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程序模拟：超越...的局限性
14.30h TER 总结 Dr Katherine MORSE JHU/APL Dr Curtis BLAIS MOVES 研究所，海军研究生院 15.00h 研讨会结束
量子信息科学职业博览会
小组成员： Alexandre Blais 舍布鲁克大学教授；舍布鲁克大学量子研究所所长 Sir Peter Knight 伦敦帝国理工学院高级研究员；英国国家物理实验室量子计量研究所主席；国家量子技术计划战略顾问委员会主席；Optica Phil Smith Q-NEXT 技术集成经理；阿贡国家实验室战略项目经理 Keisha Watson Entangled Positions 首席财务官兼财务总监
临床试验中的生物标志物测试
1 nci术语。https://www.cancer.gov/about-cancer/treatment/types/biomarker-testing-cancer-treatmen。 2021年8月16日访问。 2 Massard C，Michiels S，FertéC等。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 3全球肿瘤趋势2021。 IQVIA研究所； 2021年6月。 4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？ JAMA网络打开。 2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。https://www.cancer.gov/about-cancer/treatment/types/biomarker-testing-cancer-treatmen。2021年8月16日访问。2 Massard C，Michiels S，FertéC等。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 3全球肿瘤趋势2021。 IQVIA研究所； 2021年6月。 4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？ JAMA网络打开。 2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。2 Massard C，Michiels S，FertéC等。难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。癌症发现。2017; 7（6）：586-595。 3全球肿瘤趋势2021。 IQVIA研究所； 2021年6月。 4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？ JAMA网络打开。 2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。2017; 7（6）：586-595。3全球肿瘤趋势2021。IQVIA研究所； 2021年6月。 4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？ JAMA网络打开。 2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。IQVIA研究所； 2021年6月。4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？ JAMA网络打开。 2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。4 Devarakonda S，Govindan R. Biomarker驱动的舞台 - 我们在那里吗？JAMA网络打开。2019; 2（12）：E1917052-E1917052。 5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。 难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。 癌症发现。 2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。2019; 2（12）：E1917052-E1917052。5 https://www.personalizedMediciCinecoalition.org/userfiles/pmc- corporate/file/the_evolution_of_biomarker_in_in_in_clinical_clinical_trials_trials_trials_trials_for_cancer_treatments.pdf 6 Massard C，Massard C，Massard C，Michiels S，Michiels S，Ford C.C，Al。难以治疗的高级癌症中的高通量基因组学和临床结果：Moscato 01试验的结果。癌症发现。2017; 7（6）：586-595。 7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。 基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。 JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。2017; 7（6）：586-595。7 Schwaederle M，Zhao M，Lee JJ等。基于生物标志物的治疗策略与反应率和难治性恶性肿瘤中无进展生存的关联：一种荟萃分析。JAMA肿瘤学。 2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。JAMA肿瘤学。2016; 2（11）：1452-1459。 8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。 分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。 柳叶刀肿瘤学。 2020; 21（4）：508-518。2016; 2（11）：1452-1459。8 Pishvaian MJ，Blais EM，Brody JR等。分子分析后接受匹配疗法的胰腺癌患者的总体生存率：对您的肿瘤注册试验的回顾性分析。柳叶刀肿瘤学。2020; 21（4）：508-518。
高科技公司提高产量的关键因素
1.1 背景 公司面临的压力与日俱增，近年来全球化的因素更是使压力急剧增加。因此，他们必须找到在成本、质量、交付、灵活性、服务、创新和环境等竞争重点方面取得竞争优势的方法（Sansone 等，2017 年）。对于受高生产成本和产品质量制约的生产系统，生产力对于获得竞争优势至关重要（Blais，2003 年）。工业化国家的公司正试图提高效率，同时降低运营成本，而劳动力成本却在不断上升（Chowdhury、Shahriar、hossen 和 Mahmud，2016 年）。这包括试图通过投资知识、智力资本和创新来创造竞争优势的高科技公司。再加上市场的不确定性，高科技公司的管理情况比传统公司更为复杂（Zakrzewska-Bielawska，2010 年）。
高科技生产加速的关键因素...
