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World File Search System疾病监测
单分子电子生物传感器
单生物分子电子感测技术在许多领域非常重要，从医学诊断到疾病监测。由于可以将单个生物分子的生理变化转换为可测量的电信号，因此单分子电子生物传感器可以实时实时，高度敏感和高带宽检测单个单个内部或分子间相互作用。这些强大的单分子传感设备在精确提供沿反应途径的稀有和详细的中间信息方面证明了关键优势，并揭示了集合测量中隐藏的独特特性。本综述总结了单分子电子生物传感器的显着进步，强调了单分子水平的生物分子识别，相互作用和反应动力学。传感器的配置，传感机制和代表性应用。此外，还提供了使用光电集成系统来同步感应单个生物分子的电信号和光学信号的观点。
征求建议书 (RFP) - 国际疫苗研究所
化脓性链球菌（A 组链球菌，“Strep A”）感染导致的全球急性和慢性疾病负担被大大低估。为加速研发化脓性链球菌疫苗，作为由 Leducq 基金会和开放慈善组织资助的 SAVAC 2.0 拨款的一部分，全球链球菌 A 疫苗联盟 (SAVAC) 将支持中低收入国家的四个地点在社区和医院环境中开展链球菌 A 疾病监测。监测将包括流行病学和卫生经济研究。此外，选定的两个地点将为未来的疫苗试验做准备，包括但不限于建立链球菌 A 药物警戒平台。本征求建议书 (RFP) 的目标是确定并签约地点，为期 35 个月（总时间范围），其中包括 24 个月的监测期加上 7 个月的研究准备期和 4 个月的数据分析期。申请分两个阶段进行：
善于医疗保健中基因组学的承诺
近几十年来，基因组测序技术的进步以及对疾病，健康和福祉中遗传，环境和生活方式因素之间相互作用的越来越多的了解。6便宜，更快的测序技术提高了基因组测试的可用性和负担能力。但是，实现基因组学的价值需要高质量的临床解释，并适当，可接受的应用于为患者和家庭的净益处生成的数据。新南威尔士州的健康致力于将临床基因组学纳入医疗保健中，使用基因组信息进行疾病监测，诊断和治疗（图1）。新南威尔士州基因组学策略4得到实施计划，7、8 A翻译框架工作1和教育资源的支持。9实施，在州和国家基金的支持下，涉及临床医生，决策者，研究人员，消费者和行业之间的合作。这项活动正在为如何实现医疗保健中基因组学的承诺而产生宝贵的见解。
扩大人工智能以遏制非洲传染病
在全球范围内，非洲的传染病负担最重(1)。此外，据估计，每年因传染病导致的 1000 万人死亡中，大多数发生在非洲(1)。此外，传染病还对非洲大陆产生了不利的临床和经济影响(1)。每年，传染病导致超过 2.27 亿年的健康寿命损失，每年造成超过 8000 亿美元的生产力损失(2)。此外，SARS-CoV-2 大流行还破坏了非洲在遏制结核病、疟疾和艾滋病毒/艾滋病等传染病方面所做的脆弱努力。例如，SARS-CoV-2 大流行逆转了全球多年来在抗击结核病方面取得的进展。根据模型分析，2020 年至 2025 年期间，COVID-19 大流行可能会造成额外的 630 万例结核病病例和 140 万例结核病死亡病例(3)。尽管传染病给非洲大陆带来了严峻的形势，但也出现了新的机遇。例如，人工智能 (AI) 平台在 COVID-19 大流行中取得的成功（例如，快速收集和实时传播数据以及开发疫苗）可以应用于抗击非洲大陆的传染病 (4)。人工智能 (AI) 被描述为“一种基于机器的系统，可以针对给定的一组人为目标，在现实或虚拟环境中做出预测、建议或决策。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(5)。此外，基于人工智能的系统可以是纯软件的（例如，语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和面部识别系统），也可以嵌入硬件设备中，例如先进的机器人、自动驾驶汽车或无人机 (6)。人工智能 (AI) 为改善非洲的患者管理和降低医疗成本提供了巨大的机会 (7)。它还具有巨大的公共卫生效益，例如药物和疫苗开发、疾病监测、疫情应对和卫生系统管理 (7)。非洲的医疗保健系统将从这些机会中受益 (8)。例如在非洲，人工智能可以通过将医疗保健服务扩展到农村服务不足的人群来缩小目前医疗保健方面的差距，改善患者管理和疾病监测 (8)。在这方面，非洲联盟推出了非洲人工智能 (AI) 大陆战略 (9)。该大陆战略将使非洲国家能够制定监管框架来应对
