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World File Search System内部研究
航空航天研究办公室
OAR 拥有设备精良、人员配备精良的实验室和野外基地，由空军科学家负责指导，这些科学家从事的研究领域最有可能促进空军持续的技术发展。虽然 OAR 主要关注获取新的基础知识，但其始终强调将研究项目的结果应用于提高空军的能力。OAR 的任务是通过实验室内部研究来完成的，并通过拨款和合同在大学和工业实验室进行研究。OAR 前副指挥官 Ernest A. Pinson 准将于 1965 年 10 月成为该组织的新任指挥官，此前，Don R. Ostrander 少将自 1962 年 9 月起担任 OAR 指挥官，现已退休。Pinson 将军拥有罗彻斯特大学医学生理学博士学位，并已完成加州大学核物理学专业的所有要求，在目前的职位上拥有 27 年的空军研究和开发经验。尽管 OAR 有 10 个下属部门，分布在美国各地和两个国家，但其大部分资源都集中在其中三个部门。其中最大的是位于马萨诸塞州贝德福德劳伦斯 G. 汉斯科姆场的空军剑桥研究实验室 ( AFCRL)。该实验室雇用了 OAR 一半以上的人力，专门研究环境科学（涉及地球、大气和太空）和电子学。1966 财年，AFCRL 科学家研究了各种各样的课题，从初步的空中重力测量和冷雾分散技术的开发，到改进的计算机流程和新的天线设计。AFCRL 的科学家开发并验证了一种回收和再利用昂贵研究气球的新方法，在气球开发领域取得了首创。第二个组成部分，也是 OAR 的另一个主要内部实验室综合体，位于俄亥俄州赖特帕特森空军基地的航空航天研究实验室 ( ARL )，专注于物理和工程科学研究。在这些领域，ARL 正在进行的研究包括推进、超音速风洞技术、固态物理和数学。在过去的一年里，ARL 科学家在电流体动力学 (EFD) 过程领域进行了研究。这些过程为未来的太空动力系统带来了巨大的希望，该系统将使用直接能量转换过程，而不使用移动机械部件来发电。另一个显示出巨大希望的发展领域是开发一种可用于军用涡轮驱动车辆的高效惯性粒子分离器。开发这种颗粒分离器可延长发动机寿命，这一点尤其重要
Mphasis 推出“Mphasis.ai”业务部门以帮助......
• 推动业务成果的产品，从 AI 咨询开始，帮助评估和确定关键的 AI 干预措施，以完成原型，例如联络中心转型、客户体验转型等。 • 访问一系列专利 AI 资产、Hyperscaler 市场上提供的 250 多个模型以及在 Mphasis Next Labs（内部研究和创新实验室）创建的框架，这些框架可以无缝集成到现有系统和流程中。 • 访问由生成式 AI 技术和大型语言模型 (LLM) 提供支持的最先进的对话式 AI 平台，以改变企业的客户体验管理和员工敬业度，从而提高运营效率。 • 访问 Mphasis Sparkle 创新生态系统，该生态系统已招募了 50 多家领域特定初创企业（包括以 AI 为重点的初创企业），可以加速为企业共同创造强大的上市解决方案。 Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示：“在 Mphasis，云和认知主导的解决方案一直是我们独特的 Front2Back TM (F2B) 转型方法的核心。今天，我们很高兴宣布推出 Mphasis.ai 业务部门，迎接创新的新时代。我们专注于让企业充分利用人工智能的潜力，帮助他们实现业务成果最大化。我们的推出以尖端技术为核心，预示着一场变革之旅，使我们的客户能够释放无与伦比的生产力、提高效率并塑造无限可能的未来。我致力于这项事业的成功，并将亲自推动 Mphasis.ai 的推出和扩张。”“生成式人工智能技术已成为企业在快速发展的技术环境中推动创造力和效率的催化剂。凭借其产生新颖想法和解决方案的能力，Mphasis.ai 将使公司能够摆脱传统思维的束缚，使他们能够在激烈的竞争市场中脱颖而出。我们热切期待与客户和合作伙伴携手重新定义智能，同时企业也将坚定不移地追求确保未来负责任和可持续的增长，”Mphasis 首席解决方案官 Srikumar Ramanathan 表示。Mphasis 经验丰富的技术领导者 Anup Nair 将担任 Mphasis.ai 的首席架构师兼首席技术官 (CTO)，带头进一步开发、部署和扩展该业务部门，并与我们的合作伙伴团队合作，开发该领域的合作伙伴和解决方案生态系统。Mphasis 通过该业务部门提供的服务包括生成式 AI 咨询、AI 应用开发、基于强化学习的对话设计、行业特定模型开发和大型语言模型 (LLM) 微调、快速工程、LLM 应用测试、事实性评估和数据准备。
