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主题：Etanercept（ENBREL®）注入
的摘要和证据分析：对“冠状动脉层析术的临床使用”的审查（Villines）指出，“冠状动脉计算机层析造影血管造影（CCTA）是对无数型冠状动脉疾病（CAD）的评估或越来越多地利用的非侵袭性测试， 除了检测CAD外，CCTA还是排除血管造影具有意义冠状动脉stenose的绝佳方法。 CCTA的主要指示包括：作为应力测试的替代方法，作为慢性（稳定）症状患者的初步测试，表明缺血性心脏病以前没有建立CAD。 在非诊断或模棱两可的应激测试结果和持续性症状的患者中，作为侵入性冠状动脉血管造影的替代方法，其中尚不确定CAD的诊断。 作为没有已知CAD的患者的初步测试，当高度敏感的肌钙蛋白测定测试和临床评估无法确定地排除AC时，可能会出现急性冠状动脉综合征（AC）。 CCTA不应在持续的胸痛患者中进行ACS，因为运输它们是不安全的，并且CT套房通常不具备与潜在的不稳定患者打交道。 作为未经诊断为具有临床风险表现较低的非ST-Elevation AC的选定患者的应力测试或侵入性冠状动脉造影的替代方法除了检测CAD外，CCTA还是排除血管造影具有意义冠状动脉stenose的绝佳方法。CCTA的主要指示包括：作为应力测试的替代方法，作为慢性（稳定）症状患者的初步测试，表明缺血性心脏病以前没有建立CAD。在非诊断或模棱两可的应激测试结果和持续性症状的患者中，作为侵入性冠状动脉血管造影的替代方法，其中尚不确定CAD的诊断。作为没有已知CAD的患者的初步测试，当高度敏感的肌钙蛋白测定测试和临床评估无法确定地排除AC时，可能会出现急性冠状动脉综合征（AC）。CCTA不应在持续的胸痛患者中进行ACS，因为运输它们是不安全的，并且CT套房通常不具备与潜在的不稳定患者打交道。作为未经诊断为具有临床风险表现较低的非ST-Elevation AC的选定患者的应力测试或侵入性冠状动脉造影的替代方法
通过当地愤怒来解释全球经济
abtract：在许多非洲和中东国家的街道上发生了暴力事件。每个事件都有自己的逻辑，并看到了参与者不同的概况。他们的共同点是，它们都是在实施新自由主义政治经济学的背景下发生的。这些政策引起的愤怒首先是由不一定反对调整本身的人，或反对潜在的意识形态或强加于他们的机构的人表达的，而是反对他们在日常生活中的实际表现。本期特刊引起了对这些起义的反思，以及他们教给我们关于非洲和中东新自由主义的转变的内容。现在和最近的过去之间的回声对于这项工作的起源与阅读的工作一样重要。他们不得阻止我们投资这些起义的细节，并特别着重于全球政治经济学与地方挑战之间的相交，同时在他们的特定情况下理解它们。这个问题旨在刺激面对新自由主义的流行感和社会反应的更一般性的反思。
血管生成信号证据
乳腺癌仍然是全球女性死亡的主要原因，这凸显了对新型治疗药物的迫切需求。本研究使用体外和计算机模拟方法评估了 Lumicolchicine (LMC) 对 MCF-7 乳腺癌细胞系的细胞毒性，重点关注血管生成信号通路。体外评估包括用不同浓度的 LMC 处理 MCF-7 细胞并使用 MTT 测定法测量细胞活力。结果表明细胞增殖呈剂量依赖性减少，表明 LMC 具有细胞毒性。为了探索 LMC 作用背后的分子机制，我们对血管生成信号蛋白进行了计算机模拟分子对接研究：HIF1A、AKT、mTOR、VEGF 和 ERK。模拟显示 LMC 对这些靶标具有很强的结合亲和力，表明抑制了对肿瘤生长和转移至关重要的血管生成通路。通过定量 PCR 和蛋白质印迹分析进一步验证了这些发现，结果显示经处理的 MCF-7 细胞中 VEGF、VEGFR2 和 HIF-1α 的表达水平降低，支持了 LMC 抑制血管生成的观点。总之，我们结合体外和计算机模拟的发现表明，Lumicolchicine 通过靶向和抑制血管生成信号通路，具有作为抗乳腺癌抗肿瘤药物的巨大潜力。这项研究为未来 Lumicolchicine 在乳腺癌治疗中的临床前和临床研究奠定了基础。