1.1 背景 公司面临的压力与日俱增，近年来全球化的因素更是使压力急剧增加。因此，他们必须找到在成本、质量、交付、灵活性、服务、创新和环境等竞争重点方面取得竞争优势的方法（Sansone 等，2017 年）。对于受高生产成本和产品质量制约的生产系统，生产力对于获得竞争优势至关重要（Blais，2003 年）。工业化国家的公司正试图提高效率，同时降低运营成本，而劳动力成本却在不断增加（Chowdhury、Shahriar、hossen 和 Mahmud，2016 年）。这包括试图通过投资知识、智力资本和创新来创造竞争优势的高科技公司。再加上市场的不确定性，高科技公司的管理情况比传统公司更加复杂 (Zakrzewska-Bielawska, 2010)。
接近度的量子证明
我们在属性测试的设置中启动了 QMA 算法的系统研究，我们将其称为 QMA 邻近性证明 (QMAP)。这些是量子查询算法，它们可以显式访问亚线性大小的不受信任的证明，并且需要接受具有属性 Π 的输入并拒绝距离 Π ε 远的输入，同时仅探测其输入的极小部分。我们的算法结果包括一个通用定理，该定理可以实现量子加速，以测试一类富有表现力的属性，即那些可以简洁地分解的属性。此外，我们还展示了该系列之外的属性的量子加速，例如图二分性。我们还研究了该模型的复杂性格局，表明 QMAP 可以比经典邻近性证明和量子测试器强得多。为此，我们扩展了 Blais、Brody 和 Matulef（计算复杂性，2012）的方法，通过降低通信复杂性来证明量子属性测试下限，从而解决了 Montanaro 和 de Wolf（计算理论，2016）提出的问题。
波士顿、费城和底特律的峰值发电厂概况及影响
《峰值问题》由清洁能源集团和 Strategen 编写。它得益于纽约社区信托基金、克雷斯基基金会、JPB 基金会和默克家族基金的慷慨支持。本报告主要作者、清洁能源集团的 Shelley Hudson Robbins 对 CEG 的同事 Maria Blais Costello、Marriele Mango、Meghan Monahan、Seth Mullendore 和 Todd Olinsky-Paul 对本报告的深思熟虑的贡献表示诚挚的感谢，并感谢 Strategen 团队，特别是 Eliasid Animas 对数据分析和起草报告的帮助。CEG 感谢本报告中提到的许多社区组织对本报告的贡献以及他们每天为邻居而不懈的努力。CEG 感谢以下人士对本报告案例研究的贡献：GreenRoots 的 Sari Kayyali 和 John Walkey；Slingshot 的 Mireille Bejjani；Breathe Clean North Shore 的 Susan Smoller；清洁空气委员会的 Matt Walker； Jackson Koeppel；以及密歇根环境正义联盟的 Bridget Vial 和 Juan Jhong Chung。DG Communications 的 David Gerratt 设计了该报告。报告中反映的观点完全是作者的观点。
RYAN O’DONNELL 简历
Karl Wimmer：2009 年毕业（现就职于杜肯大学） 吴毅：2010 年毕业（现就职于工业界） Eric Blais：2012 年毕业（现就职于滑铁卢大学） 周远：2014 年毕业（与 V.Guruswami 合著，现就职于清华大学） Aaron Roth：2006 – 2008 年（与 A.Blum 合著，现就职于宾夕法尼亚大学） Ali Kemal Sinop：2008 – 2011 年（与 V.Guruswami 合著，现就职于谷歌） John Wright：2016 年毕业（现就职于加州大学伯克利分校） David Witmer：2017 年毕业（与 A.Gupta 合著，现就职于传教士） 赵宇：2021 年毕业 Srivatsan Narayanan：2013 年 Sarah Allen：2013 – 2017 年（获得硕士学位，现就职于谷歌） Pedro Paredes 2022 年毕业（现就职于普林斯顿大学） Kevin Pratt毕业于 2023 年（现就职于纽约大学） Costin Bădescu 2016 年至今 Xinyu Wu 2019 年至今 William He 2023 年至今 Noah Singer 2023 年至今 Corwin de Boor 2018–19 Xinyu Wu 2018–19 Amulya Musipatla 2020–21 Yongshan Ding：2016–17（现就职于耶鲁大学） Christopher Jones：2016–17（现就职于芝加哥大学博士项目） Calvin Beideman：2017–18（现就职于 UIUC 博士项目） Yeongwoo Hwang：2017–18（与 A. Ada 合作，现就职于奥斯汀博士项目） Sidhanth Mohanty：2017–18（现就职于伯克利博士项目） Ramgopal Venkateswaran 2020–21（现就职于 Facebook） PH .D. 论文委员会：
Andreas Wallraff 教授
超导电子电路不仅适合研究量子物理学的基础，也适合探索量子信息科学的应用。由于包含数百或数千个元件的复杂电路可以相对轻松地设计、制造和操作，超导电路是实现量子计算机的主要竞争者之一，而量子计算机是学术和工业实验室都在积极追求的目标。在本次演讲中，我将简要介绍使用超导电路探索量子物理学的基本概念 [1]，并评论该领域的最新进展。之后，我将介绍我们苏黎世联邦理工学院实验室的两个最新研究成果，涉及超导电路量子科学的基础和应用方面。利用两个相距 30 米的超导量子比特，我们最近成功进行了无漏洞贝尔测试 [2]，这是首次使用宏观量子系统进行的基础实验。利用集成在单个毫米级设备上的一组 17 个超导量子比特，我们最近实现了表面码中的重复量子纠错 [3]。这表明在实现容错量子计算方面取得了重大进展，这需要纠正由于不可避免的退相干和有限的控制精度而发生的错误。这一发现以及类似的重复、快速和高性能量子纠错的演示支持了我们的理解，即容错量子计算将在实践中实现。[1] A. Blais、AL Grimsmo、SM Girvin 和 A. Wallraff，Rev. Mod. Phys. 93，025005 (2021)。[2] S. Storz 等人，Nature 617，265–270(2023)。[3] S. Krinner 等人，Nature 605，669–674 (2022)。
