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帕金森氏病的临床诊断
从历史上看，新疗法平均需要17年才能成为日常实践的临床证据。考虑当今可用的高效治疗，以防止或延迟肾脏疾病的开始和进展，这一时期太长了。现在是时候减少我们所知道的与我们所做的事情之间的差距。有明确的指导方针，可以预防和管理肾脏疾病的常见危险因素，例如高血压和糖尿病，但只有一小部分患有这些疾病的人被诊断出全球范围内，而且甚至较小的人数都可以接受适当的治疗。同样，绝大多数患有肾脏疾病的人都没有意识到自己的状况，因为它通常在早期阶段保持沉默。即使在被诊断出的患者中，许多人也无法接受适当的肾脏疾病治疗。考虑到肾脏疾病，肾衰竭或死亡的严重后果，必须及早开始治疗。从初级保健水平开始，应最大化诊断和治疗早期肾脏疾病的机会。有许多系统的障碍，从患者到医生，都通过卫生系统和社会因素。要保护和改善任何地方的每个人的肾脏健康，必须认识到这些障碍中的每一个，以便开发和实施可持续的解决方案，而不会进一步延迟。
轻度认知障碍的多维数字生物标志物表型：早期识别、诊断和监测的考虑因素
轻度认知障碍 (MCI) 对全球不断增长的人口构成了挑战。及早识别 MCI 风险和诊断对于在正确的时间提供正确的干预措施至关重要。值得注意的是，使用传统生物标志物预测、诊断和监测 MCI 的可靠、有效和可扩展的方法很少。数字生物标志物在理解 MCI 方面具有新的希望。然而，识别专门针对 MCI 的数字生物标志物很复杂。MCI 的生物标志物谱预计是多维的，具有基于不同病因的多种表型。需要使用高维统计和深度机器学习等高级方法为 MCI 构建这些多维数字生物标志物谱。在临床实践中将患者与这些 MCI 表型进行比较可以帮助临床医生更好地确定病因（其中一些病因可能是可逆的），并制定更精准的护理计划。我们还探讨了针对 MCI 人群开发可靠的多维数字生物标志物谱的关键考虑因素。
使用混合挤压和激励增强模型从 OCT 图像中检测高级视网膜疾病
视网膜疾病会严重危害人们的视力，直接影响生活质量。视网膜是人眼的重要组成部分，由视觉细胞组成。它负责处理视觉信息。黄斑是中央视觉所必需的，位于视网膜层内。视网膜损伤，特别是黄斑区域的损伤，会导致视力严重丧失 [ 1 ]。因此，及早发现视网膜异常对于及时治疗和减少视力丧失至关重要 [ 2 ]。最常见的视网膜疾病包括糖尿病性黄斑水肿 (DME) 和年龄相关性黄斑变性 (AMD)。AMD 有两种类型：湿性 AMD（脉络膜新生血管，或 CNV）和干性 AMD（视网膜黄斑硬化症），后者是 65 岁以上人群失明的主要原因 [ 3 ]。约 25% 的糖尿病患者患有糖尿病性黄斑水肿 (DME)，这是由于糖尿病导致视网膜积液所致。如果不及时治疗，这些疾病可能会永久损害视力。因此，开发自动诊断系统对于有效的治疗计划至关重要，因为此类系统可以减轻临床医生的负担并提高早期检测率 [ 4 ]。
apexgroup.com 1 阿布扎比全球市场（“ADGM”）...
• 2024 年 10 月 17 日，FSRA 的金融和网络犯罪预防团队发布了 FCCP 2024 年第 84 号通知，内容涉及网络安全委员会警报 - 入侵指标（“IoC”），要求立即关注并采取行动。提醒相关人员，网络安全委员会警报每天都会在 FCCP 网络犯罪预防网页 Cybercrime Prevention (adgm.com) 上发布。相关人员需要定期查看这些警报作为情报来源，并采取适当行动以增强其系统并有效保持对潜在网络威胁的强大控制。相关人员应将 IoC 导入其安全监控工具，并持续监控网络流量、端点和系统日志，以查找任何 IoC 的迹象。这将确保及早发现与 IoC 相关的潜在违规行为，并允许相关人员领先于威胁形势并保护自己免受恶意活动的侵害。 • 2024 年 11 月 14 日，FSRA 发布以下指导意见，加强了其可持续金融监管框架：
团队成果文件生物传感团队 Twente - SensUs
AkiSense 是一种创新的生物传感器，用于持续监测肌酐浓度，以便及早发现急性肾损伤 (AKI)，主要针对 ICU 和 ICU 后患者。我们的解决方案旨在促进及时干预、减少住院时间并最终提高患者存活率，同时兼顾环保。这是通过电化学方法实现的，该方法使用基于适体的表面化学、方波伏安法和可逆性来创建校准曲线，从而实现高效的肌酐检测。该系统将墨盒技术与包含硬件和软件组件的设置相结合，以提供直观的用户界面。讨论了一个潜在的市场实现案例，其中概述了一项 10 年商业计划，以成功进入美国市场。关键考虑因素包括利益相关者参与、可行性评估和可行性分析。核心目标是将 AkiSense 发展为便携式贴片系统以增强实用性，同时从战略上确保资本并实施有效的业务战略，以成功推出、推广和增长。
