XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAdvancing
推进 COVID-19 疫苗研发
在 SARS-CoV-1、埃博拉病毒、MERS-CoV 等流行病期间，全球科研、制药和技术界行为不稳定，缺乏合作，错失填补重要知识空白和发挥增强和乘数效应的机会，这些促使世卫组织制定了研发蓝图和全球战略及防范计划（WHO，2020a）。蓝图借鉴成功经验，解决差距，以便世界为下一次大流行做好准备。先前尝试开发针对两种致命冠状病毒 SARS-COV-1 和 MERS-COV 的疫苗，产生了有关它们的结构、功能和发病机制的知识（Prompetchara 等人，2020 年；Dhama 等人，2020 年），尽管针对 SARS-COV-1 和 MERS-CoV 的几种候选疫苗在早期临床试验中失败，并且均未获得许可。然而，这一经验加速了多个技术平台的快速发展，这些平台目前正用于开发 COVID-19 疫苗。COVID-19 疫情在全球的爆发式蔓延已在原则上促成了国际共识，包括世卫组织、疫苗开发商、政府、资助者、捐助者和业界，各方一致认为有必要开发有效的 COVID 疫苗，并计划公平、公正地向所有国家推出疫苗（Lurie 等人，2020 年）。发展中国家在这些讨论中表达了重要的担忧，即只有发达国家才能优先获得任何新的 COVID 19 疫苗。
推进 AML 治疗
急性髓系白血病 (AML) 是一种恶性程度较高的血癌，预后较差。尽管同种异体造血干细胞移植和高剂量化疗等治疗方法在某些情况下可能治愈年轻患者，但复发和治疗相关毒性等挑战仍然十分严峻。联合疗法一直是 AML 治疗的基石，通过利用多种药物的协同作用来提高疗效。然而，AML 的高毒性水平和遗传异质性使确定有效且普遍适用的药物方案变得复杂。为了应对这些挑战，我们引入了 CoPISA 工作流程（组合药物的蛋白质组整体溶解度/稳定性改变分析），这是一种创新方法，旨在专门研究联合疗法中的药物-靶标相互作用。CoPISA 可检测仅在两种药物一起使用时发生的蛋白质溶解度/稳定性变化，揭示单一药物治疗无法实现的协同机制。我们将这种方法应用于我们小组之前推出的两种高效低毒的 AML 药物组合：LY3009120-sapanisertib (LS) 和 ruxolitinib-ulixertinib (RU)。CoPISA 工作流程利用先进的蛋白质组学工具来研究主要和次要靶标效应，从而更深入地了解联合疗法如何影响多种信号通路以克服耐药性。此外，我们提出了一个称为“联合抑制”的新概念，其中药物的联合作用会诱导单个药物无法实现的生物反应。这种方法为组合疗法的设计带来了变革，并为 AML 和其他复杂疾病的更有效治疗提供了新方向。
推进糖尿病管理
糖尿病是一种因胰岛素缺乏或抵抗而导致的慢性高血糖症，给全球带来了巨大的健康负担。其发病机制的核心是负责胰岛素产生的胰腺β细胞的功能障碍或丧失。β细胞再生研究的最新进展为糖尿病治疗提供了有希望的策略，旨在恢复内源性胰岛素的产生并实现血糖控制。本综述探讨了β细胞功能的生理基础、最近的科学进展以及将这些发现转化为临床应用的挑战。它强调了干细胞治疗、基因编辑技术和新型再生分子鉴定方面的关键进展。尽管潜力巨大，但该领域仍面临着诸多障碍，例如确保再生疗法的安全性和长期疗效、干细胞使用的伦理问题以及β细胞分化和整合的复杂性。本综述强调了跨学科合作、增加资金、以患者为中心的方法的必要性以及将新疗法整合到综合护理策略中以克服这些挑战的重要性。通过持续的研究和合作，β细胞再生有可能彻底改变糖尿病护理，将慢性病转变为可控制甚至可治愈的疾病。
推进强化学习
本文通过人类和AI的反馈对进步的增强学习（RL）进行了全面审查，重点是可解释的强化学习（XRL）的新兴子领域。它研究了解释性技术如何在顺序决策设置中提高RL代理决策过程的透明度，从而使从业者能够更好地理解和信任代理人的行为。该评论还探讨了从人类反馈（RLHF）学习增强性挑战的挑战，并从AI反馈（RLAIF）中引入了强化学习，这是一个有希望的选择。通过利用现成的大语言模型（LLMS）生成偏好标签，RLAIF解决了手动人类反馈的时间耗时和昂贵的性质，同时取得了可比或优越的结果。该论文进一步讨论了RLHF和RLAIF的开放问题和基本局限性，强调了对改善其实际实施的强大方法的需求。结束时，概述了旨在完善和补充RLHF和RLAIF的未来研究指示，以增强其在现实世界应用中的有效性和社会影响。
推进糖尿病管理
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的前瞻性陈述。本新闻稿中包含的陈述不是历史事实的陈述，可能被认为是前瞻性的陈述。在不限制上述通用性的情况下，诸如“相信”，“期望”，“计划”和“意志”之类的词旨在识别前瞻性陈述。这种前瞻性陈述基于管理的信念，以及当前可用于管理的假设和信息。这些陈述仅与发表陈述之日起的事件有关，而Glucotrack不承担公开更新任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，法律要求除外。本演讲中所作的所有前瞻性陈述均由这些警告陈述符合条件，并且不能保证Glucotrack预期的实际结果将被实现，或者即使实质上已经实现，他们也会对我们或我们的业务或我们的业务或运营产生预期的后果。读者警告说，某些重要因素可能会影响Glucotrack的实际结果，并可能导致此类结果与本演示中可能发表的任何前瞻性陈述有实质性差异。可能影响Glucotrack结果的因素包括但不限于Glucotrack筹集额外资本以资助其运营的能力（无论是通过公共或私募股权，债务融资，战略合作还是其他）；与监管批准（包括美国食品和药物管理局批准）的收据（和时机）有关的风险；与临床试验的患者入学和进行的风险有关；与Glucotrack的未来分配协议有关的风险；与其雇用和保留合格人员（包括销售和分销人员）的能力有关的风险；以及Glucotrack向美国证券交易委员会（“ SEC”）提交的额外风险因素，包括其在2024年3月28日向SEC提交的截至2023年12月31日的年度表格10-K的年度报告。
在医疗保健中推进机器人技术
国家卫生政策，2017年：认识到技术在改善医疗服务，强调机器人技术和其他高级解决方案中的作用。关于机器人技术的国家战略草案（2023）：旨在建立机器人创新部门（RIU），以促进医疗保健和其他部门的机器人技术的发展。印度政府已经建立了几个研究中心，以促进机器人技术开发：人工智能和机器人技术园（Artpark）和国家跨学科网络物理系统（NM-ICPS）的任务专注于利用AI和机器人技术。机器人和自治系统高级制造中心（CAMRAS）旨在减少印度对进口机器人系统的依赖。IIT Delhi的I-Hub Cobotics（IHFC）基金会已在医疗保健，医疗模拟器和无人机应用程序上启动了各种项目。ISRO和机器人技术：印度航天局ISRO正在为未来的载人任务开发人形机器人。Vyom Mitra是一名女性机器人宇航员，将于2024年作为印度Gaganyaan项目的一部分推出。