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World File Search System本专题
癌症治疗药物研发的新兴概念
现在是参与生物医学研究的激动人心的时刻。从科学假设到可测试疗法的转变现在比以往任何时候都要快，促进药物开发的新技术也在不断涌现。COVID-19 疫苗的快速发展清楚地表明了当前药物发现及其临床实施的速度。重要的是，加速药物开发的技术的广泛可用性也已扩展到肿瘤学，研究人员现在可以在寻求开发新疗法时考虑几种独立的策略。本专题概述了癌症药物发现的最新进展，包括基于片段的药物开发、针对 DNA 损伤反应或 MYC 致癌基因、抗衰老疗法以及促进药物发现和个性化医疗治疗选择的计算工具。我们相信，阅读这些评论将帮助那些对癌症疗法开发感兴趣的人更广泛、更新地了解可用的机遇和挑战。
移动出行：推动交通运输新纪元
本文是系列文章的一部分，该系列文章深入探讨了我们今年的旗舰研究作品《绘制颠覆图表》中最流行的主题。本专题关注移动出行，是“基础设施与环境”部分的一部分，探索该领域的各种创新。如需从项目中获得更多见解，请单击此处。电动汽车（EV）不再是交通运输领域的小众市场。2024 年，轻型汽车领域的电池电动汽车（BEV）和插电式混合动力电动汽车总销量达到 1,710 万辆，约占全球乘用车销量的 20%。1 预计 2025 年全球电动汽车销量将同比增长 19%，达到 2040 万辆，到 2030 年代中期，电动汽车年销量可能超过 6000 万辆。2,3 长期增长前景受到多种顺风因素的支撑，包括支持性政策和技术进步。整个电动汽车供应链上的公司都有可能从运输行业的转型中受益，其中包括矿工、电池生产商和汽车制造商。
纳米材料中的细胞器靶向基因递送
转化和生物学，但现在已扩展到基于纳米材料（NM）载体的使用。11,12更重要的是，在动物细胞中已经证明了靶向亚细胞细胞器的能力，但是由于复杂的植物细胞环境和细胞壁的存在，植物内的挑战面临进一步的挑战。 13,14这是叶绿体和线粒体的高拷贝数进一步加剧的，这对于植物中的代谢至关重要。 尽管有这些挑战，但在调整NM介导的细胞器选择靶向输送方面取得了进展。 在本专题文章中，我们回顾了植物内的主要细胞器靶标以及植物细胞器递送的相关挑战，重点是防止有效递送的物理和化学障碍。 然后，我们检查了在植物细胞中表现出货物的递送和吸收的主要类别，这些NMS基于其理化特性，从而突出了其细胞器特异性。 我们还专门概述了植物细胞器转化的三个主要目标：核，线粒体和叶绿体。 尽管其他一些评论文章已广泛地介绍了NM介导的植物递送的话题，但我们旨在提供有关细胞器靶向的递送方法的全面概述，这些方法对植物生物工程的高度相关。11,12更重要的是，在动物细胞中已经证明了靶向亚细胞细胞器的能力，但是由于复杂的植物细胞环境和细胞壁的存在，植物内的挑战面临进一步的挑战。13,14这是叶绿体和线粒体的高拷贝数进一步加剧的，这对于植物中的代谢至关重要。尽管有这些挑战，但在调整NM介导的细胞器选择靶向输送方面取得了进展。在本专题文章中，我们回顾了植物内的主要细胞器靶标以及植物细胞器递送的相关挑战，重点是防止有效递送的物理和化学障碍。然后，我们检查了在植物细胞中表现出货物的递送和吸收的主要类别，这些NMS基于其理化特性，从而突出了其细胞器特异性。我们还专门概述了植物细胞器转化的三个主要目标：核，线粒体和叶绿体。尽管其他一些评论文章已广泛地介绍了NM介导的植物递送的话题，但我们旨在提供有关细胞器靶向的递送方法的全面概述，这些方法对植物生物工程的高度相关。
SPECTRUM - FourWinds10.com
