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Tell-Drive：通过教师LLM引导深入强化学习
摘要 - 尽管深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLMS）每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望，但DRL通常会遭受较高的样本复杂性，而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性，我们提出了Tell-Drive，这是一个混合框架，该框架集成了教师LLM，以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标，历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中，LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后，一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索，加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明，就成功率，平均收益和实时可行性而言，Tell-Drive优于现有的基线方法，包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性，尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后，我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台，以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能，易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
癌症治疗中的药物输送系统
收到日期：2022-01-20/修订接受日期：2022-01-31/发表日期：2022-02-01 摘要 本综述主要关注由植物（淀粉、纤维素、果胶）、动物（壳聚糖、明胶）和微生物（右旋糖酐）制成的纳米颗粒药物输送系统。在此，重点关注生物聚合物及其衍生物的物理化学性质及其在癌症治疗中的作用机制。基于纳米颗粒的药物输送系统通过以下方式提高疗效：增加易损药物和蛋白质的半衰期，提高疏水性药物的溶解度，并允许在患病部位控制和靶向释放药物。在所有提到的生物聚合物中，只有右旋糖酐和纯果胶是有问题的。一些临床研究表明，右旋糖酐会引起意想不到的副作用，例如血小板减少和肝毒性，而纯果胶基材料则具有不良的膨胀和腐蚀特性。阿霉素被广泛用作治疗多种类型的乳腺癌、肺癌、结肠癌、卵巢癌、前列腺癌和膀胱癌实体瘤的有效化疗剂，因此几乎与所有这些生物聚合物联合使用。 关键词：壳聚糖、淀粉、生物聚合物、药物输送系统、癌症治疗 引言 癌症是继心血管疾病之后全球第二大死亡原因 [1]。为了克服与癌症治疗相关的挑战，人们投入了大量的研究精力来利用纳米技术的有益特性。目前，近 25% 的主要药物化合物及其衍生物都来自天然资源。目前正在筛选天然化合物来治疗几种主要疾病，包括癌症、
开发一种 CD163 靶向 PET 放射性示踪剂，用于成像动脉粥样硬化中的常驻巨噬细胞
组织驻留巨噬细胞与促炎性巨噬细胞相互补充，促进动脉粥样硬化的进展。非侵入性检测它们的存在和动态变化对于理解它们在动脉粥样硬化发病机制中的作用非常重要。本研究的目的是开发一种靶向 PET 放射性示踪剂，用于在多种小鼠动脉粥样硬化模型中对 CD163 阳性 (CD163 1 ) 巨噬细胞进行成像，并评估 CD163 作为人类动脉粥样硬化生物标志物的潜力。方法：使用噬菌体展示技术鉴定 CD163 结合肽，并将其与 NODAGA 螯合剂结合进行 64 Cu 放射性标记 ([ 64 Cu]Cu-ICT-01)。使用过表达 CD163 的 U87 细胞测量 [ 64 Cu]Cu-ICT-01 的结合亲和力。在尾静脉注射后多个时间点对野生型 C57BL/6 小鼠进行生物分布研究。在多种小鼠动脉粥样硬化模型中评估了 [ 64 Cu]Cu-ICT-01 在动脉粥样硬化斑块表面上调的 CD163 1 巨噬细胞成像中的敏感性和特异性。进行免疫染色、流式细胞术和单细胞 RNA 测序以表征 CD163 在组织驻留巨噬细胞上的表达。使用人颈动脉粥样硬化斑块测量 CD163 1 驻留巨噬细胞的表达并测试 [ 64 Cu]Cu-ICT-01 的结合特异性。结果：[ 64 Cu]Cu-ICT-01 对 U87 细胞表现出高结合亲和力。生物分布研究表明，注射后 1、2 和 4 小时，血液和肾脏清除迅速，所有主要器官中的滞留率低。在 ApoE 2 / 2 小鼠模型中，[ 64 Cu]Cu-ICT-01 表现出对 CD163 1 巨噬细胞的敏感和特异性检测以及追踪动脉粥样硬化病变进展的能力；这些发现在 Ldlr 2 / 2 和 PCSK9 小鼠模型中得到进一步证实。免疫染色显示 CD163 1 巨噬细胞在斑块中的表达升高。流式细胞术和单细胞 RNA 测序证实了 CD163 在组织驻留巨噬细胞上的特异性表达。人体组织表征表明动脉粥样硬化病变中 CD163 1 巨噬细胞表达量高，体外放射自显影显示 [ 64 Cu]Cu-ICT-01 与人 CD163 特异性结合。结论：这项工作报告了一种结合 CD163 1 巨噬细胞的 PET 放射性示踪剂的开发。人类斑块中 CD163 1 驻留巨噬细胞表达升高表明 CD163 具有作为易损斑块生物标志物的潜力。[ 64 Cu]Cu-ICT-01 在成像 CD163 1 巨噬细胞方面的敏感性和特异性值得在转化环境中进一步研究。