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World File Search System社论
社论：人机交流中的失败和维修
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面（Förster等，2022；Förster等，2023a），将一个跨学科的研究人员组合在一起，从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究（Robally everally of Offore）的研究（robally obotor）进行了研究（Robally extressection），他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题，可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。（2023b）。该研究主题有助于两个主要目标：首先，我们为报告人类机器人互动（HRI）中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次，该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会，以使机器人语音界面更具弹性，以使其具有弹性。因此，我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章，以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外，该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章，并概述了此类机制的潜力。
社论：药理学的机器学习进步
Kim等。 提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。 他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。 mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。 作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。 通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。 使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。 通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。Kim等。提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。
社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
社论：癌症转移和耐药性的分子机制和治疗靶标
肿瘤转移和耐药性是导致癌症治疗失败和患者预后不良的关键因素。肿瘤转移是指癌细胞从原发性肿瘤部位传播到远处的器官，它们形成了继发性肿瘤灶。转移的发生涉及复杂的细胞信号通路和肿瘤微环境的变化（1）。肿瘤耐药性，尤其是对化学疗法，靶向治疗和免疫疗法的耐药性，显着影响治疗效率，导致复发和癌症的进展。为了改善癌症患者的生存和生活质量，迫切需要了解肿瘤转移和耐药性的分子机制，并确定新的治疗靶标。肿瘤转移是一个多步骤过程，涉及癌细胞的脱离，通过血液或淋巴系统的侵袭，传播，以及远处器官的生长。上皮 - 间质转变（EMT）是一个关键过程，癌细胞获得了侵入性和转移性潜力（2，3）。肿瘤微环境（例如与癌症相关的细菌等）和免疫细胞（例如与肿瘤相关的巨噬细胞等）也参与肿瘤转移（4）。此外，血管生成是肿瘤转移的重要条件。库妥刺的放松管制也与肿瘤转移有关，并在Wang等人的最新综述中。，铜的水平不平衡促进血管生成，使癌细胞扩散。粘附分子（例如整合素，钙粘蛋白等。Min等。Min等。此外，肿瘤细胞可以通过基质金属蛋白酶和其他酶的分泌来降解细胞外基质，从而为穿越组织屏障的条件（5）降解。一些分子和细胞信号通路也参与肿瘤细胞的转移。），生长因子和细胞因子（例如表皮生长因子，血小板衍生的生长因子等。），Wnt/b- catenin途径，PI3K/AKT/MTOR途径在癌细胞转移中起关键作用（6，7）。最近回顾了与粘附相关的分子的影响
社论：外阴癌的诊断和治疗
外阴癌虽然是一种罕见的妇科癌，但在诊断，治疗和结局中提出了值得注意的挑战（1，2）。它需要一种高度量身定制的方法来管理医疗和社会心理方面，仔细考虑功能和美学影响（3-5）。与其他妇科癌症相比，发病率较低，但外阴恶性肿瘤在早期发现，分期和治疗性干预措施周围具有相似的复杂性（5-7）。的确，在意大利，在50岁以下的女性中，外阴鳞状细胞癌的发生率一直在增加，估计比90年代估计每年增长 +1.20％（1）。该研究主题的主要目的是探索外阴癌诊断，治疗和管理方面的进步，特别着重于改善治疗方法，诊断策略和患者生活质量。本研究主题中提出的研究重点介绍了了解外阴癌的分子和临床方面的重要发展，解决了治疗方面的挑战以及对创新管理方法的需求。在此研究主题上总共发表了六篇高质量论文：两项系统评价，三篇原始研究文章和一篇评论文章。，这些研究强调了外阴癌管理的复杂性，从早期检测和分期到个性化的治疗选择，强调了改善策略和结果的需求。Emagneneh等人的研究。重点介绍了外阴癌管理中的几个持续问题。所讨论的主要全球挑战之一是诸如撒哈拉以南非洲地区的宫颈癌的存活率较低，在撒哈拉以南非洲，可以使用预防性筛查，早期检测和治疗仍然有限。系统的审查表明，生存率可能不到35％，强调了医疗保健访问的差异。尽管外阴和宫颈癌具有不同的病因，但这项研究强调了医疗基础设施的更广泛问题，以及对改善预防，诊断和治疗访问的国际合作需求。改善HPV疫苗接种，筛查和早期干预策略的努力可以同样受益于外阴癌的护理，尤其是在服务不足的地区。
社论：益生菌研究中的OMICS技术和生物信息学工具
益生菌被定义为活的微生物，可以促进肠道和肠外健康的好处，当时有足够的数量消耗（Hill等，2014）。由于其安全性和促进健康的特性，几种双杆菌，乳酸杆菌和肠球菌已被分类为益生菌。这些微生物通常在各种栖息地中发现，例如乳制品和非乳制发酵产物，哺乳动物胃肠道菌群和环境。为了将新的菌株分类为益生菌，应满足许多标准：抗胃肠道转移的抵抗力，缺乏毒力和可传播的抗生素耐药性基因以及促进健康的活性（例如抗菌，免疫抑制性和抗毒剂和抗毒剂）。监管机构已经建立了常规的微生物学测定，以评估这些表型（FAO/WHO，2001）。此外，现在正在使用高通量多词方法来补充现有方法，并将更深层次的分子和细胞见解与益生菌 - 宿主相互作用（Kiousi等，2021）。在（元）基因组学时代，益生菌菌株的整个基因组序列（WGS）的可用性呈指数增长。基因组元素在益生菌研究中的整合支持了新菌株的安全性和功能性的预测。此外，由于其较高的歧视能力，WGS是将新分离株分类为物种分类分类的“黄金标准”。的确，WGS的可用性增加促进了多样化的乳杆菌属的重新分类。基于共同的生态和代谢特性，分为25属（Zheng等，2020）。目前，EFSA需要在食物链中使用微生物WG，以监测关注的基因（例如，毒力因子，抗生素耐药性基因）（EFSA，2024年）。在这种情况下，Wei等人进行了补充了体外测定的基因组分析。评估limosilactobacillus reuteri A51的安全性和功能性状，这是先前从Yak酸奶中分离出来的菌株。菌株被发现编码与胃肠道应力反应，生存和附着的基因以及用于抗菌化合物和外多糖的生物合成簇。该菌株还表现出对模拟胃肠道条件以及抗氧化剂和
