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人工智能药物研发、生物标志物开发和先进研发格局概述
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局，包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解，并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析，旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情，并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来，我们引入了大量更新，重点介绍了快速发展的行业动态，以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体，并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单，以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节，并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外，该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。
AD Scientiam and Ceres Brain Therapeutics启动联合研究计划，以开发肌酸转运蛋白的新数字生物标志物
肌酸转运蛋白缺乏症（CTD）是一种罕见的X连锁疾病，导致大脑肌酸缺乏症。临床特征包括明显的发育延迟，智力障碍，自闭症谱系障碍，癫痫发作和运动功能障碍。由于肌酸转运蛋白的缺陷，肌酸无法通过血脑屏障或神经元膜，因此口服肌酸治疗无效。为了解决这个问题，CERES Brain Therapeutics正在开发一种肌酸生产的候选者CBT101，具有创新的给药方式，以提高脑神经元中的肌酸水平：肌酸对肌酸溶液™溶液。需要生物标志物来评估这种治疗创新的潜在影响，以及将来将来进行CTD临床试验以获取可靠的数据。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
●我们的结果表明IPS是可推广的多...
图3。km存活曲线（顶部面板）和多元Coxph森林图（底部面板）说明了POL/POLD 1的左侧的RWPF（左侧RWPF，右侧RWOS）的结果（RWOS），用免疫疗法（IO）治疗的患者（IO）以及与化学疗法和IO + IO + IO + IO + IO + IO + IO（IO）组合的结局（左侧），并与IO + IO + IO（IO）组合进行了突变（基因（其他）。在KM图中指定了随着时间的流逝的中位生存时间和处于危险中的患者人数。森林图具有多元COXPH模型的危险比（HR），所有协变量（POL/POLD1突变，TMB，MSI状态和指示）的置信间隔为95％，表明相对的进展或死亡风险。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
中胚疾病链接和生物标志物
结果：这项研究中发现了几种生物标志物，以增强我们对CTA的理解。此外，我们的发现揭示了CTA和Ecto-secodermal疾病之间的显着关联，这之前尚未进行广泛探讨。值得注意的是，在发育前和发育后阶段都表达了24个双表达基因，这表明在牙齿完整性，修复和稳态中具有调节作用。代谢组学分析显示，与CTA独特相关的28个上调和17个下调的代谢产物。关键的代谢改变涉及核苷酸代谢，嘌呤代谢，氧化应激和WNT信号传导。高性能代谢物（AUC≥0.90），包括PEG N5（0.99），PEG N6（0.98）（0.98）（0.98），PEG-4（0.97），PEG N7（0.96），PEG N8（0.95），0.94（0.94），咖啡因（0.94），咖啡因（0.94），Hydroxycaproic（0.91）和Alpha-Alpha-Apperyl（0.91）和Alphaa-appArty基因（0.91）（0.91）（0.91）（0.91）（0.91）强大的诊断潜力。CTA患者在对照组中显示292例独特的代谢产物与238例，表明代谢途径改变。蛋白质组学分析鉴定出76个上调和33个下调的基因，并具有关键的生物标志物[SERPINA1（0.92），PZP（0.90），FGA（0.91），TLN1（0.94），FGB（0.95）]，显示AUC-ROC≥0.90。pan-omics融合，然后进行弦分析确定了20个与先天性牙齿发育量信号密切相关的中央集线器基因。
新兴的心血管疾病的新生物标志物
在《国际分子科学杂志》（International of Molecular Sciences）期刊中，我们包括有关“新兴的心脏病生物标志物”的洞察评论和研究论文。我们首先想与“生物标志物”的概念分享有关此主题的一些背景。创新和特定的生物标志物可以作为检测心血管疾病的新诊断标记，以指导预后和新兴的治疗剂。生物标志物被定义为“客观测量和评估的特征，作为对治疗干预的正常生物学过程，致病过程或药理反应的指标” [1]。根据定义，生物标志物是生物过程的量化特征，但是要识别生物标志物需要确定其相关性和有效性[2]。与弹性相关的标记在当前正在使用的最有效的生物标志物中很突出。创新的生物标志物已成为能量稳态领域的相关贡献者，并且似乎是各种心血管和代谢性疾病的有效生物标志物。在这些假定的和特定的生物标志物中，TGF-beta超级家庭的几个成员，GDF15，GDF11，新出现的心脏因子，miRNA和MiRNA和标志物通过蛋白质组学与氧化应激有关，都涉及心血管疾病。对其循环水平的评估可能会为疾病进程提供新的见解[3-5]。本期特刊由三篇文章和四个评论组成，这些评论在下面概述。carnosine属于组酰二肽家族。pozo-agundo和合着者[6]在第一次报告中报告了与遗传性出血性teleangiectasia（HHT）相关的血浆外泌体中差异表达的miRNA的特定性质。从细胞释放的外泌体已显示出携带不同的核酸，包括microRNA（miRNA）。miRNA显着调节基因表达的转录后抑制细胞生长和代谢[7，8]。HHT是一种血管发育不全，具有常染色体显性特征，这些特征是通过复发性和自发性鼻子出血（epistaxis），毛皮皮疾病以及动静脉畸形（AVM）的特征，内部器官：肺，肝脏，肝脏和大脑。生物信息学分析指出了HHT中影响的生物学功能。他们中的大多数具有强大的诊断价值，并使我们能够区分HHT1和HHT2。数据表明动静脉畸形的细胞成分决定了这种外泌体miRNA特征。结果表明，这些外泌体miRNA在HHT的病理生理学中的关键功能作用。HHT是一种罕见的疾病，估计患病率约为1/8000。HHT患者在生命的第三或第四个十年左右，直到其脑力结实之前，似乎没有症状。 这种情况通常会导致多年诊断延迟，这促使需要早期分子诊断。 这项研究的结果为分子诊断提供了刺激的可能性，并可能有助于建立特定的生物标志物特征。 这些HHT患者在生命的第三或第四个十年左右，直到其脑力结实之前，似乎没有症状。这种情况通常会导致多年诊断延迟，这促使需要早期分子诊断。这项研究的结果为分子诊断提供了刺激的可能性，并可能有助于建立特定的生物标志物特征。这些o'toole and Interors [9]和Oosterwijk和合着者[10]进行了全面的研究，旨在指定肌肽和钙锁蛋白在心血管疾病（CVD）和代谢疾病患者中的作用。这是一种天然存在的二肽（β-丙氨酸-L-抗肽），在高度代谢组织（例如骨骼肌，心脏和大脑）中发现。
众所周知，公众对硕士学位论文的讨论为“识别恢复性脑的虚拟实施例的EEG生物标志物，以恢复大脑v> Athanasios othanasios vourvopoulos（IST）
众所周知，公众讨论硕士的论文“确定恢复性脑部计算机界面的虚拟体现的脑电图生物标志物”，由许可的Daniela Alexandra Carvalho Esteves提出，将于3月7日下午4点举行。