有限的深度增量优化模型 -
摘要工业计算机断层扫描（CT）广泛用于各种行业的非破坏性测试和质量控制。然而，工业CT中的一个共同挑战是由有限的角度层析成像引起的伪影的存在，由于几何约束或时间限制，该物体无法完全旋转。为了消除工件，我们提出了一个基于扩散模型的新框架：深度增量角度改进模型（DI-ARM）。我们的方法通过使用不同有限角度的重建数据作为训练过程中的中间步骤来利用CT投影的特性，取代了添加随机高斯噪声的传统扩散模型。这种方法确保了训练过程中的数据一致性，从而减轻了通过扩散模型的随机性引起的不稳定性。此外，与常规扩散模型相比，我们的方法需要更少的步骤，从而大大降低了计算资源消耗。
最初发表于：塔克，伊丽莎白·R；艾琳（Jiménez），艾琳（Irene）；陈，琳迪；贝里尼，安吉拉； Gorrini，Chiara；伊丽莎白的卡尔顿； Gao，Qiong; Che，Harve
摘要◥目的：在大约10％的新诊断的神经母细胞瘤和ALK Ampli-fim-1％ - 2％的病例中鉴定出碱性激活突变。洛拉替尼是第三代播种淋巴瘤激酶（ALK）抑制剂，很快将与诱导性化学疗法同时给予藻类常见神经母细胞瘤的儿童。但是，已经报道了对单药治疗的耐药性，并且迫切需要改善反应持续时间的疗法。我们研究了Lorla-tinib与化学疗法或MDM2抑制剂Idasanutlin的临床前组合，因为最近的数据表明，可以通过激活p53-MDM2途径来克服ALK抑制剂的耐药性。实验设计：我们在评估劳拉替尼与化学疗法或Idasanutlin之前比较了临床前模型中的不同ALK抑制剂。我们在体内开发了三重化疗（CAV：环磷酰胺，阿霉素和长春新碱）
4 prediksi抑制剂血管紧张素转化 - 酶（ACE）...
摘要本研究使用来自数据库CHEB的数据集预测使用人工蜜蜂菌落（ABC）算法和人工神经网络（ANN）的血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂作为降压药的活性。尽管它需要时间，昂贵且容易受到不确定性的影响，但传统方法（例如湿LAB测试）通常用于识别ACE抑制剂。本研究旨在通过ANN中的ABC算法整合系统优化来提高预测性能。使用ABC算法优化架构参数和超参数ANN模型。在测试数据中具有0.683的值，人口大小10的模型显示了评估的五个模型之间的最佳性能，从而证明了其在反映数据模式方面的功效。这些结果表明，ABC算法与ANN的潜在整合，以对ACE抑制剂活性进行更精确的预测，从而比常规方法更快，更具成本效益的替代方法。需要更多的数据集来进行 - 深度研究，以确认该方法的概括，以实现各种药物发现目的。
使用增强的DCNN-GAN
摘要 - X射线血管造影中冠状动脉片段和狭窄的冠状动脉片段和狭窄的检测和诊断至关重要，但是，原始图像中图像质量的变化，噪声和伪影造成了当前算法的明确困难。这些问题通过传统方法对有意义的分析构成了挑战，这损害了检测算法的效率。为了克服这些缺点，当前的研究提出了一种新的集成深度学习技术，该技术将深度卷积神经网络（DCNN）与双重条件检测中的生成对抗网络（GAN）相结合。从X射线血管造影图像中提取的详细特征学习是通过DCNN进行的，其中考虑了血管结构和自动病理区域的检测。gan的使用是用合成图像，扭曲和视觉噪声进一步丰富数据集，这将使模型更容易受到各种图像条件的影响。两种方法都将有助于更好地分类正常和病理区域，并且对所获得图像的质量的敏感性降低。因此，提出的方法显示了诊断准确性的提高，作为心血管系统临床决策的坚实基础。已通过以下评估指标证明了建议方法的功效：97.9％的F1得分，98.7％的精度，98.2％的精度和98％的召回率。它通过在困难的成像环境中提供更好的结果来揭示了使用算法进行心血管评估的决定性进步。与传统方法相比，结果证明了牙菌斑和狭窄识别的更高灵敏度和准确性，这证实了使用建议的DCNN-GAN方法来考虑医学成像中实际波动的效率。