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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
我应该何时接种下一剂 COVID-19 疫苗？
摘要。目的。确定自上次接种疫苗以来的时间和其他因素如何影响对 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗接种和免疫介导炎症性疾病 (IMID) 感染的血清学反应。方法。从患有类风湿性关节炎、炎症性肠病、系统性红斑狼疮、强直性脊柱炎和脊柱关节炎以及银屑病和银屑病关节炎的成年人中收集 COVID-19 疫苗接种后的数据和干血斑或血清。第一份样本在入组时采集，然后在最后一剂疫苗接种后 2 至 4 周和 3、6 和 12 个月采集。多元广义估计方程回归（包括药物、人口统计学和疫苗接种史）基于对数转换的抗受体结合域 (RBD) IgG 滴度评估血清学反应；我们还测量了抗核衣壳 (抗 N) IgG。结果。2021 年至 2023 年，对数转换的抗 RBD 滴度与女性性别、剂量数和自我报告的 COVID-19 感染呈正相关。与泼尼松、抗肿瘤坏死因子药物和利妥昔单抗呈负相关。在 2021-2023 年期间，大多数 (94%) 抗 N 阳性与检测前 3 个月的自我报告感染有关。从 2021 年 3 月到 2022 年 2 月，5% 至 15% 的样本呈现抗 N 阳性，在后 Omicron 时代最高，截至 2023 年 3 月，抗核衣壳阳性趋势为 30% 至 35% 或更高。IMID 中的抗 N 阳性率仍低于加拿大一般人群的血清流行率（2022 年 > 50%，2023 年 > 75%）。自上次接种疫苗以来的时间与对数转换的抗 RBD 滴度呈负相关，尤其是在 210 天后。结论。我们的研究是首次在加拿大范围内对疫苗接种史和其他因素如何影响血清学 COVID-19 疫苗反应进行评估。这些发现可能有助于个人制定个性化的疫苗接种决定，包括在自上次接种/感染 COVID-19 疫苗以来已超过 6 个月时考虑进行额外的疫苗接种。
我应该何时接种下一剂 COVID-19 疫苗？
摘要。目的。确定自上次接种疫苗以来的时间和其他因素如何影响对 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗接种和免疫介导炎症性疾病 (IMID) 感染的血清学反应。方法。从患有类风湿性关节炎、炎症性肠病、系统性红斑狼疮、强直性脊柱炎和脊柱关节炎以及牛皮癣和银屑病关节炎的成年人中收集了 COVID-19 疫苗接种后的数据和干血斑或血清。第一个样本是在入组时收集的，然后在最后一剂疫苗接种后 2 至 4 周和 3、6 和 12 个月收集。基于对数转换的抗受体结合域 (RBD) IgG 滴度，多元广义估计方程回归（包括药物、人口统计学和疫苗接种史）评估了血清学反应；我们还测量了抗核衣壳 (抗-N) IgG。结果。在 2021 年至 2023 年期间，对数转换的抗 RBD 滴度与女性性别、剂量数和自我报告的 COVID-19 感染呈正相关。与泼尼松、抗肿瘤坏死因子药物和利妥昔单抗呈负相关。在 2021-2023 年期间，大多数 (94%) 的抗-N 阳性与检测前 3 个月的自我报告感染有关。从 2021 年 3 月到 2022 年 2 月，5% 至 15% 的样本中存在抗 N 阳性，在 Omicron 时代后最高，截至 2023 年 3 月，抗核衣壳阳性趋势为 30% 至 35% 或更高。IMID 中的抗 N 阳性率仍低于加拿大一般人群的血清流行率（2022 年 > 50%，2023 年 > 75%）。自上次接种疫苗以来的时间与对数转换的抗 RBD 滴度呈负相关，尤其是在 210 天后。结论。我们是第一个全加拿大 IMID 评估疫苗接种史和其他因素如何影响血清学 COVID-19 疫苗反应。这些发现可能有助于个人制定个性化的疫苗接种决定，包括在距离上次 COVID-19 疫苗接种/感染已超过 6 个月时考虑进行额外疫苗接种。
ARX788的第1阶段剂量升级研究是一种下一代抗HER2抗体偶联物，在经过大量预处理的乳腺癌患者中
1。Zhang J等。 新型抗HER2抗体 - 药物结合物ARX788的I期试验，用于治疗HER2阳性转移性乳腺癌。 Clin Cancer Res。 2022; 28：4212-21。 2。 Hurvitz S等。 在经过大量预处理的HER2跨越实体瘤的患者中，ARX788的安全性和独特的药代动力学特征（一种特定地点的ADC）：两项1期临床试验的结果。 JCO 2021; Suppl.1038。 ; 3。 Cortes J等。 曲妥珠单抗Deruxtecan与曲妥珠单抗Emtansine用于乳腺癌。 NEJM 2022; 386：1143-54。 4。 Modi S等。 曲妥珠单抗Deruxtecan在先前治疗的HER2-LOW晚期乳腺癌中。 nejm 2022; 387：9-20。 5。 Rosa K. Arx788符合HER2+转移性乳腺癌的PFS终点。 onclive.com 2023。 6。 Verma S等。 曲妥珠单抗Emtansine用于HER2阳性晚期乳腺癌。 NEJM 2012; 367（19）：1783-91。 7。 Modi S等。 先前治疗的HER2阳性乳腺癌中的曲妥珠单抗Deruxtecan。 NEJM 2020; 382（7）：610-21。 8。 Krop IE等。 曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。 