锂中的多尺度和分层反应机制...
1。Haendel MA，Chute CG，Robinson PN。 分类，本体论和精密医学。 n Engl J Med。 2018; 379：1452-1462。 2。 Zehir A，Benayed R，Shah RH等。 对征收癌症的突变景观揭示了10,000名患者的前瞻性临床测序。 nat Med。 2017; 23：703-713。 3。 Kou T，Kanai M，Matsumoto S，Okuno Y，MutoM。在癌症治疗中进行临床测序的可能性。 JPN J Clin Oncol。 2016; 46：399-406。 4。 Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。 在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。 癌症科学。 2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。Haendel MA，Chute CG，Robinson PN。分类，本体论和精密医学。n Engl J Med。2018; 379：1452-1462。 2。 Zehir A，Benayed R，Shah RH等。 对征收癌症的突变景观揭示了10,000名患者的前瞻性临床测序。 nat Med。 2017; 23：703-713。 3。 Kou T，Kanai M，Matsumoto S，Okuno Y，MutoM。在癌症治疗中进行临床测序的可能性。 JPN J Clin Oncol。 2016; 46：399-406。 4。 Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。 在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。 癌症科学。 2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。2018; 379：1452-1462。2。Zehir A，Benayed R，Shah RH等。对征收癌症的突变景观揭示了10,000名患者的前瞻性临床测序。nat Med。2017; 23：703-713。 3。 Kou T，Kanai M，Matsumoto S，Okuno Y，MutoM。在癌症治疗中进行临床测序的可能性。 JPN J Clin Oncol。 2016; 46：399-406。 4。 Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。 在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。 癌症科学。 2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。2017; 23：703-713。3。Kou T，Kanai M，Matsumoto S，Okuno Y，MutoM。在癌症治疗中进行临床测序的可能性。JPN J Clin Oncol。2016; 46：399-406。 4。 Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。 在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。 癌症科学。 2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。2016; 46：399-406。4。Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。 在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。 癌症科学。 2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。Kou T，Kanai M，Yamamoto Y等。在晚期实体瘤患者中使用下一代测序的多重基因测定法进行临床测序。癌症科学。2017; 108：1440-1446。 5。 Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。 在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。 癌症科学。 2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。2017; 108：1440-1446。5。Sunami K，Ichikawa H，Kubo T等。在临床环境中，针对114个癌症相关基因的面板测试的可行性和实用性：基于医院的研究。癌症科学。2019; 110：1480-1490。 6。 Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。2019; 110：1480-1490。6。Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。 基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。 lancet oncol。 2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 30：757-765。 8。Le Tourneau C，Delord J-P，GonçalvesA等。基于肿瘤分子分析与常规癌症（SHIVA）的分子靶向治疗：一种多中心，开放标签，概念验证，随机，随机，受控的2期试验。lancet oncol。2015; 16：1324-1334。 7。 TrédanO，Wang Q，Pissaloux D等。 分子筛选程序，以选择基于分子的建议疗法，用于大量癌症患者：分析探险仪试验。 Ann Oncol。 2019; 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