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测量高纤维干菊苣根对中高风险皮肤黑色素瘤患者肠道菌群的影响：一项探索性研究
中高危皮肤黑色素瘤 (T3/T4) 接受手术治疗后，约 30-50% 的病例会在 5 年内复发。肠道微生物群由生活在肠道中的细菌和其他微生物组成，已被确定为接受免疫检查点抑制治疗的 IV 期黑色素瘤患者的治疗靶点。有趣的是，在中高危皮肤黑色素瘤（最低为 II A 期）中，经常会发现肿瘤浸润淋巴细胞，有时会导致这些肿瘤自发缓解。因此，探索该患者组的肠道微生物组成和肠道微生物群的调节能力以了解肠道微生物群是否能够在增强免疫系统功能方面发挥作用是有益的。膳食纤维可以调节肠道微生物组成，从而有利于能够产生短链脂肪酸 (SCFA) 的细菌。据推测，这些 SCFA 对免疫细胞组成、粪便钙卫蛋白水平、排便方式和整体健康有有益影响。
在深度学习模型中可解释的人工智能，用于高风险应用中的透明决策
在医疗保健等领域，AI有助于医学诊断，药物发现和个性化治疗建议[2]。同样，在金融市场中，AI驱动算法有助于高频交易，风险评估和欺诈检测[3]。在自动驾驶汽车和机器人技术中的AI部署增强了导航，对象识别和实时决策能力[4]。然而，尽管AI在决策中的潜力是巨大的，但与模型可解释性，可信度和道德考虑有关的挑战仍然存在[5]。一个主要问题是依赖黑盒深度学习模型，尽管它们令人印象深刻，但他们的决策过程缺乏透明度[6]。这种不透明度导致人们对AI应用程序中的公平性，问责制和法规合规性的关注日益加剧[7]。
高风险儿童恶性肿瘤的节拍式维护：没有适合所有情况的统一方法
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
高风险的非分泌多发性骨髓瘤，对基于达拉图单抗的化学疗法的反应差
多发性骨髓瘤是浆细胞的恶性肿瘤。它代表血液系统恶性肿瘤的17％，估计五年生存率为61％[1]。病例通常在65至74岁之间诊断[2]。多发性骨髓瘤细胞浸润到器官系统或器官中异常蛋白质沉积后，多发性骨髓瘤的症状出现。从经典上讲，症状被描述为高钙血症，肾功能障碍，贫血和骨痛（CRAB）。多发性骨髓瘤患者的血清和尿液蛋白电泳中有M蛋白峰值，代表骨髓瘤细胞异常增加的蛋白质分泌。但是，在非分泌多发性骨髓瘤（NSMM）中，看不到经典的尖峰，从而使诊断更加困难。NSMM约占所有骨髓瘤病例的3％。在骨髓研究中，血浆细胞升高证实了多发性骨髓瘤。治疗是诱导化疗，有或没有自体干细胞移植，然后进行维持化疗。该案例强调了在对标准治疗方案反应不佳的情况下，NSMM诊断和管理的挑战。
概率增强学习障碍预测临床高风险的Psychosi
背景。阐明跨性别机制（即跨疾病阶段发生的机制）的基础负面症状可能会为早期干预和预防工作提供信息，并鉴定出无论疾病阶段如何有效的治疗目标。这项研究检查了关键的强化学习行为模式是否是从奖励中学习难度减少的特征，这些奖励是在精神分裂症诊断患者中发现的负面症状的基础，这也导致了临床高风险（CHR）精神病患者的负面症状。方法。chr少年（n = 46）和51个健康对照（CN）通过两个阶段完成了明确的增强学习任务。在收购阶段，参与者学会了在对刺激对之间进行选择，以反馈表明收到货币收益或避免损失。训练后，转移阶段要求参与者在采集阶段和新型刺激期间在不接受反馈的情况下选择对先前提出的刺激对。这些测试阶段配对允许推断预测误差和价值表示机制对增强学习缺陷的贡献。结果。在获取中，CHR参与者从收益中显示出受损的学习，这些学习与更大的负面症状严重程度有关。转移绩效表明这些采集缺陷在很大程度上是由价值表示不足驱动的。结论。除了负面症状外，这种缺陷的特征还与更大的转化为精神病和较低功能有关。积极强化学习的损害，特别有效地代表奖励价值，可能是负面症状的重要跨性别机制和精神病责任的标志。
使用深度迁移学习识别单细胞空间分辨转录组学数据中的高风险细胞
背景：通过检查空间分辨转录组学平台组织样本中的高风险细胞和区域，可以深入了解特定疾病过程。对于现有方法，虽然可以识别细胞类型或簇并将其与疾病属性相关联，但无法以相同的方式关联单个细胞，这可能导致无法识别与疾病属性相关的细胞子集，尤其是当疾病相关细胞与非疾病相关细胞聚集在一起时。方法：DEGAS（单细胞诊断证据量表）[5] 使用复杂的深度迁移学习算法解决了上述问题，该算法旨在识别肿瘤样本单细胞 RNA 测序数据中的高风险成分。DEGAS 采用基因表达数据的潜在表示和域适应将疾病属性从患者转移到单个细胞。在这项研究中，我们展示了 DEGAS 在适应单细胞空间分辨转录组学平台（如 10X Genomics Xenium 平台和 Nanostring 的 CosMx 平台）产生的数据方面的多功能性。