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回应篮筐 - 2023
自成立以来，印度太空计划始终将自给自足放在首位。许多技术都是内部开发或与其他学术和研究机构合作开发的。这是一个持续不断的过程。为了实现更宏伟的目标，包括在未来二十年内实现载人太空旅行、登月和探索其他行星，印度空间研究组织目前正在进行高级研究。这不仅需要航天局的合作，还需要全国所有研究机构的合作，以使国家具备实现这些具有挑战性的目标所需的能力。
平台、篮子和雨伞试验设计
基因组学和精准医学的进步改变了肿瘤临床试验的设计方式。与传统的单一肿瘤试验相比，主方案通常分为篮子试验、伞状试验或平台试验，在单一总体方案下对多个亚组进行研究。篮子试验招募具有特定遗传标记的患者，以测试一种或多种靶向疗法，而与肿瘤的解剖位置无关。伞状试验同时在具有单一肿瘤类型但根据分子改变分为亚组的患者中测试多种靶向疗法。在平台试验中，针对共同对照组测试几种干预措施，但患者可以根据贝叶斯框架下的疗效和无效规则进入和退出试验。2019 年的系统评价确定了 49 项篮子试验、18 项伞状试验和 16 项平台试验。1 大多数篮子试验 (96%) 和伞状试验 (89%) 是探索性的 (例如 I 期或 II 期)，而大约一半 (47%) 的平台试验是 III 期设计。这些试验大部分是在肿瘤学领域进行的（92%），在审查时正在进行中（82%）。预计未来几年使用这些新试验设计测试的治疗方法数量将继续快速增加。监管机构、卫生技术评估 (HTA) 机构和决策者在评估这些新研究设计产生的证据时面临着众多挑战。
平台，篮子和伞试验设计
越来越多的共识是，在药物研究和开发的各个阶段使患者对所有利益相关者都有潜在的好处。吸引患者可以促进知情同意和理解的改善，确保最佳的试验入学率和保留率，并确保测量试验和患者报告的结果，这些结果对那些可能使用新治疗的人相关且有意义。在卫生技术评估（HTA）评估中，关于患者如何贡献决策的共识较少。但是，通常可以接受的是，通过吸引患者，透明度和投入提高，这可以为临床和经济数据增加含义，从而可能导致更好的决策。患者，家庭和看护人提供了有关未满足的需求，疾病和当前治疗的影响，患者的预期和价值观，甚至可能对正在评估的新技术的经验。
篮子试验。
纳迪亚·哈贝克（Nadia Harbeck）报告：咨询荣誉症：议程，BMS，celgene，Genomic Health，Odonate，Odonate，Sandoz/Hexal。演讲Honoraria：Amgen。咨询和演讲摄影症：阿斯利康，戴维·萨基，伊利礼来，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔，辉瑞，罗氏，西雅图和遗传学。西德研究小组：少数族裔学术研究小组。在AGO乳房委员会（德国）中的角色。Benedikt Westphalen报道了：咨询委员会的Honararia，旅行支持：拜耳，Celgene，Redhill。咨询委员会的酬金：夏尔/巴萨尔塔的拉斐尔制药。说话者费用。咨询委员会的酬金，旅行支持，发言人的费用：Roche，Servier。旅行支持，扬声器费用：太极拳。AIO在DKG中：自2013年以来成员；指导委员会胰腺癌，未知原发性，转化和分子肿瘤学的癌症。Christian Dittrich报道：Honararia担任顾问委员会成员 /科学顾问的角色：Novartis Pharma，Merck Serono，Roche Austria，Bristol-Myers-Squibb，Ipsen Pharma，Eli Lilly Outher，Sanofi-Auchentis / Ellipses； Honoraria担任主席/议长的角色：诺华制药，罗氏奥地利，伊利·莉莉奥地利，阿斯特拉塞内卡·Österreich； Honoraria担任IDMC成员的角色：默克·塞罗诺（Merck Serono）的Jules Bordet Institut；旅行费用：罗氏奥地利，Servier Pharma，Merck Austria，Sanofi-aventis，拜耳奥地利，武田。Institutional Research Grants / Educational Grant: Amgen, Astrazeneca Austria, Bayer Austria, Eisai, Boehringer Ingelheim, Merck Austria, Mundipharma, Novartis Pharma, Pfizer Corporation Austria, Pharmamar, Pierre-Fabre, Roche Austria, Sanofi-Aventis / Janssen-Cilag Pharma President, applied cancer research - Institution for Translational Research维也纳（ACR -Itr Vienna）Institutional Research Grants / Educational