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定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth
临床上解决 BTK 的突变抗性问题
本演示稿包含与未来事件和预期相关的陈述，因此构成《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的前瞻性陈述。本演示稿中使用时，“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“打算”、“可能”、“展望”、“计划”、“预测”、“应该”、“将”等词语以及类似表达及其变体，只要与 Nurix Therapeutics, Inc.（“Nurix”、“公司”、“我们”或“我们的”）相关，即可识别前瞻性陈述。除历史事实陈述外，所有反映 Nurix 对未来的预期、假设或预测的陈述均为前瞻性陈述，包括但不限于有关我们未来财务或业务计划的陈述；我们未来的业绩、前景和战略；未来状况、趋势和其他财务和业务事项；我们当前和未来的候选药物；我们候选药物临床试验计划的计划时间和实施；提供临床更新和临床研究初步结果的计划时间；我们合作的潜在好处，包括潜在的里程碑和销售相关付款；我们的 DELigase™ 平台和候选药物的潜在优势；我们的科学方法、我们的 DELigase™ 平台、靶向蛋白质调节和降解剂抗体偶联物可能解决多种疾病的程度；动物模型数据预测人类疗效的程度；以及我们当前和预期的候选药物的开发和商业化的时机和成功。前瞻性陈述反映了 Nurix 当前的信念、期望和假设。尽管 Nurix 认为此类前瞻性陈述中反映的期望和假设是合理的，但 Nurix 不能保证它们将被证明是正确的。前瞻性陈述不是对未来业绩的保证，并且受难以预测的风险、不确定性和情况变化的影响，这可能导致 Nurix 的实际活动和结果与任何前瞻性陈述中表达的活动和结果存在重大差异。此等风险和不确定性包括但不限于：(i)与 Nurix 推进其候选药物、获得监管部门批准并最终将其候选药物商业化的能力有关的风险和不确定性；(ii)临床试验的时间和结果；(iii) Nurix 为开发活动提供资金和实现开发目标的能力；(iv)与 Nurix 合作伙伴付款的时间和收到款项有关的风险和不确定性，包括里程碑付款和未来潜在产品销售的特许权使用费；(v)宏观经济事件和条件的影响，包括金融市场波动性和不确定性加剧、通货膨胀、利率上升、全球银行体系不稳定、战争或军事冲突以及全球健康大流行对 Nurix 临床试验和运营的影响；(vi) Nurix 保护知识产权的能力和 (vii) Nurix 截至 2023 年 5 月 31 日的财政季度的 10-Q 表季度报告和其他 SEC 文件中“风险因素”标题下所述的其他风险和不确定性。因此，提醒读者不要过分依赖这些前瞻性陈述。本演示文稿中的陈述仅代表本演示文稿发布之日的观点，即使 Nurix 随后在其网站或其他地方提供该陈述。除非适用法律要求，否则 Nurix 不承担公开更新任何前瞻性陈述的任何意图或义务，无论是响应新信息、未来事件还是其他情况。
临床上无症状的间日疟原虫感染。......
50 毫升毛细血管血样（n = 295）在现场保存在液氮中，随后储存在 -20°C 下，用于在自动化 QIASymphony 平台（Qiagen）上使用 QIAsymphony DNA Investigator 试剂盒（德国希尔登 Qiagen）提取寄生虫 DNA。最终 DNA 洗脱体积为 100 µL。使用基于 SYBR Green 的属特异性定量 PCR 进行疟疾分子筛查。引物对（PCBF，5'-ATG CTT TAT TAT GGA TTG GAT GTC-3' 和 PCBR，5'-CAG ACC GTA AGG TTA TAA TTA TGT-3'）靶向人类感染疟原虫的细胞色素b（cytb）基因的保守序列（21），检测阈值为每微升 0.2 个扩增子拷贝（相当于每毫升约 4 个疟原虫，假设每个单核血液阶段疟原虫平均有 50 个线粒体基因组拷贝）。20 微升反应体系含有 5 微升 DNA 溶液、7.5 微升
意义：原发性中枢神经系统淋巴瘤与胶质母细胞瘤的鉴别在临床上至关重要，以尽量减少治疗风险，
