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Chao-et-Al-2024-抗抗氮化物纳米管 -
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背景：肝细胞癌（HCC）是癌症相关死亡的主要原因之一。Sorafenib是该疾病的一线疗法，与降低的治疗功效有关，可以通过与selumetinib结合来克服这种疗效。在这种情况下，这项工作的主要目标是开发一个新的纳米系统，该系统由含有靶向配体GalNAC的脂质双层涂层的聚合物核心组成，以专门有效地将两种药物分配到HCC细胞中，以显着提高其治疗效率。方法：混合纳米系统（HNP）的物理化学表征及其成分是通过动态光散射，ZETA电位，基质辅助激光解吸电离的电离 - 飞行质量光谱的时间 - 飞行质量光谱的时间和透射电子微观。细胞结合，摄取和HNP的特异性通过流式细胞和共聚焦显微镜评估。通过Alamar Blue Assay评估了治疗活性：通过：细胞活力；使用FITC-ANNEXIN V通过流式细胞术进行细胞死亡；胱天蛋白酶活性通过发光；通过流式细胞仪的线粒体膜电位；通过蛋白质印迹和分子靶水平。结果：获得的数据表明，这些混合纳米系统具有两种药物的较高稳定性和载荷能力，以及合适的理化特性，即在大小和表面电荷方面。此外，生成的制剂允许绕过耐药性并具有高特异性，从而促进了HCC细胞中的大细胞死亡水平，但不能在非肿瘤细胞中。通过增加的编程细胞死亡来实现共同载体药物的抗肿瘤作用的增强，这与线粒体膜电位的强烈降低相关，caspase 3/7和caspase 9的活性显着增加，并大量增加附属蛋白V-v-p-p-p-p-p-py-py-py-PORSISTIS的细胞。结论：开发的配方产生了较高且协同的抗肿瘤作用，揭示了改善针对HCC治疗方法的转化潜力。关键字：肝细胞癌，混合纳米系统，药物输送，Galnac，Sorafenib，Selumetinib
基于人工智能CNN的去噪对FDG PET放射组学的影响
成像方式如今已成为医学中必不可少的诊断工具。从 2009 年到 2019 年，美国的 CT、MRI 和 PET 检查数量分别增加了约 18%、42% 和 105%（1）。这种不断增长的需求已经超过了实际供应，导致法国/欧洲的 MRI 和 PET 扫描不合理地延迟了数周甚至数月（2）。适当的图像去噪可能有助于减少扫描时间，甚至减少 PET 的注射剂量。它可以增加检查次数，而不会影响太多工作时间或需要安装新的医学成像设备。深度学习作为人工智能 (AI) 的一个分支，可以构建有前景的去噪模型。我们专注于 PET 成像，因为它的扫描时间较长，因此去噪效果会更好。尽管许多研究实际上都在研究这种方法的临床表现，但它也可能影响其他新兴领域，如基于成像的预测模型、放射组学和其他 AI 应用 (3)。医学图像基本上是基于其密度 (CT)、磁性 (MRI) 或功能信息 (PET/SPECT) 的不同灰度级的视觉表示。灰度值的分布表征了信息的异质性。一个快速发展的领域称为放射组学，它提供了一种从图像中提取基于强度、形状、纹理的不同特征的方法，以构建预测模型 (4)。这种方法有望预测患者的结果。它们可能允许个性化治疗。例如，在肺癌中计算了一个包括放射组学特征的总体生存预测模型（5）。2013 年至 2018 年间，该领域的发表论文年增长率为 177.82%（6）。这些模型非常有前景，但仍需付出一些努力才能在常规临床环境中转化和实施它们（7）。人工智能在医学成像领域的应用尚处于早期阶段。在本文中，我们使用了深度学习，更具体地说是卷积神经网络方法，它们代表了人工智能技术的一个细分领域。如今，深度学习在图像重建、处理（去噪、分割）、分析和预测建模中发挥着关键作用。这些应用在未来将得到进一步发展（8）。在大多数这些任务中，它们的表现往往优于更传统的方法 ( 9 )。将这种基于 AI 的 PET/MR 去噪算法与临床数据进行比较，发现对比度与噪声比增加了 46.80 ± 25.23%，而仅使用高斯滤波器的对比度与噪声比仅为 18.16 ± 10.02%（10）。在（10）中研究的其他方法，如引导非局部均值、块匹配 4D 或深度解码器，分别将 CNR 提高了 24.35 ± 16.30%、38.31 ± 20.26% 和 41.67 ± 22.28%。也可以在重建期间执行去噪，但这无法在现有机器上实现。最重要的限制是所有这些方法都缺乏 FDA 或 CE 认证。我们的研究重点是 Subtle PET™（Subtle Medical，美国斯坦福，由法国 Incepto 提供）。它是一款经 FDA 和 CE 批准的 FDG PET（11）后处理去噪软件，基于卷积神经网络（CNN），这是最常见的图像处理深度学习架构。
