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氧化石墨烯纳米级平台增强了抗...
基于石墨烯的2D纳米材料具有独特的物理化学特征，可以在各种生物医学应用中使用，包括化学治疗剂的运输和表现。在多形胶质母细胞瘤（GBM）中，肿瘤内施用的薄石墨烯氧化石墨烯（GO）纳米片在整个肿瘤体积中表现出广泛的分布，而不会影响肿瘤生长，也不会扩散到正常的脑组织中。这种肿瘤内定位和分布可以为GBM微环境的治疗和调节带来多种机会。在这里，描述了原位GBM小鼠模型中GO纳米片分布的动力学，并利用薄GOETEs作为平台的一种新颖的纳米纳米化学化学治疗方法，可用于非共价复杂的蛋白酶体抑制剂bortezomib（BTZ）。通过GO的表征：BTZ复合物，在体外持续的BTZ生物学活性在GO表面上的高负载能力。在体内，与两种原位GBM小鼠模型中的游离药物相比，BTZ复合物的单个小量内给予：BTZ复合物显示出增强的细胞毒性效应。这项研究提供了证据表明，薄和小的Goets通过在本地增加生物利用药物浓度而成为GBM治疗的纳米级平台的潜力，从而提高了治疗性的影响。
以腰椎穿刺为金标准的增强Flair磁共振成像对脑膜炎的诊断准确性
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日，在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法：通过非概率目的抽样，共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果：平均年龄为 26.4±23.5 岁，范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中，98 名（56.6%）为男性，75 名（43.4%）为女性。临床表现如下：喂养不良、易怒和嗜睡 86 人（49.7%），头痛 137 人（79.2%），恶心/呕吐 125 人（72.3%），颈部僵硬 89 人（51.4%），意识水平改变 132 人（76.3%），癫痫发作 78 人（45.1%）和局部神经功能障碍 45 人（26%）。以腰椎穿刺金标准为诊断标准，增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%，特异性为 85%，PPV 为 87.6%，NPV 为 89.4%，诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准，增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论：与增强 T1W 序列相比，增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此，对于所有怀疑患有脑膜炎的患者，应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
针对肠道菌群以增强抗肿瘤效率并减轻CAR-T细胞疗法的毒性：新希望吗？
嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法在血液学恶性肿瘤治疗方面已获得了巨大的效率，并且代表了一种有希望的癌症治疗方案。尽管血液系统恶性肿瘤患者的反应惊人，但大多数用CAR-T细胞治疗的实体瘤患者的反应率较低，并且经历了重大不良反应，这表明需要使用未来CAR-T细胞治疗的生物标志物来预测和改善临床结果。最近，已经建立了肠道微生物群在癌症治疗中的作用，越来越多的证据表明，肠道菌群特征可能会被利用，以个人预测治疗反应或在优化CAR-T细胞疗法中的不良反应。在这篇综述中，我们讨论了对CAR-T细胞疗法和肠道菌群的当前理解，以及肠道菌群与CAR-T细胞疗法之间的相互作用。最重要的是，我们重点介绍了利用肠道菌群作为CAR-T细胞疗法效率的预测因素和修饰的潜在策略和挑战，同时减弱了毒性。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
通过整合肿瘤治疗领域来增强胶质母细胞瘤治疗
胶质母细胞瘤（GBM）代表了由于其侵略性而引起的重大治疗挑战。肿瘤治疗场（TTFields）提出了一种有前途的GBM治疗方法。TTFIELD的主要机制，一种抗魔法作用，以及许多间接作用，包括增加的细胞膜渗透性，这与其他治疗方式相结合。当前的组合通常包括化学疗法，尤其是替莫唑胺（TMZ）的化学疗法，但是，新兴的数据表明，靶向疗法，放射疗法和免疫疗法的潜在协同作用。ttfields表现出最小的副作用，主要是与皮肤相关的，对疗法的合并没有明显的障碍。通过几项注册后研究证明了TTFields在GBM治疗中的有效性，主张持续研究以优化患者的总体生存（OS）和无进展生存期（PFS），而不是仅专注于生活质量。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
增强实体瘤联合疗法中的先天免疫力
实体瘤通常由免疫抑制肿瘤微环境（TME）和更高水平的细胞和遗传异质性组成（1）。原发性和转移性实体瘤部位通过手术或治疗手段检测和进入，尽管该领域最近进展（2）。实体瘤的这些方面为使用联合疗法以提高临床反应率（例如利用协同的治疗机制）或克服细胞和遗传异质性而有助于对单层的抗性来提高临床反应率（例如，通过利用协同的治疗机制）提供了理由。影响患者预后的一个元素是实体瘤内的先天免疫细胞环境，例如，自然杀伤（NK）细胞，巨噬细胞，先天淋巴样细胞（ILCS）和树突状细胞（DCS）的存在和激活状态（在（4）中）。因此，通过广泛的药物靶标和模态调节先天免疫系统，已成为一种有吸引力的免疫治疗方法。先天免疫系统有助于肿瘤排斥的某些基本机制包括增加促进肿瘤排斥的可溶性或膜结合因子，从而增强抗肿瘤抗肿瘤免疫细胞的效果，传统或激活。抗肿瘤作用可以通过启动自适应系统或修饰基质或内皮细胞的方式以有利于肿瘤排斥的方式介导的抗肿瘤作用。Boersma等。 定义癌症进展中先天免疫系统的特定作用，Ota等。 ），肠吸附剂的影响Boersma等。定义癌症进展中先天免疫系统的特定作用，Ota等。），肠吸附剂的影响在这个研究主题中，标题为“增强实体瘤组合疗法的先天免疫力”，六篇文章从分子，细胞，治疗和临床视角促进了知识体。展示了在组合疗法中利用类似受体的免疫刺激剂的能力。其他四个评论，假设或意见作品提供了当前概述CAR-NK细胞放射疗法组合的潜在应用（He等人
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。