以最大限度保证安全切除，并辅以放化疗以延长患者生存期。2～4除GBM外，另一种颅内恶性肿瘤原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）占脑肿瘤的1.9%，5年生存率为37.6%。1目前，PCNSL最有效的治疗方法是化疗和放疗。5,6通常不鼓励将手术切除作为PCNSL的治疗方案。7,8因此，鉴别PCNSL与GBM已从临床角度引起重视。由于二者的放射学形态不同，术前磁共振成像（MRI）有助于鉴别PCNSL与GBM。研究表明，GBM在不同患者中表现出明显的影像学异质性，通常，GBM的MRI显示坏死是GBM的重要标志，表现为边缘强化、外形不规则或实性肿块。9、10另一方面，与GBM相比，PCSNL的弥漫性浸润性较低，很少显示坏死区域。11、12然而，非典型病例可以相互模仿，例如没有可见坏死的GBM或有明显坏死的PCNSL，这使得通过常规MRI的大体目视检查进行区分变得困难。除了常规MRI外，由于GBM和PCSNL在功能表达上不同，功能MRI可以帮助我们分辨它们之间的区别。PCNSL和GBM的鉴别可以基于三个功能特征，13、14，即肿瘤血管分布、15血管通透性，16、17
在临时和临床上进行疗法 -
摘要简介：Angelman综合征是一种罕见的遗传神经发育障碍，是由中枢神经系统中母体泛素蛋白链酶E3A（称为Ube3a）引起的。没有可用疾病的治疗方法，但是Angelman综合征的治疗管道包括临床前或临床发育中至少15种不同的方法。在未来几年中，将进行几项临床试验，这促使该全面审查。所涵盖的区域：我们总结并严格审查了不同的治疗方法。一些方法试图通过基因置换或酶替代疗法恢复神经元中缺失或非功能性的UBE3A蛋白。其他疗法旨在通过靶向长的非编码RNA，ube3a-ats来诱导UBE3A基因的正常父亲的表达，从而干扰其自身的表达。另一个治疗类别包括靶向分子途径和已知参与Angelman综合征病理生理学的效应蛋白的化合物。专家意见：我们相信，到2022 - 2023年，在临床测试中将同时进行五种疾病改良治疗。但是，在安全性和效力方面，这是一些挑战，需要解决。此外，对于临床试验的准备就绪仍然很大。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
临床上的认知障碍和C-反应蛋白...
先前的发现确定了C反应蛋白（CRP）水平之间的关联，而精神分裂症患者（SZ）患者的认知功能受损，但目前对SZ炎症，认知和性别之间的关系知之甚少。当前的研究旨在探索SZ中周围炎症与认知障碍之间的关联，这是性别的函数。样本包括132例临床稳定的SZ患者，其中82例是男性（62.1％）和50名女性（37.9％）。社会人口统计学数据，使用正面和阴性综合征（PANSS），阴性症状（CAINS）以及卡尔加里抑郁症（CDS）量表以及基质共识认知电池（MCCB）和CRP水平进行准确的评估。进行了Pearson相关性和多个回归分析，包括潜在的混杂因素。我们发现CRP水平与视觉学习的性能之间存在反向关联（r = - 0.386，p = 0.006）域中仅在女性患者中，而男性则没有发现相关性。女性保留年龄的回归模型（β= - 0.319，p = 0.017），Cains-Map评分（β= - 0.247，p = 0.070）和CRP（β= -0.321，p = 0.013）作为视觉学习的预测指标。我们的结果表明，系统性炎症与疾病的认知特征之间的关联可能存在性别特异性调节。
临床上很重要的毛皮配位 -
抽象目的：使用脑部计算机界面（BCI）控制的神经假体来证明自然主义运动控制速度，协调的掌握和从训练到新物体的延长。设计：与前臂功能电刺激（FES）集成的心脏内BCI的I期试验。报告的数据跨越了植入后的第137天至1478年。设置：三级护理门诊康复中心。参与者：一名27岁的C5级A类（在美国脊柱损伤协会损伤量表上）创伤性脊髓损伤干预措施：在其左侧（主要）运动皮层中植入阵列后，接受了BCI-FES训练的参与者，以控制动态，辅助的，具有辅助的固定的固定的固定固定的固定固定剂，Wrist，Wrist和手动运动。主要结果措施：对ARM运动能力的标准化测试（对强度，敏感性和预性评估评估评估[GRASSP]，行动研究ARM测试[ARAT]，GRASP和释放测试[GRT]，Box and Block测试），Grip肌度测试和功能活性测量的功能[CUE-TIPLIPE-STROTIA QUIFIA]，QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA，有或没有BCI-FES的脊髓独立测量自我报告[SCIM-SR]）。结果：随着BCI-FES的分数，分数从基线上提高了：握力（2.9 kg）； Arat杯子，气缸，球，酒吧和块； grt罐，分叉，钉，重量和胶带；草p强度和预性（从瓶中倒出的盖子，转移钉子）；以及提示曲手和手工技能。QIF-SFAND SICIM-SR饮食，美容和厕所活动有望改善BCI-FES的家庭使用。Pincer抓地力和移动性不受影响。BCI-FES抓地力技能使参与者能够玩改编的“战舰”游戏并操纵家庭对象。结论：使用BCI-FES，参与者执行了熟练和协调的抓手，并在上肢功能的测试中取得了显着的临床收益。练习从培训对象到家庭用品和休闲活动的练习。Palmar，横向和