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Krabbe病(KD)是由GALC基因突变引起的溶酶体储存疾病(LSD)。有50多种单遗传LSD,在很大程度上阻碍了儿童的正常发育,并且经常导致过早死亡。目前尚无LSD的治疗方法,可用的治疗通常不足,表演短,并且并非没有合并症或长期副作用。过去30年中,我们对LSD病理学以及治疗方案的理解取得了重大进步。最近根据这些进展开始了两项基于基因治疗的临床试验,NCT04693598和NCT04771416。本评论将讨论我们对KD的了解如何到达今天的位置,重点关注临床研究,以及发现的内容如何证明对其他LSD的治疗有益。

Krabbe病的临床前研究 比较阿尔茨海默氏病中脑脊液,血浆和神经成像生物标志物 的打孔CD3患者的事后分析 下一代微流体学:实现实验室-A 的承诺 结合IVU + OCT数据,生物力学模型和机器学习方法,用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测 在编码转录因子的基因中引起疾病​​的突变,对光感受器发育至关重要 离子通道调节肠道免疫 无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能 通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目 数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应:系统评价和荟萃分析 神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤 针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标 tert,CNS恶性肿瘤的启动子

Krabbe病的临床前研究
比较阿尔茨海默氏病中脑脊液,血浆和神经成像生物标志物
 的打孔CD3患者的事后分析
下一代微流体学:实现实验室-A 的承诺
结合IVU + OCT数据,生物力学模型和机器学习方法,用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测
在编码转录因子的基因中引起疾病​​的突变,对光感受器发育至关重要
离子通道调节肠道免疫
无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活
 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能
通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目
数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学
 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应:系统评价和荟萃分析
神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤
针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标
 tert,CNS恶性肿瘤的启动子PDF文件第1页

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下一代微流体学:实现实验室-A 的承诺
结合IVU + OCT数据,生物力学模型和机器学习方法,用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测
在编码转录因子的基因中引起疾病​​的突变,对光感受器发育至关重要
离子通道调节肠道免疫
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2024 年

CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持

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用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系,邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系,邮编 新泽西州普林斯顿 08544,美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系,邮编 BC 温哥华,邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要:由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器,其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此,这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究,这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务,同时消耗更少的能量。我们假设 [3],我们可以利用光子学的高并行性和速度,将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用,而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合,光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍,同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制;这是一项非常具有挑战性的任务,涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用,因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。

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b"作者姓名:Divyanshu Tak 1,2, ;Biniam A. Garomsa 1,2 ;Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ;Anna Zapaishchykova 1,2, ;Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ;Zezhong Ye 1,2, ;John Zielke 1,2 ;Yashwanth Ravipati 1,2 ;Sri Vajapeyam 4 ;Ceilidh Smith 2 ;Kevin X.Liu 4 ;Pratiti Bandopadhayay 4,5 ;Sabine Mueller 9 ;黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5;Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系:1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目,美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系,美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系,荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院,美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学,美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院,美国费城 8. 宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系,美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心,纽约,美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科,马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址:Benjamin H. Kann,医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目,麻省总医院布莱根,哈佛医学院,221 Longwood Avenue,Ste 442,波士顿,马萨诸塞州 02115,美国 电子邮件:Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理,但需要具有可泛化知识的算法,以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止,该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制,这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应,提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里,我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC),这是一种新颖的基础模型,旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示,并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证,证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型,特别是在低数据设置和高难度任务中,允许在其他不可行的情况下应用。

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