对Boerhavia diffusa（Purnarnava）植物植物作为ACE I抑制剂的硅内研究：对抗COVID-19和相关疾病的策略
摘要 - covid-19造成了人类健康灾难。感染Covid-19的人在感染期间和之后也患有各种临床疾病。Boerhavia diffusa植物以其降压活性而闻名。ACE-II抑制剂和钙通道阻滞剂被报道为B. diffusa phytoconstitentents降压活性的机制。各种研究表明，ACE-II是病毒攻击宿主细胞的结合位点。COVID-19治疗通常采用多种合成抗病毒和甾体药物。 因此，其他临床疾病（例如高血压和高血糖）是严重的并发症。 安全有效的药物输送是药物开发过程的主要目标。 covid-19接受各种草药治疗；但是，由于其低效力，它们并未被广泛使用。 许多草药植物和制剂用于治疗19. Covid-19感染，其中B. diffusa是使用最广泛的植物。 当前的研究依赖于在B. diffusa植物中发现具有ACE-II抑制活性的活性植物构成。 因此，它可以用作COVID-19和相关疾病患者的治疗选择。 从报道的文献中选择了B. divfusa植物的不同植物成分。 已经研究了植物成分对ACE-II蛋白的活性。 分子对接和配体 - 蛋白质相互作用计算工具用于内部实验。 liriodenine具有最佳的药物，生物活性和结合评分特征。COVID-19治疗通常采用多种合成抗病毒和甾体药物。因此，其他临床疾病（例如高血压和高血糖）是严重的并发症。安全有效的药物输送是药物开发过程的主要目标。covid-19接受各种草药治疗；但是，由于其低效力，它们并未被广泛使用。许多草药植物和制剂用于治疗19. Covid-19感染，其中B. diffusa是使用最广泛的植物。当前的研究依赖于在B. diffusa植物中发现具有ACE-II抑制活性的活性植物构成。因此，它可以用作COVID-19和相关疾病患者的治疗选择。从报道的文献中选择了B. divfusa植物的不同植物成分。已经研究了植物成分对ACE-II蛋白的活性。分子对接和配体 - 蛋白质相互作用计算工具用于内部实验。liriodenine具有最佳的药物，生物活性和结合评分特征。物理化学，类似药物，水溶性，亲脂性和药代动力学参数用于评估植物成分。这项内部研究旨在找到针对ACE-II的芽孢杆菌芽孢杆菌芽孢杆菌的治疗潜力。靶向ACE-II还显示出对SARS-COV-2的影响。它可以用作设计药物的基本原理，用于感染COVID-19和相关疾病的患者。关键字 - ACE-II蛋白，COVID-19，Boerhavia diffusa，silico Inilico Molecular docking，配体 - 受体相互作用
公司介绍
本演示文稿由 Royalty Pharma plc（“公司”）编制，仅供参考，不构成出售要约或购买证券要约邀请。此处提供的信息并非完整或包含您可能需要的所有信息。除非另有说明，否则此处包含的陈述截至本演示文稿发布之日，并且无论何时提供本演示文稿或出售任何证券，在任何情况下均不意味着此处包含的信息在该日期之后的任何时间都是正确的，或信息将更新或修订以反映随后可用的信息或在此日期之后发生的变化。本演示文稿包含构成“前瞻性陈述”的陈述，该术语在美国 1995 年私人证券诉讼改革法案中定义，包括表达公司对未来事件或未来结果的意见、期望、信念、计划、目标、假设或预测的陈述，与反映历史事实的陈述不同。示例包括对我们的战略、融资计划、增长机会和市场增长的讨论。在某些情况下，您可以通过“预期”、“打算”、“相信”、“估计”、“计划”、“寻求”、“预计”、“期望”、“可能”、“将”、“会”、“可能”或“应该”等术语、这些术语的否定形式或类似表达来识别此类前瞻性陈述。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及公司当前可用的信息。