针对人类 TopoIIα 和...的硫脲衍生物
摘要：2020年，乳腺癌成为最常见的癌症类型，新增确诊病例近230万。然而，如果及早诊断并得到适当的治疗，乳腺癌的预后良好。在这里，我们研究了硫脲衍生物对两种不同类型的乳腺癌细胞（MCF-7和MDA-MB-231）的影响，硫脲衍生物之前被确定为针对拓扑异构酶II α和吲哚胺-2,3-双加氧酶1（IDO 1）的双重抑制剂。所研究的化合物（1 – 3）选择性地抑制乳腺癌细胞的生长并通过caspase-8和caspase-9相关途径促进细胞凋亡。此外，这些化合物导致S期细胞周期停滞，并以剂量依赖性方式抑制MCF-7和MDA-MB-231细胞中ATP结合盒转运蛋白（MDR1、MRP1/2和BCRP）的活性。此外，在与化合物 1 孵育后，观察到两种类型的乳腺癌细胞中自噬细胞数量增加。在 ADME-Tox 特性的初步测试中，评估了化合物 1 – 3 的可能溶血活性及其对特定细胞色素 P450 酶的影响。
调查从轻度认知障碍到
阿尔茨海默病是一种进行性神经系统疾病，是导致痴呆的最常见原因，影响着全球数百万人。轻度认知障碍 (MCI) 被认为是阿尔茨海默病之前的中间阶段。及早预测从 MCI 到阿尔茨海默病的转变对于采取必要的预防措施、减缓病情进展和制定合适的治疗方法至关重要。本研究提出了一个深度学习框架来识别在后续阶段诊断可能从 MCI 转变为阿尔茨海默病的患者。具体来说，潜在空间操作技术被应用于用 MCI 和阿尔茨海默病患者训练的变分自动编码器的潜在空间。操作步骤旨在揭示触发转变的重要属性。其次，研究操作幅度与转变时间之间的相关性，以引入预测视角。实验结果显示，在文献中最广泛和最常用的阿尔茨海默病神经影像数据集之一上获得了有希望的定量和定性结果。
Dionysios CHIONIS - 信息科学 - EPFL
在动力反应堆的整个使用寿命期间，都会对反应堆探测器信号（包括中子噪声水平）进行持续监测，因为这些信息提供了有关堆芯行为及其动态的宝贵知识。更重要的是，中子噪声监测可用于及早发现反应堆运行期间可能发生的异常。几十年来，中子噪声现象一直是深入研究的课题，为开发众多噪声监测方法、信号处理技术和分析求解器奠定了基础，这些方法至今在全球范围内广泛使用。然而，在过去十年中，在欧洲 KWU 的 Konvoi 前压水反应堆设计反应堆中观察到一种意想不到的中子噪声水平增加趋势，引起了研究和工业界越来越多的关注。这种噪声水平增加趋势当然与安全无关。然而，自出现以来，它一直给公用事业带来不良的、代价高昂的运营后果。新的观察结果表明，需要更好地了解全功率反应堆中的中子噪声行为，这是本研究的主要目标。
基于脑MRI的威尔逊病组织分类
威尔逊氏病 (WD) 是由于脑和肝脏中铜过量积累引起的，如果不及早诊断，会导致死亡。WD 在 MRI 扫描中以白质高信号 (WMH) 的形式出现。通过视觉比较将 WD 与对照组进行分类是一项挑战且繁琐的工作，主要是因为 WMH 存在细微差异。本信介绍了一种基于计算机辅助设计的自动分类策略，该策略使用优化的迁移学习 (TL)，利用两个新范式，即 (i) MobileNet 和 (ii) 视觉几何组-19 (VGG-19)。此外，作者根据机器学习 (ML) 范式对 TL 系统进行了基准测试。使用四倍增强，VGG-19 优于 MobileNet，准确率和曲线下面积 (AUC) 分别为 95.46 ± 7.70 % 、0.932 (p < 0.0001) 和 86.87 ± 2.23 % 、0.871 (p < 0.0001)。此外，与基于 ML 的软分类器 - 随机森林进行基准测试时，MobileNet 和 VGG-19 分别显示出 3.4% 和 13.5% 的提升。
几种有效机器的比较评估...
摘要：通过分析孕妇的年龄、心率、血氧水平、血压和体温，可以评估某些患者的风险复杂性。及早识别和分类风险变量可以减少错误，从而成功预防妊娠相关问题。孕妇风险分析可以改善产前护理，改善母婴健康，并通过使用机器学习算法（例如 LDA、QDA、KNN、决策树、随机森林、Bagging 和支持向量机）识别错误分类的观测值来优化医疗资源，这些算法对孕产妇健康风险评估具有重要影响。应用了分割验证技术，使用 800 个观测值进行训练，使用 214 个观测值进行测试。此外，使用 10 倍交叉验证技术确定了最可靠的模型。所提出的模型在准确性和效率方面优于所有其他模型，使用 10 倍交叉验证技术的支持向量机的准确率为 86.13%。本研究的目的是利用机器学习技术，通过在风险因素分析中采用分类策略来估计孕产妇健康问题的强度水平。