我想说，任何人只要客观看待现有证据，就会得出这样的结论：是的，UFO 是真实存在的；是的，确实有与 UFO 有关的机密项目；是的，确实有由此衍生的能量和推进系统；是的，其中一些源自外星；它们都不是敌对的；是的，确实有项目成功地基于这些设备建造了能量和反重力推进系统，并且它们非法“保密”。我说非法是因为我知道美国总统、国会的主要成员以及国会的主要委员会被故意欺骗，并被拒绝参与这些项目。因此，你无法将它们解释为“合法构成”的项目。它们是非法的、流氓项目。因此，我们认为，我们所确认的证人以及了解这些技术的科学家应该认为自己可以“自由而明确地”提供信息；国家安全法和其他非法条款的使用在这一特定情况下是非法的，他们没有控制法律权力。— Steven M. Greer，医学博士，急诊室医生，CSETI（地外智能研究中心）创始人和国际主任，最近成为“披露计划”（www.disclosureproject.org）的关键人物。上述声明是 2001 年 10 月 16 日接受《SPECTRUM》采访时发表的，该采访将在本专题报道的后续部分中发表。
前沿模型评估科学日的见解
• 化学和生物学轨道侧重于人工智能与化学和生物风险的交集。该轨道利用了以前对通用和特定领域人工智能模型的评估的见解，旨在确定当前和未来的评估需求，包括整合湿实验室验证和自动化实验室流程。 • 失控轨道探讨了人工智能系统可能超出其开发人员或用户设定的预期边界运行的场景——包括人工智能系统欺骗人类或自主行动。这些讨论旨在识别早期预警信号并探索防止人工智能系统失控的策略。 • 风险不可知方法轨道试图概述评估人工智能模型的全面和通用方法，涵盖红队、自动基准测试和任务设计等主题。其目标是建立一个通用的框架来评估人工智能系统的能力，适用于各种风险场景，以确保评估始终严格并处于科学的前沿。 • 合作与协调轨道旨在将政府、行业和民间社会的利益相关者联系起来，以对评估科学的目标达成共识。本专题讨论的重点是制定关键政策时间表并交付
职业暴露后预防 - 核心概念
尽管预防暴露仍然是减少职业感染 HIV 的主要策略，但适当的暴露后管理是工作场所安全的重要组成部分。美国公共卫生服务局 (USPHS) 建议首次提倡使用职业性暴露后预防 (PEP) 可以追溯到 1996 年[1]。随着更多数据的出现和更多抗逆转录病毒药物的出现，职业性 PEP 指南已更新四次（图 1），最近一次发布为 2013 年 USPHS 职业性 PEP 指南[2、3、4、5]。职业性暴露，特别是已知存在 HIV 传播风险的暴露，是紧急医疗事项，临床医生应熟悉更新的职业性 PEP 指南。此外，所有医疗机构和诊所都应制定政策和程序，以确保有适当的机制及时进行管理。非职业性 HIV 暴露管理相关问题已在专题综述“非职业性暴露后预防”中讨论。本专题综述未讨论乙型肝炎病毒 (HBV) 或丙型肝炎病毒 (HCV) 的管理，但美国疾病控制和预防中心 (CDC) 提供了相关建议。[ 6 , 7 ]
宏观经济评论
在本期评论中，EPG 很高兴推出专题 A，该专题考察了在大量发达和新兴经济体中，通胀持续性在较高通胀水平下是否发生了转变。该分析由 IMF 高级经济学家 Irineu de Carvalho Filho 在 EPG 任职期间进行。我们感谢新加坡管理大学 (SMU) 实践教授 Chow Hwee Kwan 和兼职教授 Choy Keen Meng 贡献专题 B，该专题探讨了专业预测者对新加坡 GDP 增长和通胀的预测有多准确，尤其是在全球金融危机和 COVID-19 等罕见事件期间。我们还要感谢麻省理工学院 (MIT) 福特国际经济学教授兼世界经济实验室主任 Ricardo Caballero 和耶鲁大学管理学院金融学教授 Alp Simsek 贡献专题 C。本专题引入了以风险为中心的宏观经济学作为阐明货币政策、资产价格和商业周期之间联系的框架。最后，EPG 很高兴展示由国家发展部 (MND) 提供的方框 B，该方框分析了自 2021 年以来 HDB 和私人住宅租金的增长情况，并回顾了住宅租赁市场的前景。