但是，这些前瞻性陈述并不能保证公司的业绩，您不应过分依赖此类陈述。前瞻性陈述受许多风险、不确定性和其他可变情况以及其他因素的影响。此类风险和不确定性可能导致陈述不准确，请读者不要过分依赖此类陈述。其中许多风险超出了公司的控制范围，可能导致其实际结果与其预期的结果大不相同。本演示文稿中包含的前瞻性陈述仅在本新闻稿发布之日有效。除非法律另有规定，否则本公司不承担更新任何此类声明或公开宣布对任何此类声明进行任何修订以反映未来事件或发展的任何义务，并明确拒绝承担此类义务。本演示文稿中包含的某些信息涉及或基于从第三方来源获得的研究、出版物、调查和其他数据以及本公司自己的内部估计和研究。尽管本公司认为截至本演示文稿发布之日这些第三方来源是可靠的，但尚未独立核实，并且不保证从第三方来源获得的任何信息的充分性、公平性、准确性或完整性。此外，本演示文稿中包含的所有市场数据都涉及许多假设和限制，并且无法保证此类假设的准确性或可靠性。最后，虽然公司认为其自己的内部研究是可靠的，但此类研究尚未得到任何独立来源的验证。有关更多信息，请访问美国证券交易委员会 (SEC) 网站 www.sec.gov 上的 EDGAR 查看公司向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的报告和文件。
前瞻性陈述和非GAAP措施
本演讲是由特许权使用费（The Company）制定的，仅出于信息目的而制作，不构成出售或征求购买证券的要约。本文所列出的信息并不声称要完成或包含您可能想要的所有信息。陈述是在本介绍日起的，并且在任何情况下，本演示文稿的交付或任何出售证券都不应在任何情况下都造成含义，暗示此处包含的信息截至此类日期之后的任何时间或该信息将被更新或已修订以反映以后的信息，以反映该日期之后或更改日期之后发生的。本演示文稿包含构成“前瞻性陈述”的陈述，因为该术语在1995年的美国私人证券诉讼改革法案中定义，包括表达公司意见，期望，信念，计划，目标，目标，假设，假设或预测有关未来事件或未来结果的陈述，与反映历史事实相反。例子包括讨论我们的战略，融资计划，增长机会和市场增长。在某些情况下，您可以通过术语来确定此类前瞻性陈述，例如“预期”，“打算”，“相信”，“估计”，“计划”，“ seek”，“ seek”，“ project”，“期望”，“五月”，“愿意”，“意志”，“威尔”，“可能”或“应该”或“应该”，这些术语或类似的表达式是负面的。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及目前可提供的信息。但是，这些前瞻性陈述并不是公司绩效的保证，并且您不应过分依赖此类陈述。前瞻性陈述受到许多风险，不确定性和其他可变情况以及其他因素的约束。这种风险和不确定性可能导致陈述不准确，并且警告读者不要过分依赖此类陈述。其中许多风险超出了公司的控制范围，可能导致其实际结果与其认为会发生的结果有实质性差异。本演示文稿中包含的前瞻性语句仅在此日期起。公司不承担更新任何此类陈述或公开向任何此类陈述的任何修订结果的任何义务，以反映未来事件或发展的任何义务，除非法律要求。本演讲中包含的某些信息涉及或基于从第三方来源以及公司自己的内部估计和研究获得的研究，出版物，调查和其他数据。虽然该公司认为这些第三方资源是在本介绍之日起可靠的，但它尚未独立验证，并且对从第三方来源获得的任何信息的充分性，公平性，准确性或完整性都没有任何陈述。此外，本演示文稿中包含的所有市场数据都涉及许多假设和局限性，并且无法保证此类假设的准确性或可靠性。最后，尽管该公司认为其自身的内部研究是可靠的，但此类研究尚未得到任何独立来源的验证。有关更多信息，请参阅公司在SEC网站www.sec.gov上访问Edgar，向美国证券交易委员会（“ SEC”）提交的公司报告和文件。
SARS-CoV-2 (COVID-19) 大流行中肥大细胞增多症和 MCAS 患者的风险和管理：专家意见
