技术所能带来的改变。想象一下，空间组学就像是为肿瘤拍摄一组“分子级高清照片”，使科学家能够清晰地观察肿瘤的结构特征。

肿瘤是全球医学研究面临的重大难题之一，精准治疗肿瘤是实现有效治疗的关键。然而，精准治疗的前提是能够全面、清晰地了解肿瘤内部的分子信息。近年来兴起的空间组学技术有望解决这一问题。空间组学犹如为肿瘤拍摄“分子级高清照片”，它能够在分子层面上全面揭示肿瘤的 ...

该研究提出了全新的空间蛋白组学技术框架——PLATO，通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术的瓶颈。

在教育领域，人工智能（AI）的应用正重新定义传统课堂的意义。最近，美国亚利桑那州特许学校委员会批准了一所名为Unbound Academy的在线学校，该校计划用人工智能助教取代传统教师。这一决策不仅令人瞩目，也折射出教育技术走向新阶段的历史变迁。根据Unbound Academy的承诺，学生在该校的学习成绩将比传统学校高出2.4倍，这引发了人们对人工智能在教育中的巨大潜力的真切关注。

GSI科技（GSIT）发布了2025财年第三季度财报，显示收入同比增长2%至5.4百万美元，每股摊薄净亏损改善至0.16美元。尽管运营改善并推进战略计划，公司股价在盘后交易中下跌4.11%，收于2.8美元，反映出投资者的担忧。