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World File Search System对性
基于纳米粒子的病毒疗法用于针对性治疗人乳头瘤病毒 (HPV) 相关癌症
人乳头瘤病毒 (HPV) 是一组由 200 多种相关病毒组成的病毒群，其中一些已知是导致各种癌症（包括宫颈癌、肛门癌和口咽癌）的病原体。HPV 相关癌症通常与高危 HPV 类型（如 HPV-16 和 HPV-18）的持续感染有关，这些病毒会将其病毒 DNA 整合到宿主基因组中，从而激活 E6 和 E7 等致癌基因。这些致癌蛋白会破坏关键的肿瘤抑制通路，特别是涉及 p53 和视网膜母细胞瘤蛋白 (Rb) 的通路，导致细胞增殖失控和凋亡逃避。尽管疫苗接种计划在预防 HPV 感染方面取得了重大进展，但 HPV 相关癌症的治疗仍然是一项重大的临床挑战，尤其是在晚期或转移性阶段。病毒疗法，即利用病毒或病毒成分选择性地靶向和杀死癌细胞的治疗性应用，已成为癌症治疗的一种创新方法。在各种病毒治疗策略中，使用纳米颗粒将溶瘤病毒或基于病毒的疗法递送至癌细胞具有显著的提高治疗效果的潜力。基于纳米颗粒的递送系统具有靶向递送、降低脱靶效应和控制释放等优势，使其成为治疗 HPV 相关癌症的理想选择。本文探讨了基于纳米颗粒的病毒疗法在靶向治疗 HPV 相关癌症方面的潜力，重点介绍了该方法的机制、优势、挑战和未来方向 [1]。
2025 年早期检测和针对性治疗 - 第 2 轮
i. 诊断标记和指标 - 开发可靠的症状前标记和诊断疾病指标和生物标记（包括数字生物标记），以尽早预测和检测关节炎，包括影响和/或预测疾病发展的社会和社会心理因素以及健康不平等。这可以包括检测开发和验证，其中有明确的临床实施发展途径，以及使用探索性终点为开发新措施提供临床有效性。ii. 遗传风险评分 - 探索将其作为常规临床管理的一部分，用于已知与遗传有关的关节炎疾病。iii. 精准医疗和分析/分层方法 - 跨多组学平台、信息学、数字数据源和医疗技术开展工作，开发和改进有针对性的治疗和个性化干预措施，以阻止或逆转疾病进展。这包括识别具有不同疾病机制、生活经历或对治疗有特定反应的人，以了解治疗何时以及对谁有效或无效。iv. 测试治疗 - 临床试验，例如首次人体试验、可行性或治疗效果研究。 v. 药物或手术的替代方法——开发可靠、经济有效的心理治疗和社会干预措施。vi. 卫生服务研究——了解影响健康行为的个人、家庭、组织、机构、社区和人口层面的行为、心理、组织和社会因素，并获得有效、高效的优质、经济有效的医疗保健。
DSG_PALLIER对软Sumcome患者的化学疗法和针对性治疗
2。简介软件肉瘤是从人体结缔组织传出的一组异质的肿瘤。有50多个不同的组织学亚组（1）（1）。所有年龄段的患者均被诊断出患有软秸秆肉瘤。软件肉瘤是罕见的肿瘤，欧洲估计每年的发病率为4-5/100,000。在丹麦，大约 每年250个新案例（2，3）（2，3）。 局部疾病患者的5年特异性生存率约为75％。 在诊断时有大约。 12％的转移性疾病（4），患有传播疾病的患者的预后较差（5）。 目的是该指南的总体目的是支持丹麦的基于证据的癌症和统一质量的癌症。 由于肉瘤构成了一个罕见且异质性疾病群体，因此国家和国际合作对于制定临床治疗和临床研究的临床指南至关重要。 患者小组该指南涵盖了无法治愈性治疗的软秸秆肉瘤的患者。 该指南仅涵盖成人肉瘤患者，即。 