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量子机器学习：彻底改变药物发现
药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域，并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑，阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。
如何将遗传发现转化为临床应用...
脊椎关节炎（SPA）的特征是，除了与该疾病相关的主要遗传因素之外，除了鉴定高达50个易感基因座的鉴定，其强烈的遗传易感性。这些基因座不仅加深了我们对疾病发病机理的理解，而且还提供了改善疾病管理的潜力。诊断延迟是水疗中心的主要问题。HLA-B27测试被广泛用作水疗中心的诊断生物标志物，但其预测值有限。已经进行了几项尝试，以发展更复杂的多基因风险评分（PRS）。但是，与HLA-B27相比，这些分数目前几乎没有改善，并且在临床常规中仍然很难实施。遗传学也可能有助于预测包括治疗反应在内的疾病结果。据报道，几种遗传变异与放射线损伤或对TNF阻滞剂的反应不佳有关，不幸的是，整个研究中缺乏连贯性。应进行大规模研究以获得更强大的发现。复杂疾病中的遗传和基因组证据可进一步用于支持对新药物靶标的识别并重新利用现有药物。尽管没有完全由遗传学驱动，但是IL23R变体与水疗中心之间的关联促进了IL-17阻滞剂的发展。开发将GWAS发现与功能基因组学结合的方法的开发将有助于将来优先考虑新药物靶标。尽管非常有前途，但是水疗中的转化遗传学仍然具有挑战性，并且需要一种多学科的方法来整合遗传学，基因组学，免疫学和临床研究。
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从发现到乳腺癌的临床应用
乳腺癌（BC）脱颖而出，是全球女性发病率和死亡率最高的癌症，其发病率目前正在上升。提高乳腺癌诊断和治疗的效率至关重要，因为它可以有效地减轻疾病负担。循环肿瘤DNA（CTDNA）源自肿瘤细胞的释放，在乳腺癌的发生，发育和转移中起关键作用。近年来，高通量分析技术的广泛应用使CTDNA成为早期癌症检测，监测最小残留疾病，早期复发监测以及预测治疗结果的有前途的生物标志物。基于CTDNA的方法可以有效地弥补传统筛查和监测方法的缺点，这些方法无法为乳腺癌诊断和治疗提供实时信息和前瞻性指导。本综述总结了ctDNA在乳腺癌各个方面的应用，包括筛查，诊断，预后，治疗和随访。它突出了该领域的当前研究状态，并强调了基于CTDNA的方法的未来大规模临床应用的潜力。
1。JaakPanksepp在哺乳动物脑中发现了七种古老的情感
都依靠大脑（和身体）中的情感反应，这使我们的生活经常令人愉悦，但有时也非常痛苦。表明情绪是我们生活的燃料并不夸张。通常，我们的情绪得到了强烈控制。因此，我们很少会经历原始影响的情况，情绪只是使我们不知所措。这基本上是一件好事，因为控制我们的祖先的情感冲动有助于我们对现代社会的大多数日常态势需求做出更适当的反应。在每种给定情况下总是表现出情感反应是不可接受的。，但是，有些事件可能会使我们脱轨，我们可能会表现出接近原始影响的东西。为了说明我们日常生活中运行情绪系统的不同优势和可见性，让我们考虑两种情况下的情绪调节。在第一种情况下，想象一下自己在工作中与一位同事交谈，您会听到他们也想要促销。听到有关促销活动的伴随着令人不愉快的愤怒感觉。您开始感觉自己的心脏在您的胃中抽水更快和坑中。在您注册这些不愉快的感觉时，您会意识到自己很生气和羡慕，并且您认为同事的晋升不公平。您做得更好！一会儿你被惊呆了。然而，您可以控制自己的情绪，以使其他人向外看。在第二种情况下，想象一个密友或家族成员已经去世。您坐在电脑前；桌子上堆满了工作，您充满了悲伤。你被动摇了；你只是感到难过。您不能集中精力，这是不可能的。您感到非常痛苦，以至于您开始哭泣，表达了情感的表达。在这两个示例中，进化中的外部情况激活了“内置”（强烈遗传锚定）的情感系统，从而触发了原始的情绪，而无需认知标记（或情感的构建）。在第一个例子的背景下，您的同事获得了晋升，您被传递给您有机会获得有限的资源，从而产生了愤怒，羡慕的感觉。在早期
垂直冰川学：气候研究中第三维的第二个发现
37 Langway（1958; 1967）。 38 Langway（1967，p。7）。 39 Martin-Nielsen（2016年，第95页）。 40在格陵兰（美国）科学研究的地缘政治方面，请参见Doel，Harper和Heymann（2016）。 41 Haefeli（1959）; Finsterwalder的引号（1959年，第542页）。 42“冰盖”是大于50,000 km 2的圆顶冰川。 这种类型的冰川仅存在于格陵兰和南极。 43丹麦政府安装了这样的政府观察员或“联络官”，以观察格陵兰的外国活动：Heymann等。 （2010年，第33页）。 有关Egig的更多详细信息，请参见Martin-Nielsen（2013，pp。 86 - 100）。 44 Martin-Nielsen（2013年，第 87 - 88）。 