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阿尔赫莫PI
标签） • 300 mg/3 mL（100 mg/mL），增量为 1 mg（白色标签） 如果患者已以相同的维持剂量治疗 8 周，则应在常规临床随访中额外测量 concizumab-mtci 血浆浓度，以确保血浆浓度保持稳定。 将 concizumab 血浆浓度维持在 200 ng/mL 以上对于降低出血发作风险非常重要。 如果 concizumab-mtci 血浆浓度在连续两次测量中仍低于 200 ng/mL，则应评估继续 Alhemo ® 治疗的益处与潜在的出血事件风险，并考虑替代疗法（如果有）。 由于 Alhemo ® 是按体重（mg/kg）给药的，因此当患者体重发生变化时，重新计算剂量非常重要。
胰岛素对乙酰胆碱酯酶的潜在影响及其与利伐斯的明的体外相互作用
1 伊朗克尔曼沙阿 6714414971 拉齐大学创新科学与技术学院纳米生物技术系；T.jamshidnejad89@gmail.com 2 伊朗克尔曼沙阿 6714414971 拉齐大学理学院生物系；babaeimahsa28@gmail.com 3 瑞典乌普萨拉大学神经科学系、功能药理学系，BMC，Husargatan 3, Box 593, 751 24 Uppsala；mohamed.alsabri@neuro.uu.se (MHA-S.); Helgi.Schioth@neuro.uu.se (HBS) 4 纳米药物输送研究中心，卫生技术学院，克尔曼沙赫医科大学，克尔曼沙赫 6734667149，伊朗 5 化学学院，传感器和生物传感器研究中心 (SBRC)，拉齐大学，克尔曼沙赫 6714414971，伊朗 6 转化医学和生物技术研究所，莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学，Trubetskay Str. 8, bldg 2, 119991 莫斯科，俄罗斯 * 通讯地址：kashanian_s@yahoo.com；电话/传真：+98-833-4274559
达沙替尼衍生物示踪剂用于肿瘤激酶靶向 PET 的首次人体试验
我们开发了首创的达沙替尼衍生物显像剂 18 F-SKI-249380 ( 18 F-SKI)，并在临床前模型中验证了其用于无创体内酪氨酸激酶靶向肿瘤检测的用途。在本研究中，我们评估了使用 18 F-SKI 对恶性肿瘤患者进行 PET 显像的可行性。方法：作为一项前瞻性研究的一部分，五名先前诊断为乳腺癌、肾细胞癌或白血病的患者在注射 18 F-SKI（平均 241.24 ± 116.36 MBq）90 分钟后接受全身 PET/CT 显像。此外，患者在注射后立即接受 30 分钟的上腹部动态扫描（至少部分包括心脏左心室、肝脏、脾脏和肾脏）（n = 2）或三次 10 分钟的全身 PET/CT 扫描（n = 3）以及基于血液的放射性测量，以确定示踪剂分布的时间过程并帮助估算辐射剂量。3 名患者中的一组在 180 分钟时接受了延迟的全身 PET/CT 扫描。对生物分布、剂量和肿瘤摄取进行了量化。使用 OLINDA/EXM 1.0 计算吸收剂量。结果：注射 18 F-SKI 后未发生不良事件。总共分析了 27 个肿瘤病灶，注射后 90 分钟的中位 SUV 峰值为 1.4（范围为 0.7 – 2.3），肿瘤与血液的比率为 1.6（范围为 0.8 – 2.5）。计算出的 4 个参考病灶的肿瘤内药物浓度范围为 0.03 至 0.07 nM。在所有参考病灶中，注射后 30 至 90 分钟内均观察到示踪剂的持续积累。血液放射性测定表明，放射性示踪剂从血液和血浆中的清除最初很快（血液半衰期，1.31±0.81分钟；血浆，1.07±0.66分钟；n=4），随后是不同程度的终末期延长（血液半衰期，285±148.49分钟；血浆，240±84.85分钟；n=2）或小幅上升至平台期（n=2）。与达沙替尼一样，18F-SKI在给药后经历了广泛代谢，代谢物分析证明这一点。放射性主要通过肝胆途径清除。正常组织中吸收剂量估计值（mGy/MBq）最高的是右结肠（0.167±0.04）和小肠（0.153±0.03）。有效剂量为 0.0258 mSv/MBq（SD，0.0034 mSv/MBq）。结论：18 F-SKI 表现出显著的肿瘤摄取，
沙希德·贝赫什提大学计算机科学与工程学院征文——第一届人工智能国际会议
• 提供展示和交流人工智能领域最新创新、进步和研究成果的机会，重点关注深度学习、深度强化学习、可解释人工智能、负责任人工智能、生成式人工智能、知识提炼、模仿学习和大型语言模型等新兴人工智能技术的应用。• 探索人工智能在社会各个领域的应用前景，包括教育和研究、人文和社会科学、医疗保健、金融和经济、国防工业、制造业以及娱乐和游戏产品行业。• 提供一个论坛来探讨人工智能的伦理方面。• 提供一个论坛来评估人工智能治理的实现情况。• 创造机会展示和交流与第四次工业革命相关的人工智能领域的最新研究成果。
利用 RAIN 协议靶向胰腺癌基因
1 伊朗科技大学工业工程学院（电子邮箱：parisaparichehreh2@gmail.com） 2 通讯：ali.kiaei@sharif.edu 沙里夫理工大学生物信息学和计算生物学 (BCB) 实验室 3 通讯：m.boush@sbmu.ac.ir 沙希德贝赫什提医科大学细胞和分子生物学研究中心 4 卡尚大学电气与计算机工程系，卡尚，伊朗 5 伊拉姆大学计算机工程系，伊拉姆，伊朗 6 克尔曼沙赫医科大学健康学院生物统计学系，克尔曼沙赫，伊朗。 7 格拉什医科大学细胞与分子研究中心，格拉什，伊朗。 8 洛雷斯坦大学计算机工程系，霍拉马巴德，伊朗
