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新型基因操纵方法可以解锁Car-NK细胞疗法现有的瓶颈
当前，CAR-T细胞疗法被称为复发/难治性血液学恶性肿瘤患者的有效治疗。尽管如此，这种方法仍面临多个瓶颈，包括实体瘤的低效率，致命的不良反应，自体产物的高成本以及同种异体环境中GVHD的风险。作为潜在的替代方法，CAR-NK细胞疗法可以克服CAR-T细胞疗法的大部分局限性，并提供现成的，更安全，更负担得起的产品。尽管有希望通过CAR-NK细胞的临床前和临床研究发表的结果是有希望的，但必须解锁几个瓶颈，以最大程度地提高CAR-NK细胞疗法的有效性。这些瓶颈包括较低的体内持久性，较低的肿瘤部位的流动性，实体瘤中适度的效率以及对免疫抑制性肿瘤微环境的敏感性。近年来，基因操纵工具和策略的进步为克服了Car-NK细胞疗法的当前瓶颈奠定了基础。本评论将介绍现有的基因操纵工具，并讨论其优势和缺点。我们还将探讨这些工具如何增强CAR-NK Cell Therapy的安全性和效率。
使用紧凑型模型基于快速机器学习的预测
热模拟在集成电路（IC）设计中至关重要，尤其是在向3D体系结构的转移时。随着晶体管密度的增加，散热成为一个重大挑战，导致热点和热梯度可以降低芯片性能，可靠性和寿命。因此，芯片设计期间的热分析是必不可少的任务[1]。传统的热分析方法，例如有限元方法（FEM），具有很高的精度。但是，这些计算方法需要3D体系结构的大量记忆，时间，设计和细粒度模拟。紧凑的热模型（CTM）提供了更有效的替代方案。虽然CTMS显着降低了计算要求，但它们依赖于数值求解器。这使CTMS计算对于具有动态工作负载或经常更改设计的应用程序上的计算昂贵。机器学习的最新进展（ML）具有热模拟的替代方法。mL模型可以直接预测温度分布，与数值求解器相比，提供了很大的加速。但是，现有的ML方法受到关键限制。这些模型需要大型数据集进行培训，依靠复杂的体系结构，例如卷积神经网络（CNN）或图形神经网络（GNN），并且常常缺乏对新平面图或不重新训练的电源分布的适应性[2]。这项工作通过设计与CTMS集成的轻量级ML框架来解决这些限制。我们的方法利用热传导方程的线性性质，使用线性回归开发一个简单的，物理知情的模型。通过将问题的物理学直接嵌入ML框架中，我们最大程度地减少了对大型
J-B HI专刊“协同为医疗保健协调多模式代理和大型基础模型”
多模式代理和大型基础模型的交集代表了医疗保健中的变革型边界。多模式代理旨在处理和整合来自不同来源的数据，例如MRI，CT扫描，PET图像，电子健康记录，甚至基因组数据，以提供对患者健康的全面了解。大型基础模型，在广泛的数据集中进行了预先培训，在自然语言处理和计算机视觉方面表现出了显着的功能，现在正在适应处理复杂的医疗任务。将多模式代理与大型基础模型相结合的必要性在于它们的互补优势。多模式代理为数据集成提供了框架，而大型基础模型则提供了有效处理和解释此数据所需的计算能力和概括功能。一起，他们可以解决医疗数据的复杂性日益复杂，以及对医疗保健中更复杂的分析工具的需求。我们的特刊旨在通过将多模式代理与大型基础模型相结合来弥合差距，从而强调了它们的协同作用如何导致仅通过任何一种方法无法实现的突破。
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
P9_TA(2024)0067 – 通过某些新型基因组技术获得的植物及其食品和饲料 – 欧洲议会于 2024 年 2 月 7 日通过的关于欧洲议会和理事会关于通过某些新型基因组技术获得的植物及其食品和饲料的条例提案的修正案，以及对 (EU) 2017/625 条例的修订 (COM(2023)0411 – C9-0238/2023 – 2023/0226(COD))（普通立法程序：一读）
(2) NGT 是一组不同的基因组技术，每一种技术都可以以不同的方式使用，以实现不同的结果和产品。它们可以产生与传统育种方法获得的生物体相同的修饰，也可以产生具有更复杂修饰的生物体。在 NGT 中，定向诱变和同源基因（包括基因内杂交）引入遗传修饰，而无需插入不可杂交物种的遗传物质（转基因）。它们仅依赖于育种者的基因库，即可用于常规育种的全部遗传信息，包括可通过先进育种技术杂交的远亲植物物种。定向诱变技术可对生物体基因组中精确位置的 DNA 序列进行修饰。同源基因技术可将育种者基因库中已经存在的遗传物质插入生物体基因组中。内部遗传是同源遗传的一个子集，其结果是在基因组中插入由育种者基因库中已经存在的两个或多个 DNA 序列组成的重排遗传物质拷贝。
临床前研究测试用于治疗IgA肾病的新型基因疗法