45 Dansgaard，W。（1958年1月27日），致BørgeFristup的信； Fristup，B。 （1958年1月28日），给威利·丹斯加德的信； Renaud，A。 （[[1962年11月]），Egig 1957 -37 Langway（1958; 1967）。38 Langway（1967，p。7）。 39 Martin-Nielsen（2016年，第95页）。 40在格陵兰（美国）科学研究的地缘政治方面，请参见Doel，Harper和Heymann（2016）。 41 Haefeli（1959）; Finsterwalder的引号（1959年，第542页）。 42“冰盖”是大于50,000 km 2的圆顶冰川。 这种类型的冰川仅存在于格陵兰和南极。 43丹麦政府安装了这样的政府观察员或“联络官”，以观察格陵兰的外国活动：Heymann等。 （2010年，第33页）。 有关Egig的更多详细信息，请参见Martin-Nielsen（2013，pp。 86 - 100）。 44 Martin-Nielsen（2013年，第 87 - 88）。 45 Dansgaard，W。（1958年1月27日），致BørgeFristup的信； Fristup，B。 （1958年1月28日），给威利·丹斯加德的信； Renaud，A。 （[[1962年11月]），Egig 1957 -38 Langway（1967，p。7）。39 Martin-Nielsen（2016年，第95页）。 40在格陵兰（美国）科学研究的地缘政治方面，请参见Doel，Harper和Heymann（2016）。 41 Haefeli（1959）; Finsterwalder的引号（1959年，第542页）。 42“冰盖”是大于50,000 km 2的圆顶冰川。 这种类型的冰川仅存在于格陵兰和南极。 43丹麦政府安装了这样的政府观察员或“联络官”，以观察格陵兰的外国活动：Heymann等。 （2010年，第33页）。 有关Egig的更多详细信息，请参见Martin-Nielsen（2013，pp。 86 - 100）。 44 Martin-Nielsen（2013年，第 87 - 88）。 45 Dansgaard，W。（1958年1月27日），致BørgeFristup的信； Fristup，B。 （1958年1月28日），给威利·丹斯加德的信； Renaud，A。 （[[1962年11月]），Egig 1957 -39 Martin-Nielsen（2016年，第95页）。40在格陵兰（美国）科学研究的地缘政治方面，请参见Doel，Harper和Heymann（2016）。41 Haefeli（1959）; Finsterwalder的引号（1959年，第542页）。 42“冰盖”是大于50,000 km 2的圆顶冰川。 这种类型的冰川仅存在于格陵兰和南极。 43丹麦政府安装了这样的政府观察员或“联络官”，以观察格陵兰的外国活动：Heymann等。 （2010年，第33页）。 有关Egig的更多详细信息，请参见Martin-Nielsen（2013，pp。 86 - 100）。 44 Martin-Nielsen（2013年，第 87 - 88）。 45 Dansgaard，W。（1958年1月27日），致BørgeFristup的信； Fristup，B。 （1958年1月28日），给威利·丹斯加德的信； Renaud，A。 （[[1962年11月]），Egig 1957 -41 Haefeli（1959）; Finsterwalder的引号（1959年，第542页）。42“冰盖”是大于50,000 km 2的圆顶冰川。这种类型的冰川仅存在于格陵兰和南极。43丹麦政府安装了这样的政府观察员或“联络官”，以观察格陵兰的外国活动：Heymann等。（2010年，第33页）。有关Egig的更多详细信息，请参见Martin-Nielsen（2013，pp。86 - 100）。44 Martin-Nielsen（2013年，第87 - 88）。45 Dansgaard，W。（1958年1月27日），致BørgeFristup的信； Fristup，B。（1958年1月28日），给威利·丹斯加德的信； Renaud，A。（[[1962年11月]），Egig 1957 -
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
2023 年第三季度药物发现中的人工智能
自 2015 年以来，对 AI 驱动的制药公司的投资率大幅上升。在过去 9 年中，对 800 家公司的年度投资额增长了 27 倍（截至 2023 年 8 月，总额达到 603 亿美元）。增长最快的是 2021 年，达到 136.8 亿美元。这可能表明 COVID-19 是这一快速增长的催化剂。但由于全球经济衰退，2022 年药物发现公司对 AI 的投资并没有像前几年那样增长（2022 年为 102 亿美元，而 2021 年为 136.8 亿美元）。2023 年，药物开发公司对 AI 的总投资达到 603 亿美元。