通过整合上述平台的空间位置信息，DEGAS 不仅可以识别组织样本中的高风险成分，还可以精确定位与疾病状态相关的载玻片内的位置。结果：我们在多个平台上评估了 DEGAS，包括 10X Genomics Xenium 和 Nanostring CosMx。DEGAS 成功识别了高风险细胞和区域，并通过已知标记进行了验证。此外，DEGAS 还应用于我们新生成的 T2D Xenium 数据集和公开的黑色素瘤 Xenium 数据集。我们在公开的正常和肝细胞癌组织的 Nanostring CosMx FFPE 样本上测试了 DEGAS，揭示了与关键途径相关的高风险细胞和拓扑结构。值得注意的是，高风险区域主要富集在肿瘤组织中，DEGAS 揭示了与侵袭性疾病标志物和细胞类型多样性相关的异质性。关键词：单细胞 RNA 测序、空间分辨转录组学、域适应、深度迁移学习
建议医疗保健专业学生和其他高风险职业项目的学生接种疫苗
结核病 Tubersol PPD 入学时对医护学生进行基线结核菌素皮肤试验 (TST) 的目的是确定那些可能在职业中接触传染病例的人员的基线 2 结核分枝杆菌 (TB) 感染状况。建议入学时对医护学生进行 TST（有活动性结核病史或先前 TST 阳性史的学生除外），如下所示：
高风险AI系统的技术评估
误报。在垃圾邮件过滤器的情况下，高精度可确保合法电子邮件不会被错误地标记为垃圾邮件。量化AI系统的鲁棒性时，可以计算其对抗性鲁棒性，分布稳健性，稳健性，抗噪声或对输入变化的鲁棒性。对抗性鲁棒性衡量系统对距离指标限制的故意输入操作的弹性，该距离指标捕获了原始输入和对抗性示例之间的差异。分布（OOD）鲁棒性评估系统在训练分布之外的真实数据点上的性能。对噪声的鲁棒性评估（特定于域的）噪声被添加到输入数据时，可以评估性能稳定性。最后，针对输入变化的鲁棒性评估系统可以如何应对输入的系统变化，例如在图像数据的情况下旋转或亮度变化。这些指标与用例相关，从自动驾驶（系统必须在不利天气条件下可靠的自动驾驶）到语音识别，鲁棒性确保了准确的结果，例如在有重音或背景噪声的情况下。最后，可以使用类似于用于测量准确性的指标来检测AI系统中偏差的存在，但重要的是在不同的情况下应用。准确性测试的关键区别在于选择数据实例或方案，这应该代表我们期望相等的性能水平的测试用例。实践测试：技术挑战尤其是在作为访问社会或经济福利的工具的应用中（例如招聘系统），专门的指标，例如人口统计学，机会平等和预测平等可以用来评估不同群体是否从模型中获得相似的预测（或收益）。
高风险KMT2A重新培养白血病的双特异性CAR-INKT细胞免疫疗法以NKG2D依赖性的方式优于CAR-T，并消除了瘦脑疾病
托马斯·米尔恩4，阿纳迪塔·罗伊2,4,5，阿纳斯塔西奥斯卡拉迪米特里斯1,11 1 1,11 1血液学中心，免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦帝国学院，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国3号，牛肉科，莫克斯特大学，莫克斯福德大学，莫克斯特尔，莫克斯特尔，MORC MORC MORC MREC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MR MRC MRC MRC MRC MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC英国牛津大学医学，牛津大学医学院5血液学系，大奥蒙德街医院，英国伦敦大奥蒙德街医院6三一学院，都柏林大学，都柏林大学，都柏林，爱尔兰7系统生物学爱尔兰，爱尔兰大学学院8个儿童健康爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，都柏林。 Glasgow, Glasgow, UK 10 Cancer Research UK Oxford Centre, University of Oxford, Oxford, UK 11 Department of Haematology, Imperial College Health NHS Trust, Hammersmith Hospital, London, UK *equal contribution Correspondence Anastasios Karadimitris: a.karadimitris@imperial.ac.uk Anindita Roy: anindita.roy@paediatrics.ox.ac.uk