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SUSTANA 印度降温基金
• 创新性：作为首家专注于制冷领域的私营部门风险投资基金，该基金具有独特的优势，可以帮助制冷领域的初创企业扩大规模。 • 可操作性：Sustana 已经开发了一系列可投资的初创企业，该基金可以为其提供支持。Sustana 团队在气候投资方面拥有丰富的经验。该团队计划在 12 个月内关闭该基金，并在五年内将其取出。 • 财务可持续性：该基金专注于早期和成长期的初创企业，这些企业有收入来源，希望扩大规模。制冷行业需要耐心的资本，因为扩大规模的周期比投资其他技术的时间更长。对于初创企业来说，这是一个新兴行业，失败率未知。因此，在基金结构中引入了优惠/第一损失部分，以吸引私营部门资本。这将降低风险并使基金更具可持续性。一旦基金吸引私人资本并确定投资该行业的可行性，后续基金对优惠资本的需求就会减少。 • 催化作用：该基金有望通过展示投资制冷行业的可行性，吸引更多私人风险投资用于适应和缓解高温，特别是投资那些将新技术或新商业模式推向市场的初创企业。这反过来又会促进印度的适应性融资。预计该基金还将在世界其他受高温威胁的地区推广。
针对癌症中的泛必需基因
成功药物开发的一个关键要素是治疗指数 (TI) 的评估，即引起预期治疗效果所需的药物剂量或暴露量与毒性达到极限的剂量或暴露量之比（图 1）。虽然具有高 TI 的药物可以有效杀死癌细胞且毒性可控，但具有低 TI 甚至“倒置”TI 的药物在有效剂量或低于有效剂量时会引起严重的副作用。细胞毒性化疗通常针对增殖细胞，因此通常具有较低的 TI，因此需要优化剂量和时间表以及“救援”干预措施来减轻副作用。靶向疗法的发展为实现高 TI 提供了替代途径，即通过靶向成人癌症失调基因（例如 ABL、KIT、TRK、ALK）或开发突变偏向抑制剂（例如 EGFR、BRAF、IDH1/2、KRAS G12C）。然而，靶向泛必需基因（例如那些失活会导致多种正常人体组织适应度丧失的基因，详情见后面的部分）的治疗通常聚集在这种“靶向”范式中。然而，此类治疗方法通常具有低 TI，并且在许多方面更类似于化疗。缺乏对靶向泛必需基因的具体问题的考虑可能会导致高临床失败率。在这里，我们重点介绍小分子靶向疗法；然而，我们相信这些原则也适用于基于抗体的治疗方法，如抗体-药物偶联物和其他较新的治疗方法。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
语义意识的联合阻塞预测（SFBP）在视觉辅助下一代无线网络
摘要 - 毫米波和Terahertz网络中预测信号阻塞对于实现主动移交（PHO）和确保无缝连接至关重要。使用深度学习，多模式视觉和无线传感数据的现有方法主要取决于集中式的模型培训。尽管这些技术是有效的，但它们具有高度的成本，不足的带宽使用和延迟问题，这限制了其实时适用性。本文提出了一个语义意识的联合阻塞预测（SFBP）框架，利用轻巧的计算机视觉技术MobilenEtv3用于基于边缘的语义提取，降低了连接和计算成本。此外，我们引入了相似性驱动的联邦平均（SD-FEDAVG）机制，以增强模型聚合过程的鲁棒性，从而有效地减轻了噪声更新和对抗性攻击的影响。我们提出的SFBP框架达到了97.1％的阻塞预测准确性，与集中学习相比，与集中式学习相比，与集中的学习成本密切相匹配，而与没有语义提取的FL相比，沟通成本降低了88.75％，而沟通成本则达到57.87％。此外，与没有语义提取的FL相比，与集中学习相比，在设备上的推论相比将潜伏期降低23％，而FL相比有18％，从而改善了PHO的实时决策。此外，SD-FEDAVG机制在嘈杂条件下提高了预测准确性，从而直接通过将切换失败率降低7％来影响PHO。索引术语 - 毫计浪潮，联合学习，语义交流，阻塞预测，计算机视觉
人工智能（AI）在制药科学中的革命性作用
摘要 传统的药物发现过程成本高昂、耗时长，而且往往会导致高失败率。制药科学中大量新药的开发只是人工智能进步为开发智能建模开辟令人兴奋的新机遇的一个例子。机器学习和深度学习是人工智能的两个例子，它们可以筛选大量数据集以寻找有前途的新药。人工智能算法可以预测分子与特定靶标的结合亲和力，帮助研究人员缩小潜在候选药物的范围。药代动力学和药效学是药物开发的重要方面。药物配方开发需要对各种参数进行广泛的测试和优化。人工智能模型可以快速分析来自多个实验的数据并确定最有前途的配方，从而节省时间和资源。使用基于人工智能的优化方法，可以以更低的成本和更短的时间开发新药并将其推向市场。吸收、分布、代谢和排泄 (ADME) 只是药理生理学的一些方面，可以使用人工智能进行建模和预测。通过将 AI 模型整合到药物开发过程中，研究人员可以更深入地了解药物的药代动力学和药效学特性。这些知识有助于设计出疗效更好、副作用更少的药物。因此，在本主题中，作者试图深入了解 AI 如何在制药科学中发挥变革性作用。随着 AI 技术的不断进步，制药科学的未来比以往任何时候都更加光明。