一个成年故事：啮齿动物中的成人神经发生或青少年神经发生？
令人惊讶的是，经过一个多世纪的使用，将啮齿动物用于科学研究，对于小鼠或大鼠变成成人的何时，没有明确，共识或一致的定义。具体而言，在成年海马神经发生的领域，该概念是中心的，有一种趋势要考虑到青春期标志着成年的开始，并且并不罕见地发现30天老鼠被描述为成人。但是，正如其他人前面讨论的那样，这意味着在这种特征的感知重要性上存在重要的偏见，因为功能研究通常是在很小的年龄进行的，当时神经发生峰值，无视中年和老动物，而中等古老的动物几乎没有新产生的新神经元。在本专题文章中，我们详细介绍了这些问题，并认为过去30年中有关小鼠和大鼠产后发育的研究允许建立一个青春期，以标志着成年的过渡，就像其他哺乳动物一样。大鼠和小鼠的青春期均在产后第60天结束，因此，这个年龄可以视为两种物种的成年开始。尽管如此，由于环境和社会状况，要考虑到成熟的个体间，相互应变的差异，如杰克逊实验室所建议的那样，三个月大的年龄可能是考虑小鼠和大鼠的善意成年人的一个更安全的选择。
B05：生物材料应用
该研讨会将吸引从事材料生物医学应用领域（包括金属，陶瓷，聚合物及其复合材料）的专家。演示将包括从生物医学植入物，涂料和生物材料的表面处理到新型生物材料方法的主题，用于组织工程，药物输送和生物制造。因此，将在本次研讨会中考虑永久性和可生物降解材料的生物医学应用。用于表征和测试生物材料在体内相关条件下的高级方法，强调组织/生物材料界面和相互作用。其他主题将包括用于生物医学设备的创新多功能生物活性涂层以及用于引发特定生物学反应的量身定制的表面功能化方法。基于生物材料开发用于组织再生的晚期支架的方法也将在本专题讨论会上介绍。将提出针对多功能支架（下一代支架）的新概念，这些概念可以具有药物输送或生物分子信号功能，从而为细胞附着，生长和增殖提供增强的支持。研讨会将提供一个出色的论坛，以展示和讨论对生物医学领域材料应用的最新和相关贡献，将材料科学家，生物学家，药剂师，组织工程师和医生汇总在一起。
人工智能方法在生物和医学数据中的开发和应用
蛋白质功能预测是生物信息学的一个热门话题。由于测序数据的增加，越来越多的蛋白质需要功能注释。本专题中的四篇作品开发了基于机器学习的方法来预测蛋白质功能。Liang 和 Zhang [1] 专注于预测凋亡蛋白的亚细胞定位，因为凋亡蛋白参与了许多生物过程。他们设计了一个计算模型来预测凋亡蛋白的亚细胞定位。在他们的模型中，进化信息和非负矩阵分解被用于制定蛋白质样本。支持向量机 (SVM) 是分类算法。他们在三个已发布的数据集上展示了他们的模型的性能。他们的模型将为凋亡蛋白分析提供指导。Yang 等人[2] 设计了一个人工智能模型来识别癌症凝集素。癌症凝集素是一类凝集素蛋白，在癌症的发生、生长和扩散中起着重要作用。正确识别癌症凝集素可以为癌症治疗提供重要线索。在这项工作中，他们利用序列信息描述癌症凝集素，并使用方差分析 (ANOVA) 来降低特征维度。在交叉验证测试中获得了良好的预测精度。第三项工作 [3] 描述了一种改进革兰氏阴性细菌分泌蛋白预测的计算策略。本文报道的模型使用位置特异性评分矩阵作为特征。使用 SVM 进行分类。他们的模型可以产生非常高的准确性。Ning 等人[4] 通过计算策略发现一些肽具有与 PbHRH 和 Romiplostim 中的 MHC-I 和 MHC-II 分子结合的潜在能力，可作为潜在表位。