俄外科手术机器人成功完成首例动物试验
俄罗斯科学院和奔萨农业大学发布消息，俄科院信息技术和设计研究所研发的俄罗斯首台外科手术机器人在俄国立奔萨农业大学成功完成了首例动物试验手术。俄科学院信息技术和设计研究所于2017年研发出俄罗斯首台外科手术机器人。医生可通过计算机操控台监控机器人手术的全过程，操控台可位于本院，也可通过网络从其他城市实时在线远程操控完成手术。与美国“达芬奇”外科手术机器人相比，俄罗斯首台外科手术机器人实现了数字化，并
Science子刊：利用磁性微型机器人在活动物体内靶向运送细胞
2018年7月4日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自中国香港城市大学的研究人员利用磁铁驱动的微型机器人（microrobot）将细胞运送到活的斑马鱼和小鼠体内的预定位点。他们提出使用这些具有头发宽度的微型机器人作为再生医学和细胞疗法的运送载体。相关研究结果发表在2018年6月27日的Science Robotics期刊上，论文标题为“Development of a magnetic
研究完成CRISPR-Cas13a介导的精确定点RNA编辑的人工机器
5月31日，国际学术期刊Nucleic Acids Research 在线发表了中国科学院分子植物科学卓越创新中心/植物生理生态研究所李轩研究组合作完成的题为Implementation of the CRISPR-Cas13a system in fission yeast and its repurposing for precise RNA editing 的研究论文。该工作报道了一个利用新
理性设计高选择性诱导蛋白降解分子
昨天《自然化学生物学》发表一篇由哈佛大学和诺华有关PROTAC设计的文章。这个工作以BRD4蛋白与E3链接酶CRBN的相互作用为模型，通过比较多个蛋白晶体结构发现不同长度的PROTAC尽管两端分别与CRBN和BRD4结合的分子结构一样，但因为linker长度不同会诱导CRBN和BRD4的相互作用区域完全不同，这导致选择性不同。作者利用一个叫做Rosetta的蛋白相互作用计算软件可以大概算出E3链接
科学家完成 CRISPR-Cas13a 介导的精确定点 RNA 编辑的人工机器
5 月 31 日，国际学术期刊 Nucleic Acids Research 在线发表了中国科学院分子植物科学卓越创新中心 / 植物生理生态研究所李轩研究组合作完成的题为 Implementation of the CRISPR-Cas13a system in fission yeast and its repurposing for precise RNA editing 的研究论文。该工作报
试验设计失误 Nektar极力澄清数据失败
日前，百时美施贵宝(BMS)与Nektar宣布为其领先的免疫肿瘤学项目NKTR-214进行全球战略开发和商业化合作。不过刚宣布合作，NKTR-214试验就出现了重大失误。本周末的美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上，Nektar研究人员解释了为什么这一项小型研究中获取的最新数据不应该引起恐慌。此次合作，两家公司将在全球范围内共同推广NKTR-214。BMS将领导NKTR-21
手术机器人全球市场争夺战打响
2016年全球共有4000余台医疗机器人，然而，几乎所有的手术机器人都来源于加利福尼亚州桑尼维尔市的Intuitive Surgical。这家公司最为瞩目的产品即达芬奇机器人辅助外科手术系统，亦称之为达芬奇手术机器人。达芬奇手术机器人的3D显示效果卓越，能够为医生提供准确的空间距离；仪器挡板可以为医生提供手臂支撑，极大的免去了长时间手术带来的疲劳，但机器价格高达2000万元。正是因为这一缺点，竞争
3D打印探索制造软体机器人
这条章鱼，可能是个假章鱼。深海里的软体生物一直都是神秘而暗黑的存在，像章鱼和乌贼这样的头足类动物更是机器人世界的灵感来源。The U.S. Army Research Laboratory与明尼苏达大学合作，对软体机器人进行探究。该研究小组近期发表了一份研究报告：面对庞大的障碍时，无脊椎机器人拥有天然的优势，可以挤进或绕开障碍物。因此该研究小组展开了对软体机器人的制造。与2016年12月问世的全球
Cell Rep：利用机器学习技术来寻找新型肿瘤基因突变 助力新型抗癌疗法的开发
小编推荐会议：2018年（第九届）细胞治疗国际研讨会议2018年4月16日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志Cell Reports上的研究报告中，来自宾夕法尼亚大学的研究人员通过研究表示，作为新兴的精准医疗研究领域，将来自癌症患者肿瘤的特殊遗传信息与疗法选择进行有效匹配或许无法有效鉴别出所有对特殊疗法能够产生反应的患者，而来自患者的其它分子信息或许就能够揭示这些所谓的“隐藏
机器学习更准确鉴定脑瘤种类！
2018年3月18日讯 /生物谷BIOON /——一个国际团队将甲基化指纹信息输入到一种机器学习算法中，以找到不同种类的脑瘤。在他们发表在《Nature》上的文章中，该团队描述了他们如何通过研究DNA甲基化指纹信息创造一个可以鉴定中枢神经系统肿瘤的系统，同时他们还报道了这种算法的准确率。图片来源：CC0 Public Domain对医生而言，准确鉴定病人特殊种类的肿瘤很困难，因为检测种类很少，但是