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精密医学时代的乳腺癌
摘要乳腺癌是一种具有不同分子亚型和生物学特征的异质性疾病，其中有多种治疗方法和任何分子亚型特有的临床结果。由于缺乏可能用于所有疾病亚型的有效治疗方案，这是全球健康问题。因此，应考虑每个患者的治疗定制，具体取决于分子特征。乳腺癌的精确药物是考虑到患者基因组成的诊断，治疗和预防疾病的一种方法。精确药物提供了高度个性化治疗的希望，其中每个乳腺癌患者根据癌症的遗传特征接受了最合适的诊断和靶向疗法。有关分子特征和乳腺癌治疗方法发展的知识增加了，从而导致了新的靶向治疗剂的发展。肿瘤基因组分析是乳腺癌的护理标准，可能有助于采取措施更好地管理恶性肿瘤。它对准确的预后，对常见全身疗法的反应预测以及对疾病的个性化监测具有巨大的希望。有针对性治疗的出现显着提高了乳腺癌患者的存活，并有助于降低卫生系统的经济成本。在这篇综述中，我们总结了与乳腺癌分子分类相关的治疗方法，以帮助针对目标患者的最佳治疗选择。
还原计划 - 精密外科手术
门（增加热量损失）。4。所有光源应尽快转换为LED选项（现有灯泡故障时）。5。未来利用环境能源关税用于天然气和电力供应。6。通过使用团队和/或缩放平台进一步减少客户访问。7。公司通过在基于云的系统上存储所有文件，以降低打印，以供员工和客户远程访问。对于必要的打印，我们现在订购回收的激光弹药筒。8。典型的每日通勤时间为每名工作人员12英里，可以通过在克莱门特天气条件下使用自行车来降低这。9。任何无法进一步减少的碳排放量都将使用认可的碳偏移提供商被抵消，而不仅仅是依赖植树计划。气候变化已经增加了森林/野火的增加，因此纯粹是基于植物的养护，无法保证碳的偏移。
精密医学的强盗算法
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
人工智能和精密医学-IJRPR
脑肿瘤是癌症最具挑战性的形式之一，通常会影响关键的大脑区域并导致与癌症相关的死亡率，约占所有癌症死亡的2.3％（世界卫生组织[WHO]）[1]。其中，胶质母细胞瘤（GBM）是中枢神经系统（CNS）的IV级肿瘤（CNS），占成人脑肿瘤的60％以上[2]。胶质母细胞瘤的标准疗法包括放射治疗，虽然有效，但可能存在明显的缺点。一个主要问题是它的潜力削弱了血脑屏障（BBB），从而增加了继发性脑转移的风险[3]。报告记录了辐射引起的继发性脑肿瘤的病例，突出了与这种方法相关的长期风险[4]。肿瘤转移的过程在生物学上是复杂的，需要癌细胞在建立转移性病变之前克服多个障碍。此外，肿瘤内的异质性（同一肿瘤内癌细胞的遗传不同亚群的存在）在开发有效治疗方面面临着重大挑战[5]。解决这些复杂性需要创新的技术干预措施，例如脑启发的计算，该计算模仿神经网络，并有可能改变癌症诊断和管理[6]。人工智能（AI）在医学诊断方面表现出显着的功能，尤其是在脑肿瘤检测和分类方面。AI驱动算法分析了医学成像数据，从而鉴定了人类专家可能无法察觉的隐藏肿瘤特征。在一项研究中，AI成功地鉴定了98％的脑肿瘤，以高精度强调了其作为诊断工具的潜力[7,8]。机器学习（ML）技术，当应用于医学成像时，可以提取关键肿瘤特征，提高癌症诊断，预后和治疗计划的准确性[9]。使用对1,991个健康样本和12种癌症类型的深入学习的著名研究，在癌症鉴定方面达到了令人印象深刻的精度，进一步巩固了AI在肿瘤学中的作用[10]。除了诊断之外，AI还可以改变手术精度和患者结局。根据美国国家医学院的说法，医疗保健的AI提供了优势，例如增强获得专业护理，减少人为错误和提高程序效率等优势[11]。研究表明，AI辅助手术干预导致并发症较少，住院较短，这使其成为神经外科应用的有前途的途径[12]。AI在医疗保健和药物开发中的应用正在迅速扩展。在2026年，全球AI医疗保健市场预计将达到1500亿美元，这是由医疗保健数据的数字化和AI获得可行见解的能力的驱动[13,14]。AI已经在早期疾病检测，精度诊断，治疗优化和个性化医学策略方面表现出了希望[15]。AI在小分子的药物发现中起着变革性的作用，尤其是在目标选择，命中识别和铅优化方面[16]。自1990年代后期以来，PM一直在基于遗传特征来定制癌症疗法方面[20,21]。例如，基于机器学习的模型Etoxpred在预测小有机分子的毒性和合成可行性方面表现出72％的精度，这说明了AI在加速药物开发管道方面的潜力[17]。Precision Medicine（PM）是肿瘤学，利用基因组，分子和环境数据的新兴范式，以对个别患者量身定制治疗。
Liebert DSE 精密冷却系统
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1型糖尿病的精密药物
在这种情况下，DM 1中的精密医学是一种优化不同方面的管理，例如预测疾病，预防，诊断，预后和监测，整合了多维数据并考虑了遗传和环境等因素的个体差异。 div>精确药物将使我们能够将诊断或治疗适应具有相似特征的人群的亚组。 div>此外，随着新技术，大数据，艺术智能，患者支持支持系统和参与系统的整合，精确的医学方法继续发展。 div>这种新兴方法将有助于更精确的预防和治疗策略，并在迄今为止采取的独特方法对所有方法进行了弊端。 div>
哪些精密育种生物是什么？
精确育种不包括包含非修饰生物或性兼容物种中不存在的DNA的生物。这些生物仍被归类为转基因生物（GMO），并因此受到调节。您可以在我们的网站上找到有关转基因生物的食品和饲料营销授权的指导。
临床基因组学和精密医学
精确医学来自健康和疾病的基因组范式。为了精确的遗传疾病分子诊断，我们必须分析整个外显子组（WES）或整个基因组（WGS）。通过不需要外显子捕获，WGS更强大，可以检测单核苷酸变体和拷贝数变体。在健康的个体中，我们可以观察到单基因高渗透变体，这可能是因果关系造成的，以及与常见多基因疾病有关的易感性变体。，但存在着主要的外观问题。因此，有一个问题是，是否值得在所有健康个体中进行WG作为迈向精确医学的一步。疾病的遗传结构与它们都是多基因的事实一致。此外，祖先增加了另一层复杂性。现在，我们能够仅使用来自新一代测序的数据来获得所有复杂疾病的多基因风险评分。然而，对现有证据的审查目前并不支持以下观点：WGS分析已经充分开发，可以可靠地预测健康个体中单基因和多基因遗传性疾病的风险成分。可能，WG仍然保留以诊断孟德尔疾病的致病变异。
国家精密医学论坛计划
Precision Medicine论坛将与机构的代表以及合作伙伴公司，大学以及临床和研究中心有关的科学和技术部门的主要主角促进高调辩论。为了促进公共和私营部门之间的合作，使意大利翻译研究系统越来越具竞争力，并在国家卫生系统中引入精密医学。
19:00胆道胰腺癌的精密医学...19:00胆道胰腺癌的精密医学...
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