18岁以上的患者不包括Kaposis肉瘤，孤立性纤维肿瘤，子宫子宫内膜性肌瘤（ASS），未分化的子宫内膜肉瘤（UES），胃肠道肠道基质肿瘤（GIST），Extras Extras Erbryonal/Alvear -Alveoral rhabolar Rhabyol rhabyo rhabyoyo。 该指南是指示性的，绝不能替代个性化的医疗评估。在丹麦，大约每年250个新案例（2，3）（2，3）。 局部疾病患者的5年特异性生存率约为75％。 在诊断时有大约。 12％的转移性疾病（4），患有传播疾病的患者的预后较差（5）。 目的是该指南的总体目的是支持丹麦的基于证据的癌症和统一质量的癌症。 由于肉瘤构成了一个罕见且异质性疾病群体，因此国家和国际合作对于制定临床治疗和临床研究的临床指南至关重要。 患者小组该指南涵盖了无法治愈性治疗的软秸秆肉瘤的患者。 该指南仅涵盖成人肉瘤患者，即。 18岁以上的患者不包括Kaposis肉瘤，孤立性纤维肿瘤，子宫子宫内膜性肌瘤（ASS），未分化的子宫内膜肉瘤（UES），胃肠道肠道基质肿瘤（GIST），Extras Extras Erbryonal/Alvear -Alveoral rhabolar Rhabyol rhabyo rhabyoyo。 该指南是指示性的，绝不能替代个性化的医疗评估。每年250个新案例（2，3）（2，3）。局部疾病患者的5年特异性生存率约为75％。在诊断时有大约。12％的转移性疾病（4），患有传播疾病的患者的预后较差（5）。目的是该指南的总体目的是支持丹麦的基于证据的癌症和统一质量的癌症。由于肉瘤构成了一个罕见且异质性疾病群体，因此国家和国际合作对于制定临床治疗和临床研究的临床指南至关重要。患者小组该指南涵盖了无法治愈性治疗的软秸秆肉瘤的患者。该指南仅涵盖成人肉瘤患者，即。18岁以上的患者不包括Kaposis肉瘤，孤立性纤维肿瘤，子宫子宫内膜性肌瘤（ASS），未分化的子宫内膜肉瘤（UES），胃肠道肠道基质肿瘤（GIST），Extras Extras Erbryonal/Alvear -Alveoral rhabolar Rhabyol rhabyo rhabyoyo。该指南是指示性的，绝不能替代个性化的医疗评估。使用该指南的目标组本指南必须主要支持临床质量的临床工作和发展，这就是为什么主要目标组是丹麦医疗保健系统中临床卫生专业人员的原因。由于肉瘤的治疗集中在两个国家中心，因此该指南主要为两个中心的医疗保健专业人员（医生和护士）准备。
IPCD – 针对性肌肉神经支配治疗截肢疼痛 第 1 页，共 8 页
当手臂或腿部的一部分被手术切除（肢体截肢）时，肢体末端的神经会被切断。这通常会导致两种类型的持续性肢体疼痛：残肢疼痛通常由形成疼痛性良性肿瘤的神经末梢引起，或肢体被切除部分产生的幻肢痛。这些疼痛很难通过标准止痛方法治疗，有时即使接受治疗也不会消失。有针对性的肌肉神经再支配包括重新布置被切断的神经，将它们连接到附近肌肉中的其他神经（神经再支配）。该手术的目的是控制肢体截肢后的疼痛。
降低威胁必须与有针对性的恢复计划相结合，以保护全球鸟类多样性
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月13日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632120 doi：Biorxiv Preprint
饮食中补充饮食葡萄Pomace粉对性能的影响，
