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克服心理治疗中人工智能的潜在缺陷：文献更新
人工智能 (AI) 已逐渐影响到世界各地的医疗保健。人们对随时可用的心理健康服务的需求日益增长，再加上新技术的迅速发展，引发了人们对使用人工智能进行心理治疗方法的可行性的讨论。尽管有积极的影响，但人工智能在心理治疗中的应用也存在明显的缺点。对于非人类实体来说，建立治疗联盟是困难的。心理治疗是一项过于复杂的任务，对于有限的人工智能来说。人工智能似乎能够处理明确定义且相对简单的工作。此外，人工智能故障、数据保密性、知情同意和偏见风险都是潜在的问题。我们提供了文献更新，介绍了克服这些问题的可能解决方案。
克服胰腺癌的治疗耐药性
致癌作用是由致癌基因 Kirsten Ra Sarcoma (kras) 的驱动突变和肿瘤抑制基因（如 tp53、细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶 (cdkn2a)、抗 decapentaplegic 同源物 (smad)-3 和 − 4 的缺失突变逐渐积累引起的 [3] 。乳腺癌 A2 (brca2) 和 A1 (brca1)、brca2 的伴侣和定位器 (palb2)、毛细血管扩张性共济失调突变 (atm)、mutL 同源物 1 (mlh1)、mutS 同源物 2 (msh2) 和 6 (msh6) 中的种系突变也与胰腺癌易感性有关，在 4 – 19 % 的遗传性 PDAC 中发现 [4] 。这些基因改变伴随着胰腺导管细胞内的组织学变化，导致癌前病变（称为胰腺上皮内瘤变 (PanIN)）的等级不断提高。
克服胰腺癌的耐药性
致癌作用是由癌基因Kirsten RA SARMA（KRAS）中驱动突变的逐渐积累以及肿瘤抑制基因的功能丧失突变引起的，例如TP53，Cyclin-依赖性激酶（CDKN2A），母亲（母亲），针对Decentapplegic filestaplegic同源物（Smad）-3和-3和-4 [3]。BRCA2（PALB2）的合作伙伴和本地化，乳腺癌A2（BRCA2）和A1（BRCA1）中的种系突变，Ataxia telangictia症突变（ATM），MUTL同源1（MLH1），MUTS同源2（MSSH2）和6（MSH2）和6（MSH6）也与Prantis cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer cancer canters cantl of sentoccant也很少相关。这些遗传改变伴随着胰腺导管细胞内的组织学变化，导致
靶向 BCL2 可克服小细胞肺癌的耐药性并增强 AZD2811 对 Aurora 激酶 B 抑制的反应
利益冲突声明 LAB 获得阿斯利康和安进的研究支持，并担任默克夏普和多姆公司、Arrowhead Pharmaceuticals、Chugai Pharma、阿斯利康、Genetech Inc.、Abbvie、BeiGene、Jazz Pharmaceuticals 的咨询/顾问。CMG 是阿斯利康、百时美施贵宝、Jazz Pharmaceuticals 和 MonteRosa 的顾问委员会成员，也是阿斯利康、百时美施贵宝和 Jazz Pharmaceuticals 的演讲局成员。CMG 还获得了阿斯利康的研究支持。CMD 获得了安进和阿斯利康的差旅补助，以及罗氏、默沙东和默克的个人演讲费。在生成本稿件的数据时，UP、CA、JS、JEPJT、GF 和 JU 是阿斯利康的员工和股东。所有其他作者声明没有竞争利益。
增强的TP53重新激活破坏了MYC转录程序，并克服了急性髓样白血病中的Venetoclax耐药性
肿瘤抑制剂TP53经常在癌症中以突变的方式灭活，并通过抑制其阴性调节剂来重新激活。我们在这里cotarget MDM2和核出口XPO1至p53的最大转录活性。MDM2/XPO1抑制积累了核p53，并引起其转录靶标25至60倍。TP53调节MYC，MDM2/XPO1抑制作用破坏了C- MYC调节的转录组，从而导致急性髓样白血病（AML）的凋亡的协同诱导。出乎意料的是，耐Venetoclax的AML表达高水平的C-MYC，并且容易受到MDM2/ XPO1抑制体内的抑制作用。然而，MDM2/XPO1抑制后持续存在的AML细胞表现出静止和应激反应 - 相关表型。venetoclax克服了这种抗性，如单细胞质量旋转术所示。MDM2，XPO1和BCl2的三重抑制作用非常有效，对抗Venetoclax的AML体内。我们的结果提出了一种新型的，高度可翻译的治疗方法，利用p53重新激活以过度反应，反应适应压力的静脉抗体耐药性。
克服采用障碍并抓住未来增长机会
机器学习 (ML) 是最突出的人工智能技术之一，其特点是能够从数据中学习并随着时间的推移提高性能，而无需明确编程。ML 算法分析大型数据集以识别模式、做出预测并提供可以推动决策和运营效率的见解 (Jordan and Mitchell, 2015)。对于中小企业来说，ML 在客户关系管理 (CRM)、供应链优化和预测性维护等领域尤其有益。例如，ML 可以分析客户数据以预测购买行为、细分市场和个性化营销策略，从而提高客户参与度和满意度 (Chen et al., 2012)。在供应链管理中，ML 可以优化库存水平、预测需求并简化物流，从而节省成本并改善服务交付 (Hofmann and Rüsch, 2017)。
克服胆管癌的治疗耐药性
在过去的 5 年中，我们对胆管癌 (CCA) 的理解和临床治疗取得了重大进展。开创性的研究阐明了 CCA 中肿瘤微环境的免疫状况和病理特征。基于免疫和代谢的分类系统的发展使我们能够对肿瘤微环境和 CCA 的起源进行细致的探索，从而有助于详细了解肿瘤进展调节。尽管有这些见解，但靶向疗法尚未产生令人满意的临床结果，凸显了对创新治疗策略的迫切需求。本综述描述了 CCA 的复杂性和异质性，研究了当前的治疗策略和临床试验状况，并深入研究了靶向疗法背后的耐药机制。最后，从单细胞和空间转录组学的角度，我们解决了治疗耐药性的挑战，讨论了克服这一障碍并提高治疗效果的新兴机制和潜在策略。
RAB5克服了由肿瘤介导的CAR捕获诱导的CAR T细胞功能障碍
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年7月26日。; https：//doi.org/10.1101/2024.07.26.605334 doi：biorxiv Preprint
效力难题：克服细胞和基因治疗开发的效力测定方面的挑战
开发可靠的效力分析对于CGT的成功商业化至关重要。尽管基于细胞的产品的内在变异性和自体样品的局限性构成了重大挑战，但战略方法可以牢固地评估效力。尽管最近的监管建议提供了比以前更全面的指导，但行业反馈强调了进一步清晰的必要性。通过利用Solvias的专业知识，客户可以克服与效力分析相关的挑战，确保对CGT进行有效测试，并提供适当的粒状数据档案，以支持提交有关营销许可的监管文件。我们提供了必要的支持和指导，以使ATMP从实验室成功翻译为诊所。