战略的七个M
“大多数高管无法用简单的语句清楚地表达其业务的目标、范围和优势。如果他们做不到，其他人也做不到。”[David Collis & Michael Rukstad] 每年都会发布多个清单 1 ，列出值得阅读的战略书籍，以及这些书籍将如何帮助您或您的企业击败竞争对手或征服市场。自从 20 世纪 60 年代初战略概念成为企业高管、管理学者和商学院感兴趣的主题以来，数以万计的文章充斥着各种商业杂志。追随 Bruce Henderson、Bill Bain 和 Fred Gluck 的脚步 2，大批咨询顾问、战略家和企业专家都致力于将积累的智慧和经验应用于组织及其领导者。然而，仍然有许多人难以掌握和运用这一概念。Roger Martin 3 所做的一项调查显示，43% 的受访经理不了解自己公司的战略。 《哈佛商业评论》发表的两项研究表明，只有 8% 的领导者擅长制定战略和执行，而高达 35% 的领导者最多只能说是中立，而另一项研究表明，大约 70% 的战略都失败了。Strategy& 在 2019 年进行的一项调查显示，37% 的受访高管认为他们公司的战略明确，35% 的高管认为他们公司的战略将带来成功 4 。尽管在评估的各项研究中可以看到下降趋势 5 ，但失败率仍然高达 45%。
乌干达婴儿脑积水的内窥镜治疗与分流
在撒哈拉以南非洲的婴儿中，脑力头的健康负担很大，在非洲，它每年影响约18万个婴儿。 1个脑积水是在新生儿心室炎后最常见的感染后感染性的。 在资源有限的环境中， 2，即使已经证明治疗的福利成本比率是有利的，但仍存在经济，文化和地理障碍。 3两种可用的治疗方法是脑室术分流4,5和内窥镜第三脑室造口术，带有Cho Roid plexus Cauterization（ETV – CPC）。 6-11通过转移脑脊液（CSF）的流动来减轻脑积水，从而减轻脑脊液的流动，而脉络丛的烧灼可减少CSF的产生，从而进一步降低水力头。 12这两个程序的相对好处是不确定性的。 脑室旋转在技术上很简单，手术后几个月的失败率低于ETV – CPC，但从长远来看，它更容易容易发生失败，并且具有分流依赖性脑力头的患者可能需要紧急的流动性手术而导致阻塞或瓦特（Shunt）造成阻塞或瓦特（Val）。 13分流故障在世界上无法获得直接的神经护理的世界中可能是致命的。 相反，ETV – CPC比分流要困难得多，但实际上所有失败都在6个月内发生，10,11,14，此后失败的风险很低。 13当干预的紧迫性低于以后的生活时，这种特征允许在婴儿期进行校正。在撒哈拉以南非洲的婴儿中，脑力头的健康负担很大，在非洲，它每年影响约18万个婴儿。1个脑积水是在新生儿心室炎后最常见的感染后感染性的。2，即使已经证明治疗的福利成本比率是有利的，但仍存在经济，文化和地理障碍。3两种可用的治疗方法是脑室术分流4,5和内窥镜第三脑室造口术，带有Cho Roid plexus Cauterization（ETV – CPC）。6-11通过转移脑脊液（CSF）的流动来减轻脑积水，从而减轻脑脊液的流动，而脉络丛的烧灼可减少CSF的产生，从而进一步降低水力头。12这两个程序的相对好处是不确定性的。脑室旋转在技术上很简单，手术后几个月的失败率低于ETV – CPC，但从长远来看，它更容易容易发生失败，并且具有分流依赖性脑力头的患者可能需要紧急的流动性手术而导致阻塞或瓦特（Shunt）造成阻塞或瓦特（Val）。13分流故障在世界上无法获得直接的神经护理的世界中可能是致命的。相反，ETV – CPC比分流要困难得多，但实际上所有失败都在6个月内发生，10,11,14，此后失败的风险很低。13当干预的紧迫性低于以后的生活时，这种特征允许在婴儿期进行校正。心室分流通常也比ETV – CPC更大的心室大小减少，从而导致比内镜程序更好地导致认知结果更好。程序之间的这种差异已显示不一致。15-23我们进行了一项随机试验，以比较接受ETV – CPC的婴儿与经历过室后脑脑化脑积水的婴儿之间的12个月的认知结果。
在菲律宾有任何策略吗？就像所有策略一样，已经被证明是......