•在IgA肾病的动物模型中，科学家发现，病毒载体基因疗法可以有效地靶向补体激活，减少肾脏疾病的迹象并导致肾脏组织中基因表达延长。•该研究的结果将在10月23日至27日的ASN肾脏周上介绍。加利福尼亚州圣地亚哥（2024年10月26日） - Iga肾病是一种自身免疫性肾脏疾病，与先天免疫系统的组成部分补体在该病症的发病机理中起作用。 研究人员已经开发并测试了一种新的基因疗法，该基因疗法进入肾细胞并使它们能够阻止补体激活。 该研究将于10月23日至27日在ASN肾脏周2024周进行。 称为PS-002的基因疗法使用改良病毒治疗称为足细胞的肾细胞。 在IgA肾病的小鼠模型中给药PS-002减少了肾功能障碍的迹象，补体沉积降低以及改善肾脏疤痕和其他结构性特征的肾脏疾病。 在猪中，对PS-002的治疗导致肾脏组织中的基因表达升高，没有安全问题。 “我们的数据表明，靶向足细胞来调节补体激活是一种有效的治疗策略，PS-002铺平了成为IgA肾病治疗开发的第一种基因疗法的方式，” Purespring Therapeutics of Purespring Therapeutics of Perespring phd of per in ambra cappelletto of Ambra cappelletto。 世界首要的肾脏学会议，肾脏周，提供加利福尼亚州圣地亚哥（2024年10月26日） - Iga肾病是一种自身免疫性肾脏疾病，与先天免疫系统的组成部分补体在该病症的发病机理中起作用。研究人员已经开发并测试了一种新的基因疗法，该基因疗法进入肾细胞并使它们能够阻止补体激活。该研究将于10月23日至27日在ASN肾脏周2024周进行。称为PS-002的基因疗法使用改良病毒治疗称为足细胞的肾细胞。在IgA肾病的小鼠模型中给药PS-002减少了肾功能障碍的迹象，补体沉积降低以及改善肾脏疤痕和其他结构性特征的肾脏疾病。在猪中，对PS-002的治疗导致肾脏组织中的基因表达升高，没有安全问题。“我们的数据表明，靶向足细胞来调节补体激活是一种有效的治疗策略，PS-002铺平了成为IgA肾病治疗开发的第一种基因疗法的方式，” Purespring Therapeutics of Purespring Therapeutics of Perespring phd of per in ambra cappelletto of Ambra cappelletto。世界首要的肾脏学会议，肾脏周，提供“由PS-002举例说明的Purespring的基因治疗平台可以表明，可以以高效率地传递治疗性遗传物质，从而开放一种新的且高度差异化的方式，有可能治疗广泛的肾脏疾病。”研究：“足细胞基因疗法可以使IgA肾病（IGAN）治疗的肾小球补体调节”在2024年在加利福尼亚州圣地亚哥的2024年，来自全球的ASN和大约12,000名其他来自全球的肾脏专业人士。
生成人工智能时代大型语言模型基准的不足
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的迅速普及和新兴能力激发了公众对评估和比较不同 LLM 的好奇心，导致许多研究人员提出了自己的 LLM 基准。注意到这些基准中存在初步不足，我们着手开展一项研究，通过人员、流程和技术的视角，在基准功能和完整性的支柱下，使用我们新颖的统一评估框架，对 23 个最先进的 LLM 基准进行批判性评估。我们的研究发现了重大的局限性，包括偏见、衡量真实推理的困难、适应性、实施不一致、工程复杂性、评估者多样性以及在一次全面评估中忽视文化和意识形态规范。我们的讨论强调了在人工智能 (AI) 进步的背景下，迫切需要标准化方法、监管确定性和道德准则，包括倡导从静态基准演变为动态行为分析，以准确捕捉 LLM 的复杂行为和潜在风险。我们的研究强调了法学硕士评估方法范式转变的必要性，强调了合作努力对于制定普遍接受的基准和增强人工智能系统融入社会的重要性。
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
新闻稿 Datopotamab Deruxtecan 的新型基于计算病理学的 TROP2 生物标志物可预测非
参考文献 1 Mito R 等人。Pathol Int。2020；70(5):287-294。 2 Shvartsur A 等人。Genes & Cancer。2015 年 3 月；6(3-4): 84-105。 3 Shimizu T 等人。J Clin Oncol 2023；41:4678-87。 4 Heist RS 等人。J Clin Oncol。2017；35:2790-7。 5 世界卫生组织。全球癌症观察站：肺癌。访问日期：2024 年 9 月。 6 Cancer.net。肺癌 - 非小细胞：统计数据。访问日期：2024 年 9 月。 7 美国国家癌症研究所。SEER 癌症统计数据说明书：肺癌和支气管癌。访问日期：2024 年 9 月。 8 Chen R 等人。J Hematol Oncol。 2020:13(1):58。9 Majeed U 等人。J Hematol Oncol。2021；14(1):108。10 Pircher A 等人。抗癌研究。2020；70(5):287-294。11 Rodríguez-Abreau D 等人。Ann Onc。2021 年 7 月；32(7):881-895。12 美国癌症协会。非小细胞肺癌的靶向药物治疗。2024 年 9 月访问。