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评论文章：药物再利用的挑战与机遇：Sindhu S 1 和 Murugan S 2 的简短评论
摘要：药物再利用是医学领域的一个新兴领域。配制用于治疗新临床疾病的新药需要时间，并且需要大量投资。因此，人们非常关注旧药再利用以用于新疗法。FDA 批准用于特定治疗的大多数药物也可用于治疗各种其他临床疾病。换句话说，可以说是药物的“重复使用”。这篇小型综述重点介绍了再利用药物在细菌感染和癌症治疗中的应用。除了药物再利用的好处之外，还有一些挑战需要解决。因此，本综述讨论了再利用药物在治疗传染性（细菌感染）和非传染性（癌症）疾病中的应用。关键词：药物再利用；V 期临床试验；生活方式药物
季度评论—工匠国际价值策略
该投资组合于 2014 年首次投资 ABB。当时，我们的一位分析师将该公司描述为一家过度多元化的企业集团，过去五年在收入增长、盈利能力和股价方面的表现不及同行。该公司经营不善，我们预计新管理层会解决这些问题。虽然问题已经得到解决，但需要两个管理团队和三位首席执行官才能实现扭转局面。这种转变使公司表现得比我们想象的要好。ABB 是过去十年欧洲最成功的工业转型之一。而且这项投资是有利可图的。自我们投资以来，ABB 的股价以美元计算每年复合增长率为 13%。2024 年，股价以瑞士法郎计算上涨 34%，以美元计算上涨 24%，成为去年回报的第四大贡献者。
抗生素耐药性和新型抗菌药物评论
抗生素在被发现之时被认为是治疗细菌感染的灵丹妙药，但微生物通过多种强大的机制来对抗抗生素，从而产生了多重耐药 (MDR) 和广泛耐药 (XDR) 菌株（Eichenberger 和 Thaden，2019 年；Terreni 等人，2021 年；Yadav 等人，2022 年）。病原体获得抗生素耐药性的方式有多种，包括病原体基因组的遗传变异、抗生素的不选择性使用、生物膜的形成等（Santos-Lopez 等人，2019 年；Singh 等人，2019 年）。由于此类感染难以治疗，了解抗菌素耐药性 (AMR) 的产生机制至关重要，这样才能制定预防此类感染的策略（Lomazzi 等人，2019 年；Hu 等人，2020 年；Moo 等人，2020 年）。本研究课题的目标是重点介绍抗生素耐药性领域的最新进展，同时强调未来研究的重要方向和新可能性。我们预计此处介绍的研究将引发社区关于新型抗菌药物和抗生素耐药性的讨论，从而导致最佳实践在临床、公共卫生和政策环境中的应用。总体而言，本研究课题发表了四篇研究文章和六篇评论文章。Wang 等人发表的一篇研究文章。报道了2017年至2022年中国西南地区结核病疑似人群中非结核分枝杆菌 (NTM) 的流行病学研究。在这项研究中，鉴定出了主要的 NTM 分离株 MAC 和 M. chelonae/M. abscessus，并观察到中国西南地区 NTM 的分离率在过去几年中呈上升趋势。感染病例为老年患者、免疫系统受损的 HIV 感染者。经评估，观察到阿米卡星、莫西沙星、克拉霉素和利奈唑胺等抗生素对缓慢生长的分枝杆菌表现出有效的抗菌活性，而利奈唑胺和阿米卡星对快速生长的分枝杆菌表现出相对更好的抗菌活性。石等人发表的另一篇研究文章。研究了深圳市住院儿童呼吸道分离的耐多药肺炎链球菌的流行情况及耐药特点，发现非疫苗血清型菌株占肺炎球菌分离株总数的46.6%，疫苗血清型的耐多药率（MDR）分别为19F（99.36%）、19A（100%）、23F（98.08%）、6B（100%）、6C（100%），非疫苗血清型的耐多药率分别为15B（100.00%）、6E
帕金森氏病的基于技术的神经康复 - 叙事评论
摘要：这篇叙述性评论简要概述了有关帕金森氏病（PD）神经康复的基于技术的干预措施的当前文献。讨论了大脑 - 计算机界面的作用，基于exerfaming/基于虚拟现实的练习，机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。可以预期，基于技术的神经康复将在PD患者的管理中具有重要意义，尽管尚不清楚这种方法是否优于常规疗法。高强度的基于技术的神经康复可能会在PD中对神经保护性或神经训练作用有希望。总的来说，需要更多的研究才能获得有关PD患者基于技术的神经居住的可行性，效率和安全性的更多数据。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
对糖尿病或糖尿病和房屋的叙述性评论...
i ntroduction房颤（AF）是心律不齐的最常见形式，它影响了全球数百万的患者。在AF中，心房心肌细胞不正常和异常地合同，这可能会引起症状，包括不规则的心跳，pal，头晕，头晕，呼吸困难和疲惫。[1]此外，所有危险因素和疾病的存在（肥胖，代谢综合征[MS]，糖尿病性梅洛蒂斯[DM]，动脉高血压和阻塞性睡眠呼吸暂停[OSA]）增加了AF的发生率。[2]用于人口衰老和潜在危险因素的发生率上升，例如肥胖，久坐行为增加和饮食不佳，近年来2型DM（T2DM）的社会负担增加了。[3] pre -dm是T2DM和正常血糖之间的过渡阶段，其中包括空腹葡萄糖（IFG）受损和葡萄糖耐受性受损（IGT）。[4]不良葡萄糖控制加剧心脏
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
NYCP联合预算听证会评论-2025
简介能源可负担性和气候危机，污染的健康影响，经济和环境正义原则以及《气候领导力和社区保护法》（CLCPA）的任务要求纽约州立法机关迅速，有力的行动。2023年，州长Hochul宣布了她的首选车辆，用于资助CLCPA实施的车辆 - 经济范围内的上限和投资计划。这样的基于市场的计划，如果设计良好，则可能是稳步减少燃烧石油和天然气的气候破坏污染的策略的重要组成部分，同时改善了公共卫生，舒适性和生活质量。，尽管限额投资只是一种更广泛的政策框架，用于减少气候污染，并需要协同的立法和监管行动才能成功，但它是