使用去噪扩散概率模型生成真实的神经生理时间序列
近年来，深度生成模型对工程和科学产生了深远的影响，彻底改变了图像和音频生成等领域，并提高了我们建模科学数据的能力。特别是，去噪扩散概率模型 (DDPM) 已被证明可以准确地将时间序列建模为复杂的高维概率分布。实验和临床神经科学也将受益于这一进步，因为准确建模神经生理时间序列，例如脑电图 (EEG)、皮层电图 (ECoG) 和局部场电位 (LFP) 记录及其合成生成可以实现或改进各种神经科学应用。在这里，我们提出了一种使用 DDPM 建模多通道和密集采样的神经生理记录的方法，该方法可以灵活地应用于不同的记录模式和实验配置。首先，我们表明 DDPM 可以为各种数据集 11 生成逼真的合成数据，包括不同的记录技术（LFP、ECoG、EEG）和物种（大鼠、猕猴、人类）。DDPM 生成的时间序列准确捕获单通道和多通道统计数据，例如频谱和 13 相位幅度耦合，以及细粒度和数据集特定特征，例如尖锐的波纹。14 此外，可以根据实验条件或大脑状态等其他信息生成合成时间序列。我们展示了 DDPM 在几种神经科学特定分析中的实用性和灵活性，例如大脑状态分类和缺失通道的归纳以改进神经解码。总之，DDPM 可以作为神经生理记录的精确生成模型，并且在概率生成合成时间序列以用于神经科学应用方面具有广泛的实用性。20
脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。
用于脑 MRI 无监督异常检测的去噪自动编码器
病理性脑损伤在脑图像中呈现出不同的外观，由于缺乏全面的数据和注释，很难训练监督检测解决方案。因此，在这项工作中，我们解决了无监督异常检测问题，仅使用健康数据进行训练，目的是在测试时检测未见的异常。许多当前方法采用具有限制性架构（即包含信息瓶颈）的自动编码器，这些自动编码器不仅会对异常部分进行不良重建，而且会对正常部分进行不良重建。相反，我们研究了经典的去噪自动编码器模型，这些模型不需要瓶颈，并且可以使用跳过连接来提供高分辨率保真度。我们设计了一种简单的噪声生成方法来升级低分辨率噪声，从而实现高质量的重建。我们发现，通过适当的噪声生成，去噪自动编码器重建误差可以推广到高强度病变分割，并达到脑 MRI 数据中无监督肿瘤检测的最新性能，击败了变分自动编码器等更复杂的方法。我们相信这为进一步研究无监督异常检测提供了强大且易于实施的基础。关键词：异常检测、无监督学习、自动编码器、去噪、MRI。
抗神经退行性，抗癌，抗炎和抗炎活性及其衍生物
多酚代谢物在芳族环上具有几个羟基。类黄酮是具有多种治疗作用的多酚的主要自然基团。theaflavin及其衍生物（曲夫蛋白3-食道，theaflavin 3,3'-二瓜和theaflavin 3'-gallate）作为红茶的主要多酚之一，表现出令人鼓舞的抗癌，抗炎，抗炎性，抗生素，抗毒剂和抗神经脱发的活性。这种生物活性化合物具有减轻冠心病的潜在能力，并对骨矿物质密度产生愈合影响。癌细胞和细菌中耐药性的出现导致更多的努力找到了新型有效的抗癌和抗菌剂。此外，最近的研究旨在减少与化学疗法和抗菌剂有关的严重副作用。对于神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏症，多发性硬化症和帕金森氏症，当前昂贵的药物的低效率是治疗这些疾病的主要问题。在这方面，发现和设计新的抗神经退行性药物是可分配的。
葡萄球菌的隔离，鉴定和抗抗函数...
引用：Jimba RA，Ogbu JC，Agarry OO，Donas Nonso W，Odunsanya OO（2024）与牛肉中异构体的金黄色葡萄球菌的分离，鉴定和抗抗体图。J Med Case Rep案例系列5（12）：
朝量子后计算的驱动器抗抗密码
•这种恐惧，不确定性和怀疑（FUD）背后的基础围绕量子计算机对现有数据的未来威胁进行了围绕。通常被称为“现在的收获”，以后解密（HNDL），该理论以担忧，即民族国家将访问当前加密的数据，然后使用量子计算机在以后的时间进行解密。