来自 a 维也纳医科大学内科 I、血液学分部和路德维希玻尔兹曼血液学和肿瘤学研究所，维也纳；b 密歇根大学过敏和临床免疫学分部，安娜堡；c 维罗纳大学医院过敏科，维罗纳；d 慕尼黑工业大学皮肤病学和过敏症系，Biederstein；e 格但斯克医科大学过敏学系，格但斯克；f 格但斯克医科大学皮肤病学系，格但斯克；g 梅奥诊所，过敏性疾病科，罗切斯特；h 卡斯蒂利亚拉曼恰乳腺增生研究所 (CLMast) 和 CIBERONC，Virgen del Valle 医院，托莱多；i 萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学病理学研究所，萨尔茨堡；j 曼海姆大学医院血液学和肿瘤学系； k 波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院肥大细胞增多症中心；l 格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心血液学系；m 巴黎笛卡尔大学想象研究所、索邦大学、巴黎城、巴黎国家肥大细胞增多症参考中心；n 斯坦福癌症研究所/斯坦福大学医学院；o 维罗纳大学医学系血液学科；p 奥登斯大学医院皮肤病学和过敏中心；q 慕尼黑路德维希马克西米利安大学病理学研究所；r 萨勒诺大学过敏和临床免疫学分部； s 柏林夏洛特医学院皮肤病学和过敏症系皮肤变态反应科，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员；t Citometria 中心服务中心、癌症研究中心 (IBMCC; CSIC/USAL)、IBSAL、CIBERONC 和萨拉曼卡大学医学系；u 柏林夏洛特医学院皮肤病学和过敏症系；v 巴黎皮埃尔和玛丽居里大学 (UPMC) Piti-Salp ^ etri ere 医院血液生物学系；以及 w 巴塞尔大学过敏科、皮肤病学系和生物医学系。 PV 得到了奥地利科学基金 (FWF；项目 P32470-B 和 F4704-B20) 的支持。JG 得到了查尔斯和安约翰逊基金会的支持。DDM 得到了国家过敏和传染病研究所内部研究部的支持。潜在利益冲突披露：P. Valent 获得了 Blueprint、Novartis、Deciphera、Celgene 和 Incyte 的咨询酬金以及辉瑞的研究经费。C. Akin 获得了 Blueprint 和诺华的咨询酬金以及 Blueprint 的研究经费，并且是 Blueprint 临床试验的研究员。M.Niedoszytko 曾获得 Novartis 和 AB Science 的顾问酬金，并且是
LAI TB 药物研发概述 - LEAP
o FTC 前药纳米颗粒悬浮液实现了 20 倍的半衰期延长，并完全保护人源化小鼠免受 14 天内的 HIV 暴露。 o 重新定位现有的口服药物时，快速水解是非常可取的。 前药策略可能适用于 INH。 o 对新型 INH 前药（由 JHU-CHAI 在 LONGEVITY 下开发）的初步研究证实，未配制的前药会快速水解以释放 INH。 在体外，前药在 10 分钟内大鼠、小鼠和兔血浆中完全转化为 INH。 小鼠静脉注射给药后，前药无法检测到。 千克级合成已优化（CELT）；临床前评估正在进行中。 非活性成分。即使使用了 FDA GRAS 赋形剂，LAI 也需要比批准产品更高的剂量（以稳定所需的大量 API 质量）。 新型 LAI RBT 配方的毒性归因于非活性成分。 o 在 RBT-LAI 后，大鼠出现严重的 ISR。o 一种新颖的原发性肌肉细胞毒性试验表明存在一种非活性成分。 HuSKMC 细胞毒性试验可能提供一种快速的赋形剂选择工具。需要可靠的 LAT 体外-体内相关性 (IVIVC) 来加速开发并减少动物使用。 对九种 LA 材料体内暴露曲线的先验预测与 PK 研究不可靠匹配，揭示了知识差距（例如 FTC）。o IVIVC 基于将体外释放动力学与 IV PK 分布卷积。o IVIVC 准确预测了大鼠中 FTC 的排序释放率和 PK 暴露；未确定用于在 LAT 之间进行稳健的体外-体内外推的缩放因子。 需要进一步开发体外方法以更好地进行体内预测。需要对 LAI PK 进行动物到人类的缩放，以更好地预测人类剂量、指导决策和加速 P1 开发。 IM LAI 的半衰期在不同物种之间有所不同（例如 CAB 和 RPV）。 o 我们获取了 11 种 IM LAI（出版物和内部研究）的匹配大鼠和人类数据，并从触发器动力学确定了释放速率。 o 小鼠 < 大鼠 < 人类的 PK 半衰期。 o 对少菌性小鼠模型的启示。 需要针对特定物种的算法来扩展临床前 PK。 o 组合数据集使两种方法的初步研究成为可能： 线性回归（人类 Ka vs 大鼠 Ka）。 Ka 按身体大小进行异速缩放（预测的人类 Ka = 大鼠 Ka x 0.255）。 o 发现 CAB 和 RPV 的人类 PK 预测合理一致（分别假设 50% 和 100%F）。 o 验证需要对新型 LAI 进行先验应用。