这项研究调查了饮食补充葡萄Pomace粉（GP）对性能，鸡蛋质量和孵化性的影响，以及鹌鹑的血液生物化学（Coturnix Coturnix Japonica）。总共将200个鹌鹑（323.90±1.991 g体重）随机分为四个治疗组，每只复制五只十只鸟类。治疗涉及在0％（0GP），1％（1GP），2％（2GP）和4％（4GP）的基础饮食中补充GP的饮食补充。结果表明，GP显着影响饲料摄入量，卵产生和卵子的重量。1GP和2GP处理的卵产生更高，饲料转化率（FCR）更好。研究中最低的卵产量和最贫穷的FCR是4GP组。补充组的进食摄入量和卵子的重量低于0GP组。比0GP组的1GP，2GP和4GP组具有更高的蛋壳断裂强度，HAUGH单元和蛋白质指数值。等离子体总胆固醇和所有GP供应组中的高密度脂蛋白胆固醇浓度低于0GP鹌鹑。与0GP组相比，补充GP对雏鸡活体重和早期胚胎死亡率的影响很大，GP补充大大降低了早期胚胎死亡。总而言之，这项研究表明，高达2％的gp鹌鹑饮食对现场表现没有负面影响，改善了一些卵质量的特征，降低了早期胚胎死亡，并且可能有助于降低总脂质和胆固醇水平。
SCG Legal 与 Legaltech Hub 合作开展战略 AI 计划 2024 年 12 月 23 日（华盛顿特区）——SCG Legal 是一个由 123 家独立法律和游说公司组成的全球网络，在 63 个国家/地区和美国每个州提供法律、监管和公共政策服务，该网络将与领先的法律技术洞察和分析平台 Legaltech Hub (LTH) 合作，启动其专有人工智能 (AI) 战略交流工作组的第二批项目。2025 年计划将为成员提供一系列互动机会，以增强关键知识、体验动态演示并针对支持运营效率的特定 AI 工具和策略提出有针对性的问题。
# # # 关于 SCG Legal SCG Legal 是一个由 123 家独立律师事务所和游说公司组成的全球网络，成立于 1989 年，其成员公司 80% 为钱伯斯排名公司，其律师人数不相上下，这些公司提供法律、监管以及在许多国家提供公共政策实践服务。其成员为 63 多个国家的主要商业中心和首都以及美国每个州和哥伦比亚特区的客户提供服务。2024 年版的《钱伯斯全球指南》将该网络评为全球精英。网络中的公司拥有一流的法律实践和行业领导地位的文化；对客户服务和响应能力的高度奉献精神；对多样性和包容性的承诺；以及对透明、创新和公平的计费实践的奉献精神。有关更多信息，请访问 scglegal.com。 关于 Legaltech Hub Legaltech Hub (LTH) 是一个洞察和分析平台。该网站提供由行业专家撰写的独家内容，法律专业人士还可以在这里找到适合的法律技术软件、活动、工作、顾问等，这些内容以任何语言提供，遍布全球。该网站维护并建立了一个由受人尊敬的行业专家撰写的综合内容库，包括解决方案指南、采购路线图、创新、知识管理、数字化转型和生成式人工智能专业知识以及法律技术资源，以提高律师的熟练程度。LTH 专家为律师事务所、内部法律部门和法律技术供应商提供定制咨询和顾问服务。如需了解更多信息，请访问 legaltechnologyhub.com。
针对性刺激运动皮层神经系统可促进学习动作
这与“初始条件假设”相一致，该假设认为准备活动设定了动态系统的初始状态，然后演变为产生由初始状态部分定义的时空活动（28）。支持这一观点的是，在视觉和自愿试验中，刺激前和提示前活动状态分别在每次试验的基础上预测了运动过程中的后续群体活动（图 4C）。也许因此，我们 10
国家儿童和家庭投资策略 - 创新基金：有针对性的优先位置
•昆士兰州：北部地区莫雷顿湾（包括西南地区帕尔岛汤斯维尔的山山（Mount Isa）（包括伊普斯维奇，图瓦姆巴），远北地区（包括cairns）
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。