lancet oncol。 2014; 15：689–699。Zhang J等。新型抗HER2抗体 - 药物结合物ARX788的I期试验，用于治疗HER2阳性转移性乳腺癌。Clin Cancer Res。 2022; 28：4212-21。 2。 Hurvitz S等。 在经过大量预处理的HER2跨越实体瘤的患者中，ARX788的安全性和独特的药代动力学特征（一种特定地点的ADC）：两项1期临床试验的结果。 JCO 2021; Suppl.1038。 ; 3。 Cortes J等。 曲妥珠单抗Deruxtecan与曲妥珠单抗Emtansine用于乳腺癌。 NEJM 2022; 386：1143-54。 4。 Modi S等。 曲妥珠单抗Deruxtecan在先前治疗的HER2-LOW晚期乳腺癌中。 nejm 2022; 387：9-20。 5。 Rosa K. Arx788符合HER2+转移性乳腺癌的PFS终点。 onclive.com 2023。 6。 Verma S等。 曲妥珠单抗Emtansine用于HER2阳性晚期乳腺癌。 NEJM 2012; 367（19）：1783-91。 7。 Modi S等。 先前治疗的HER2阳性乳腺癌中的曲妥珠单抗Deruxtecan。 NEJM 2020; 382（7）：610-21。 8。 Krop IE等。 曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。 lancet oncol。 2014; 15：689–699。Clin Cancer Res。2022; 28：4212-21。 2。Hurvitz S等。 在经过大量预处理的HER2跨越实体瘤的患者中，ARX788的安全性和独特的药代动力学特征（一种特定地点的ADC）：两项1期临床试验的结果。 JCO 2021; Suppl.1038。 ; 3。 Cortes J等。 曲妥珠单抗Deruxtecan与曲妥珠单抗Emtansine用于乳腺癌。 NEJM 2022; 386：1143-54。 4。 Modi S等。 曲妥珠单抗Deruxtecan在先前治疗的HER2-LOW晚期乳腺癌中。 nejm 2022; 387：9-20。 5。 Rosa K. Arx788符合HER2+转移性乳腺癌的PFS终点。 onclive.com 2023。 6。 Verma S等。 曲妥珠单抗Emtansine用于HER2阳性晚期乳腺癌。 NEJM 2012; 367（19）：1783-91。 7。 Modi S等。 先前治疗的HER2阳性乳腺癌中的曲妥珠单抗Deruxtecan。 NEJM 2020; 382（7）：610-21。 8。 Krop IE等。 曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。 lancet oncol。 2014; 15：689–699。Hurvitz S等。在经过大量预处理的HER2跨越实体瘤的患者中，ARX788的安全性和独特的药代动力学特征（一种特定地点的ADC）：两项1期临床试验的结果。JCO 2021; Suppl.1038。; 3。Cortes J等。曲妥珠单抗Deruxtecan与曲妥珠单抗Emtansine用于乳腺癌。NEJM 2022; 386：1143-54。 4。Modi S等。曲妥珠单抗Deruxtecan在先前治疗的HER2-LOW晚期乳腺癌中。nejm 2022; 387：9-20。 5。Rosa K. Arx788符合HER2+转移性乳腺癌的PFS终点。onclive.com 2023。 6。Verma S等。曲妥珠单抗Emtansine用于HER2阳性晚期乳腺癌。NEJM 2012; 367（19）：1783-91。 7。 Modi S等。 先前治疗的HER2阳性乳腺癌中的曲妥珠单抗Deruxtecan。 NEJM 2020; 382（7）：610-21。 8。 Krop IE等。 曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。 lancet oncol。 2014; 15：689–699。NEJM 2012; 367（19）：1783-91。 7。Modi S等。先前治疗的HER2阳性乳腺癌中的曲妥珠单抗Deruxtecan。NEJM 2020; 382（7）：610-21。 8。Krop IE等。 曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。 lancet oncol。 2014; 15：689–699。Krop IE等。曲妥珠单抗emtansine与医师对预处理的HER2阳性晚期乳腺癌（Th3Resa）的选择：一项随机，开放标签，第3期试验。lancet oncol。2014; 15：689–699。2014; 15：689–699。
UNBSSI – 种下太空探索的种子
1959 年，联合国在其秘书处内成立了一个小型专家单位，为和平利用外层空间特设委员会提供服务，即联合国外层空间事务办公室 (UNOOSA)。自那时起，UNOOSA 的范围和规模已显著扩大，但其重点仍然是促进和平利用和探索太空的国际合作，以及利用空间科学和技术实现可持续的经济和社会发展。如果不想让太空探索被视为少数人的专属，这项使命至关重要。为此，UNOOSA 建立了基础空间科学倡议 (UNBSSI)。其重点是：鼓励全世界，特别是发展中国家，研究和吸收天文学、天体物理学和空间科学。