全年和第四季度2024财务业绩
本演讲是由特许权使用费（The Company）制定的，仅出于信息目的而制作，不构成出售或征求购买证券的要约。本文所列出的信息并不声称要完成或包含您可能想要的所有信息。陈述是在本介绍日起的，并且在任何情况下，本演示文稿的交付或任何出售证券都不应在任何情况下都造成含义，暗示此处包含的信息截至此类日期之后的任何时间或该信息将被更新或已修订以反映以后的信息，以反映该日期之后或更改日期之后发生的。本演示文稿包含构成“前瞻性陈述”的陈述，因为该术语在1995年的美国私人证券诉讼改革法案中定义，包括表达公司意见，期望，信念，计划，目标，目标，假设，假设或预测有关未来事件或未来结果的陈述，与反映历史事实相反。示例包括讨论我们的策略，融资计划，增长机会和市场增长，以及内部化交易的好处，包括现金节省，增强与股东的一致性，投资回报的增加，对管理连续性，透明度和治理的期望以及简化其结构的好处。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及目前可提供的信息。在某些情况下，您可以按术语来识别此类前瞻性陈述，例如“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“目标”，“预测”，“预测”，“指导”，“目标”，“目标”，“预测”，“预测”，“潜在”，“潜在”，或者“继续”，或“连续”，或“或“或“或“或”），或者是这些术语，或者是这些术语。但是，这些前瞻性陈述并不是公司绩效的保证，并且您不应过分依赖此类陈述。前瞻性陈述受到许多风险，不确定性和其他可变情况以及其他因素的约束。这种风险和不确定性可能导致陈述不准确，并且警告读者不要过分依赖此类陈述。其中许多风险超出了公司的控制范围，可能导致其实际结果与其认为会发生的结果有实质性差异。本演示文稿中包含的前瞻性语句仅在此日期起。公司不承担更新任何此类陈述或公开向任何此类陈述的任何修订结果的任何义务，以反映未来事件或发展的任何义务，除非法律要求。本演讲中包含的某些信息涉及或基于从第三方来源以及公司自己的内部估计和研究获得的研究，出版物，调查和其他数据。此外，本演示文稿中包含的所有市场数据都涉及许多假设和局限性，并且无法保证此类假设的准确性或可靠性。虽然该公司认为这些第三方资源是在本介绍之日起可靠的，但它尚未独立验证，并且对从第三方来源获得的任何信息的充分性，公平性，准确性或完整性都没有任何陈述。最后，尽管该公司认为其自身的内部研究是可靠的，但此类研究尚未得到任何独立来源的验证。有关更多信息，请参阅公司在SEC网站www.sec.gov上访问Edgar，向美国证券交易委员会（“ SEC”）提交的公司报告和文件。
新冠病毒 (COVID-19) 大流行：专家意见
来自 a 维也纳医科大学内科 I、血液学分部和路德维希玻尔兹曼血液学和肿瘤学研究所，维也纳；b 密歇根大学过敏和临床免疫学分部，安娜堡；c 维罗纳大学医院过敏科，维罗纳；d 慕尼黑工业大学皮肤病学和过敏症系，Biederstein；e 格但斯克医科大学过敏学系，格但斯克；f 格但斯克医科大学皮肤病学系，格但斯克；g 梅奥诊所，过敏性疾病科，罗切斯特；h 卡斯蒂利亚拉曼恰乳腺增生研究所 (CLMast) 和 CIBERONC，Virgen del Valle 医院，托莱多；i 萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学病理学研究所，萨尔茨堡；j 曼海姆大学医院血液学和肿瘤学系； k 波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院肥大细胞增多症中心；l 格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心血液学系；m 巴黎笛卡尔大学想象研究所、索邦大学、巴黎城、巴黎国家肥大细胞增多症参考中心；n 斯坦福癌症研究所/斯坦福大学医学院；o 