三阴性乳腺癌的实际分类
三阴性乳腺癌（TNBC）不是一种独特的疾病，包括具有明显的组织病理学，转录和基因组异质性的多个实体。尽管进行了几项努力，但转录组和基因组分类仅仍然是理论上的，大多数患者正在接受化学疗法治疗。在包括PIK3CA和AKT在内的潜在靶向基因的驱动因素改变，已在TNBC亚型中鉴定出来，促使实施生物标志物驱动的治疗方法。然而，迄今为止，基于生物标志物的治疗以及基于免疫检查点抑制剂的免疫抑制剂的免疫疗法提供了对比和有限的结果。因此，对基因组和免疫情境的更好表征，以及对TNBC的基础，以及在转移性疾病中学到的经验教训为早期环境的翻译将改善患者的结果。强烈保证了多词技术，生物计算算法，最小残留疾病监测和新型临床试验设计的测定法，为TNBC患者铺平了个性化抗癌治疗的道路。
髓磷脂双层的定量磁共振映射反映了多发性硬化症脑组织的病理
多发性硬化症（MS）是一种神经炎症性疾病，其特征是髓磷脂（脱髓鞘）丧失，并在一定程度上是随后的髓磷脂修复（Remereliation）。为了更好地了解降低和再生的病理机制，并监测旨在再生髓磷脂的疗法的疗效，提供髓磷脂无创可视化的技术是有必要的。磁共振（MR）成像长期以来一直处于可视化髓磷脂的努力的最前沿，但直到最近才能访问由髓磷脂脂质蛋白双层本身产生的快速衰减的共振信号。在这里，我们表明，双层的直接MR映射可从MS患者的脑组织中产生高度特异性的髓磷脂图。此外，发现双层信号行为的检查揭示了正常表现的白色和灰色物质的病理改变。这些结果表明，髓鞘双层映射技术的体内实施有望，并在基础研究，诊断，疾病监测和药物开发中进行了预期应用。
医疗保健和公共卫生中的量子准备就绪
1。J. Vangeest：jvangees@kent.edu2。K. Fogarty：kieran.fogarty@wmich.edu3。W. Hervey：bill.hervey@mga.edu4。R. Hanson：Hansonr44@gmail.com5。 S. Nair：suresh.nair@ina-solutions.com6。 T. Akers：timothy.akers@morgan.edu或takers@quantumliteracy.org贡献者所有作者都为制定概念并进行了实质性编辑做出了同样的贡献。 摘要量子技术，包括量子计算，加密和传感等，将彻底改变从材料科学到药物发现的部门。 尽管具有很大的潜力，但对公共卫生的影响很大程度上被忽略了，这突出了人们在认可和准备方面的关键差距。 这种监督需要立即采取行动，因为公共卫生在很大程度上不知道量子技术作为发展工具。 量子原理在流行病学和健康信息学上的应用（称为量子健康流行病学和量子健康信息学）具有从根本上改变疾病监测，预测，建模和健康数据分析的潜力。 但是，在公共卫生劳动力和教育方案中，显然缺乏量子专业知识。 此差距强调了公共卫生从业人员，领导者和学生之间量子素养的迫切需求，以利用新兴的机会，同时解决风险和道德考虑。 创新的教学方法，例如交互式仿真，游戏，视觉模型和其他量身定制的平台，提供可行的R. Hanson：Hansonr44@gmail.com5。S. Nair：suresh.nair@ina-solutions.com6。 T. Akers：timothy.akers@morgan.edu或takers@quantumliteracy.org贡献者所有作者都为制定概念并进行了实质性编辑做出了同样的贡献。 摘要量子技术，包括量子计算，加密和传感等，将彻底改变从材料科学到药物发现的部门。 尽管具有很大的潜力，但对公共卫生的影响很大程度上被忽略了，这突出了人们在认可和准备方面的关键差距。 