Grant: Amgen, Astrazeneca Austria, Bayer Austria, Eisai, Boehringer Ingelheim, Merck Austria, Mundipharma, Novartis Pharma, Pfizer Corporation Austria, Pharmamar, Pierre-Fabre, Roche Austria, Sanofi-Aventis / Janssen-Cilag Pharma President, applied cancer research - Institution for Translational Research维也纳（ACR -Itr Vienna）
核篮蛋白调节1
核孔复合物（NPC）介导细胞核和细胞质之间的所有流量，是细胞中最稳定的蛋白质组件之一。有趣的是，发芽的酵母菌细胞具有两个NPC的两个变种，它们在存在或不存在核篮蛋白MLP1，MLP2和12 PML39的情况下有所不同。这些篮子蛋白的结合发生在NPC组装中很晚，而MLP阳性NPCS 13被排除在与核仁接壤的核包膜区域中。14在这里，我们使用重组诱导的TAG交换（RITE）来研究单个NPC中所有NPC 15子复合物的稳定性。我们表明，核篮蛋白MLP1，MLP2和16 PML39通过多个细胞分割循环与NPC保持稳定，并且MLP1/2是17负责将NPC从核方区域排除。此外，我们证明了NUP2的18结合还通过独立途径从该区域耗尽了MLP阴性NPC。我们19开发了一种在萌芽酵母中进行单个NPC跟踪的方法，并观察到在没有核篮成分的情况下，NPC在没有核篮成分的情况下表现出20个迁移率。我们的数据表明，NPCS 21在核上的分布受核篮蛋白与核内部的相互作用的控制。22
My Pathway Her2篮子研究：Pertuzumab + Trastuzumab ...
截至2020年12月，flatiron Health and Foundation Medicine诊所基因组数据库（CGDB）的患者来自患有HER2扩大实体瘤的患者。The retrospective longitudinal clinical data were derived from electronic health record (EHR) data from approximately 280 US cancer clinics (~800 sites of care), comprising de-identified patient-level structured and unstructured data, curated via technology-enabled abstraction, and were linked to genomic data derived from FMI comprehensive genomic profiling tests in the Flatiron Health-FMI CGDB by取消确定的确定性匹配。1-3的乳房，胃和胃食管癌被此处显示的数据省略，与HER2扩增/过表达肿瘤的患者的MyPathway分析中排除了肿瘤类型。b“其他”包括皮肤/软组织，食管，其他胃肠道来源，内分泌，其他妇科，中枢神经系统，未知主要的癌症（包括模棱两可的诊断），头部和颈部，肝细胞，其他生殖器，其他生殖器和神经内分泌。c百分比总计高至> 100％，因此由于四舍五入。1。ma X等，Medrxiv 2020.03.16.20037143; 2。Birnbaum B等人，Arxiv 2001.09765 [Cs.cy]; 3。Singal G等人，JAMA 2019; 321：1391–9。CGDB，临床基因组数据库； FMI，基金会医学。
单级篮子试验中的回应率估计
摘要。肿瘤学的治疗进步已基于特定的基因组畸变过渡到靶向治疗。这种转变需要在临床试验中进行创新的统计方法，尤其是在总体协议研究的新兴范式中。篮子试验是一种总体方案，评估了共享共同基因组畸变但在肿瘤组织学上不同的同类群体中的单一治疗方法。在具有运营优势的同时，对篮子试验的分析引入了有关统计推断的挑战。篮子试验可用于确定目标治疗的肿瘤组织学有望足以搬迁以确定临床评估，并可以采用贝叶斯设计来支持这一决策。除了决策之外，对队列特异性响应率的估计对于为后续试验的设计提供了高度相关。这项研究通过仿真研究评估了具有二元结果的七种贝叶斯估计方法，与（频繁的）样本比例估计值形成鲜明对比。目的是提出特定于响应率，重点是平均偏差，平均平方误差和信息借贷程度。探索了各种场景，涵盖了整个队列中的均匀，异类和聚类的响应率。评估方法的性能显示出偏见和精确度的相当大的交易，强调了基于试验特征的方法选择的重要性。Berry的方法在异质性有限的情况下表现出色。在更一般的情况下没有明确的获胜者出现，方法性能受到了对整体平均值，偏见以及先验和调整参数的选择的收缩量所影响。挑战包括方法的计算复杂性，需要仔细调整参数和先前的分布规范以及对其选择的明确指导。研究人员应在设计和分析篮子试验时考虑这些因素。