社论：基于人工智能的工具对帕金森氏病和其他运动障碍研究的贡献
帕金森氏病是第二频繁的神经退行性疾病，在60岁以上的成年人中影响约1％。其他运动障碍，例如多个系统萎缩，亨廷顿氏病，肌张力障碍或小脑共济失调，可能不那么普遍，但严重损害了患者的生活质量。不仅这些疾病中许多疾病的病理生理学不完全理解，而且诊断工具和治疗性干预措施也常常不足。机器学习（ML）是人工智能（AI）的主要特征，即基于计算机的智能，能够执行类似人类的任务。AI和ML在医疗保健环境中的应用可能参与开发和应用新的疾病诊断和治疗方法，药物发现过程，并深入研究某些疾病的病理生理学。在这里，我们使用基于AI/ML的工具介绍了一些科学文章，以诊断，预后和治疗帕金森氏病和其他运动障碍，包括其他也以多巴胺能功能障碍为特征的其他工具。这些是：通过对中脑MRI进行深入学习，帕金森氏病的分类。作者比较了PD患者和健康对照中四种方法的诊断性能（Welton等人）。易感性映射加权成像（SMWI）基于定量易感映射（QSM），允许准确的Nigrosome-1（N1）评估，并已用于开发帕金森氏病（PD）深度学习（DL）分类算法。数据表现出神经素敏感的（NMS）MRI可以通过揭示神经元素含量来改善自动定量N1分析（Fu等，2016; Shin等，2021; Sung等，2019）。本研究中比较的四种诊断方法是：（1）N1定量“ QSM-NMS”复合标记，（2）使用SMWI（“ Heuron IPD”）的N1形态异常的DL模型（3）DL模型，用于N1使用SMWI（“ Heuron ni Ni”）和（4）N1 smwi neuror n Neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neurorar neuror。
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
社论：与糖尿病相关并发症的病理生理学的新颖见解：对改善治疗策略的影响，卷II
糖尿病（DM），尤其是2型糖尿病（T2DM），是全球最普遍的慢性疾病之一，具有广泛的并发症，严重影响了患者的生活质量（1-3）。此外，糖尿病并发症，例如糖尿病性视网膜病（DR），糖尿病性肾病（DN），糖尿病足溃疡（DFUS），Sarcopenia和Neuropathy，尽管糖尿病护理的进步，但仍继续挑战临床管理（4-6）。与糖尿病相关并发症的基础机制涉及各种因素，包括代谢障碍，免疫反应，内皮功能障碍和线粒体损伤等（7-10）。为了更深入地了解与糖尿病相关并发症的病理生理学，我们组织了当前的研究主题，“对与糖尿病相关并发症的病理生物生物生物生物生物的新颖见解：在促进II的改善治疗策略的影响之后”，此后，II卷，旨在探索这些机构的成功I，旨在探索这些机制。该研究主题于2023年5月23日启动，并于2025年1月17日关闭。在这几个月中，收到了总共88项提交的意见，包括84项手稿和4个摘要。Finally, 37 high-quality articles were selected and published, covering a wide range of topics related to diabetes-related complications, including DR, DN, diabetic peripheral neuropathy (DPN), T2DM-associated periodontitis, metabolic regulation, immune-in fl ammatory processes, and emerging biomarkers ( Yang et al.，Li等。 ，Li等。 ，他等人。 ，Xu等。 ）。，Li等。，Li等。 ，他等人。 ，Xu等。 ）。，Li等。，他等人。，Xu等。）。这些研究不仅为推动这些并发症的机制提供了新的见解，还强调了潜在的生物标志物，
社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
机器人和人工智能（AI）的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动（HRI）。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模，设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施（Wang等，2022; Lim等，2012），而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步，机器人现在可以组成和即兴创作，并在HRI期间解释和应对人类情感状态（McColl等，2016； Wang等，2024）。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果，本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索，包括在钢琴，小提琴，吉他，鼓和马里姆巴等乐器上唱歌，舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中，两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统，该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同，该提议的手被设计为单件3D打印结构，通过调制机械性能和驱动模式，证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调，利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的，多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏，而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能，以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的，并在本地框架中分析了肢体，以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测