这种监督需要立即采取行动，因为公共卫生在很大程度上不知道量子技术作为发展工具。 量子原理在流行病学和健康信息学上的应用（称为量子健康流行病学和量子健康信息学）具有从根本上改变疾病监测，预测，建模和健康数据分析的潜力。 但是，在公共卫生劳动力和教育方案中，显然缺乏量子专业知识。 此差距强调了公共卫生从业人员，领导者和学生之间量子素养的迫切需求，以利用新兴的机会，同时解决风险和道德考虑。 创新的教学方法，例如交互式仿真，游戏，视觉模型和其他量身定制的平台，提供可行的S. Nair：suresh.nair@ina-solutions.com6。T. Akers：timothy.akers@morgan.edu或takers@quantumliteracy.org贡献者所有作者都为制定概念并进行了实质性编辑做出了同样的贡献。摘要量子技术，包括量子计算，加密和传感等，将彻底改变从材料科学到药物发现的部门。尽管具有很大的潜力，但对公共卫生的影响很大程度上被忽略了，这突出了人们在认可和准备方面的关键差距。这种监督需要立即采取行动，因为公共卫生在很大程度上不知道量子技术作为发展工具。量子原理在流行病学和健康信息学上的应用（称为量子健康流行病学和量子健康信息学）具有从根本上改变疾病监测，预测，建模和健康数据分析的潜力。但是，在公共卫生劳动力和教育方案中，显然缺乏量子专业知识。此差距强调了公共卫生从业人员，领导者和学生之间量子素养的迫切需求，以利用新兴的机会，同时解决风险和道德考虑。创新的教学方法，例如交互式仿真，游戏，视觉模型和其他量身定制的平台，提供可行的
人工智能（AI）与医学微生物学
人工智能 (AI) 已经改变了许多领域，包括医学微生物学学科。人工智能目前被用于协助临床决策和疾病监测，并有可能用于基因组信息和大量数字数据集。通过利用先进的算法、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，人工智能 (AI) 可以改善疾病诊断、预测疫情并定制医疗方案。此外，人工智能正在彻底改变医学和制药微生物学领域，特别是在病原体识别、即时诊断开发和药物发现领域。机器学习 (ML) 对图像分析非常有用，因为它提高了临床微生物学实践的有效性和准确性。尽管取得了这些进展，但必须解决与数据准确性和算法局限性相关的问题。此外，专注于创建易于理解和解释的 AI 模型也至关重要。本评论探讨了人工智能在医学微生物学中的当前用途、优势和障碍，强调了其对提高医疗保健结果的革命性影响。
免疫议程2030
在某些国家，进步已经停滞甚至逆转，自满会会破坏过去成就的风险是真实的。麻疹和疫苗来源的脊髓灰质炎病毒的暴发是明显的提醒，强有力的免疫计划和有效的疾病监测对于维持高水平的覆盖范围是必要的，以消除和消除疾病。由于麻疹具有高度感染性，因此它是卫生系统中覆盖不足和差距不足的示踪剂（“煤矿中的金丝雀”）。通过监视检测麻疹病例，揭示了未充分或免疫和免疫计划的社区和年龄段，以及整体的原始卫生保健系统不足，表明需要在哪里进行特定的注意和干预措施。带麻疹疫苗的高覆盖范围是强大的免疫计划的指标，这可能标志着初级卫生保健服务的坚实基础。第二剂麻疹疫苗是一个机会，可以增强专注于加强免疫计划，以使儿童超越生命的第一年，并在整个生命过程中扩大免疫服务。
COVID-19疫苗监视策略
英国是实施后疫苗监测的全球领导者，并且一直是疫苗评估方法学进步的先驱，并提供了有关新疫苗的证据，包括是第一个证明脑膜炎球菌C，孕妇百日咳和脑膜炎药物的脑膜炎疫苗和脑膜炎药物疫苗的疾病预防死亡和严重疾病的病例；第一个提供证据证明儿童流感疫苗接种计划的证据的国家为包括老年人在内的更广泛的人口提供间接保护；也是第一个提供13个Valent肺炎球菌结合疫苗疫苗计划之后非疫苗血清型出现证据的国家。上市后的疫苗覆盖范围，疾病监测和血清阳性数据已被用来适应现有的疫苗接种计划，包括推荐国民和地区麻疹捕捉疫苗接种运动，并引入了针对脑膜炎球菌的青少年助推器计划。也已经进行了广泛的潜在安全信号，其中绝大多数与疫苗接种没有关联。