维罗纳大学医学系血液学科；p 奥登斯大学医院皮肤病学和过敏中心；q 慕尼黑路德维希马克西米利安大学病理学研究所；r 萨勒诺大学过敏和临床免疫学分部； s 柏林夏洛特医学院皮肤病学和过敏症系皮肤变态反应科，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员；t Citometria 中心服务中心、癌症研究中心 (IBMCC; CSIC/USAL)、IBSAL、CIBERONC 和萨拉曼卡大学医学系；u 柏林夏洛特医学院皮肤病学和过敏症系；v 巴黎皮埃尔和玛丽居里大学 (UPMC) Piti-Salp ^ etri ere 医院血液生物学系；以及 w 巴塞尔大学过敏科、皮肤病学系和生物医学系。 PV 得到了奥地利科学基金 (FWF；项目 P32470-B 和 F4704-B20) 的支持。JG 得到了查尔斯和安约翰逊基金会的支持。DDM 得到了国家过敏和传染病研究所内部研究部的支持。潜在利益冲突披露：P. Valent 获得了 Blueprint、Novartis、Deciphera、Celgene 和 Incyte 的咨询酬金以及辉瑞的研究经费。C. Akin 获得了 Blueprint 和诺华的咨询酬金以及 Blueprint 的研究经费，并且是 Blueprint 临床试验的研究员。M.Niedoszytko 曾获得 Novartis 和 AB Science 的顾问酬金，并且是
iQuest 临床验证工作 - Avenda Health
Avenda Health 的 iQuest 软件是一种基于人工智能 (AI) 的决策支持工具，可与医学成像和活检数据结合使用来规划前列腺癌干预措施。iQuest 通过帮助用户分割 MRI 图像特征、以 3D 形式可视化癌症风险以及选择治疗部位来支持前列腺肿瘤学工作流程。迄今为止，各种临床数据回顾性研究已用于验证 iQuest 功能，包括多份同行评审的摘要和几份正在准备中的手稿。这些验证工作总结如下。AI 前列腺分割算法 (AIPSA) Avenda Health 开发了一种基于 MRI 图像自动分割前列腺的 AI 算法，并在 137 个多机构测试案例上验证了该算法。该算法在广泛的前列腺体积、扫描仪型号和图像分辨率中均表现出色，平均骰子相似系数为 0.93。此外，在与竞争产品（In Vivo DynaCAD）的前列腺分割功能进行头对头比较时，Avenda 算法表现最佳，骰子相似度（0.93 vs 0.86）和相对体积误差（4.9% vs 15.2%）均有显著改善。AI 病变轮廓算法 Avenda Health 开发了一种 AI 算法，帮助用户定义病变轮廓，以便在前列腺干预（如靶向治疗）期间使用。该算法的核心特征是癌症估计图（CEM），即整个前列腺估计的临床显著癌症（csPCa）风险的 3D 图。CEM 是使用多机构融合活检数据开发的，并在 100 例多机构前列腺切除术病例中进行了验证 [1]。事实证明，CEM 在预测 csPCa 方面非常有效，平均 AUC 为 0.92，平衡准确度为 85%。此外，使用来自外部人群的 50 例前列腺切除术病例，从 CEM 得出的默认病变轮廓优于传统规划 [1]。Avenda 病变轮廓具有更高的 csPCa 敏感性和更高的指数肿瘤包封率（分别为 97% 和 90%），高于放射科医生定义的原始目标（37%，0%）、半腺边缘（94%，66%）和 1 厘米均匀边缘（93%，82%）。在同一项研究中，iQuest 的包封置信度评分功能能够准确预测 csPCa 包封率，R 2 值为 0.98，中位误差仅为 4%。Avenda LCA 验证工作已在 5 篇同行评审和获奖摘要中发表 [2-6]，手稿正在准备提交期刊 [1]。病变轮廓勾画的医生研究除了内部研究确认用户与 iQuest 整体交互的准确性和有效性之外，还通过多读者（N = 10）多病例（N = 50）研究使用根治性直肠切除术标本作为基本事实来评估病变轮廓勾画任务[7-10]。使用 iQuest 的读者（医生）绘制的病变轮廓比手动定义的轮廓识别出更多的 csPCa（97% vs 38%），同时比半腺轮廓保留了更多的良性组织（72% vs 53%）。iQuest 轮廓的平衡准确度明显高于两种比较方法，阅读时间减少了 40%。手稿正在准备提交给期刊 [9]。