费城样 (Ph 样) 急性淋巴细胞白血病 (ALL) 是 B 细胞 ALL 的一个高风险亚型，其特点是治疗失败率高。无论采用何种方案，包括现代儿科方案，对 Ph 样 ALL 成人患者进行一线治疗，结果都不令人满意。值得注意的是，Ph 样 ALL 在成人中并不少见，其患病率延伸到 B 细胞 ALL 的老年患者。由于大多数 Ph 样 ALL 病例都存在激酶和/或细胞因子受体的基因变异，因此酪氨酸激酶抑制剂在新诊断患者和早期反应较差的 Ph 样 ALL 患者中的整合已成为一个活跃的研究领域，目前有多项临床试验正在进行中。此外，伊诺妥珠单抗和博纳吐单抗等新型疗法在化疗难治性 B 细胞 ALL 中的疗效令人鼓舞，这促使人们开始在 Ph 样 ALL 治疗中尽早引入这些药物，这可能会提高一线疗法的治愈率，使更多成年人免于接受早期异基因造血细胞移植 (HCT)。最后，Ph 样 ALL 患者的高复发率并不一定与早期微小残留病 (MRD) 反应相关，这提出了一个问题：所有 Ph 样 ALL 成人患者在第一次完全缓解后是否应接受异基因造血细胞移植巩固治疗，无论 MRD 反应如何。
精确药物和代谢综合征
抽象代谢综合征（MetS）是世界上最重要的健康问题之一，也是2型糖尿病（T2DM）和心血管疾病的主要危险因素。MetS的病因是由遗传因素和环境因素之间的相互作用决定的。有效的预防和治疗MetS明显降低了其并发症的风险，例如糖尿病，肥胖，高血压和血脂异常。根据最近全基因组关联研究，多个基因参与了MetS的发病率和发展。存在负责肥胖和脂质代谢的特定基因，影响胰岛素敏感性和血压以及与炎症相关的基因，可以增加大都能蛋白的风险。这些分子标记物以及蛋白质组学，代谢组，药代动力学和其他方法的临床数据和发现将阐明MetS的病因和病理生理学，并促进发展Mets管理的个性化方法。基于确定的基因组的个性化药物的应用将有助于医生建议更健康的生活方式和开药，以改善Mets患者的健康各个方面。近年来，通过基因检测的个性化医学帮助医生确定了对大都会的遗传易感性，通过行为，与生活方式相关或治疗干预措施预防疾病，并检测，诊断，治疗和管理疾病。它还消除了膨胀医疗费用并破坏患者护理的反复试验效率低下。在临床上，个性化医学正在通过降低药物临床试验的时间，成本和失败率来提供有效的Met和治疗策略。关键字：代谢综合征；个性化医学；基因组学；蛋白质组学；代谢组学
妊娠期糖尿病对妊娠妇女影响的前瞻性研究
背景：妊娠期糖尿病是新生儿听力损失的潜在危险因素。妊娠期间母亲体内循环糖分增加会损害微循环，并可能导致内耳先天性异常，从而导致先天性听力损失。糖尿病母亲所生新生儿的耳聋患病率为 4.16%。耳声发射 (OAE) 和脑干诱发反应听力检查 (BERA) 用于评估听力障碍。方法：这项前瞻性病例对照研究由妇产科开展，研究对象为 92 名年龄在 21 至 35 岁之间的产前母亲，根据她们的妊娠期糖尿病状况将她们分为两组。所有这些新生儿均按照通用方案在出生后 72 小时内和第 10 天使用 OAE 进行听力筛查。本研究旨在确定妊娠期糖尿病对新生儿听觉功能的影响。结果：本研究共选取 92 名孕妇，分为 A 组和 B 组，平均年龄为 27.8±5.4 岁。在出生后 72 小时内进行的评估中，A 组 39.1%（18）的新生儿 OAE 未通过，而 B 组仅有 8.7%（4）的新生儿 OAE 未通过。患有妊娠期糖尿病的母亲所生的孩子患先天性听力损失的风险高出 6.7 倍。结论：本研究表明妊娠期糖尿病与新生儿听力障碍之间存在显著关联。与非妊娠期糖尿病母亲所生的新生儿相比，GDM 母亲所生的新生儿 OAE 筛查的失败率更高。关键词：妊娠期糖尿病、新生儿、听力、OAE