2 尽管只有经 FDA 批准用于人类的药物才被纳入危险药物的定义,但其中一些药物可能在兽医环境中用于治疗动物,可能对兽医护理人员造成危害。 3 21 USC 301 等。 4 10 CFR 第 19、20 和 35 部分。请参阅 https://www.nrc.gov/materials/miau/med-use.html。 5 请参阅药品广告:术语表,网址为 https://www.fda.gov/drugs/resourcesforyou/consumers/prescriptiondrugadvertising/ucm072025.htm。 “处方信息也称为产品信息、产品标签或包装说明书(“PI”)。它通常由制药公司起草并经 FDA 批准。这些信息随药品从公司转移到药剂师。它包括医疗保健提供者正确开具药品所需的详细信息和说明。它也是制药公司宣传其药品的基础。处方信息包括有关药品的以下内容的详细信息:药品的化学描述;药品的作用原理;药品与其他药物、补充剂、食物和饮料的相互作用;药品用于治疗的病症或疾病;哪些人不应使用该药物;严重的副作用,即使很少发生;常见的副作用,即使并不严重;对特定患者群体(如儿童、孕妇或老年人)的影响,以及如何在这些人群中使用该药物。”6 所有药物都有毒副作用,但有些药物在低剂量时就会表现出毒性。毒性水平反映了从相对无毒到在低剂量(例如几毫克或更少)下对患者产生毒性作用的连续过程。例如,在实验动物中,每日治疗剂量10 mg/天或每日剂量1 mg/kg会产生严重的器官毒性、发育毒性或生殖毒性,制药行业在应用适当的不确定因素后,制定了小于10 μ g/m 3 的职业暴露限值 (OEL) [Sargent and Kirk 1988; Naumann and Sargent 1997; Sargent et al. 2002]。该范围内的 OEL 通常针对制药行业中的强效或毒性药物制定。在任何情况下,都应对所有可用数据进行评估,以保护医疗保健工作者。7 NIOSH [2004]。在医疗环境中预防抗肿瘤药物和其他危险药物的职业暴露。作者:Burroughs GE、Connor TH、McDiarmid MA、Mead KR、Power LA、Reed LD、Coyle BJ、Hammond DR、Leone MM、Polovich M、Sharpnack DD。俄亥俄州辛辛那提:美国卫生与公众服务部、公共卫生服务部、疾病控制与预防中心、国家职业安全与健康研究所、DHHS (NIOSH) 出版物编号 2004-165。8 药物分子的特性可能会限制对医护人员的不良影响,这些特性通常是影响其吸收、体内分布、代谢、或排泄,例如化学结构、分子
i反对上述规划申请,其原因以下原因是在拉特比(Ratby)西部的470座房屋上申请: 发展。DM政策3 - 基础设施和交付 - 第106条协议意味着开发人员向当地基础设施支付了物理,社会和环境的付费,但也应保护自然环境(例如开放式乡村)。DM政策4 - 保护农村和定居点分离 - 该政策旨在保护和保护内在价值,美容和开放式乡村免受不可持续的发展,并且由于丧失了内在价值,美容和开放式乡村,该应用将产生不利影响。dm6:增强生物多样性和地质兴趣特别相关,因为它需要开发来保护和增强生物多样性。拟议的发展有可能通过破坏现有栖息地并没有提供足够的缓解措施,从而减少本地生物多样性,从而与DM6的目标冲突。DM政策10-发展和设计强调,发展应尊重并增强当地性格和独特性。但是,该地点的大规模城市化将破坏自然景观,以密集的住宅和商业发展代替开阔的田野和林地。dm政策7 - 预防污染和洪水 - 村庄有重大洪水的巨大风险,因为集体和重大的住房领域损失以及气候变化,导致当前的洪水预防无效,对所有事态发展的集体洪水评估都没有实现,以保证给居民带来洪水风险。这将降低该区域的视觉和环境质量,与DM10的目标相反。DM政策11 - 保护和增强历史性的环境 - 伯劳斯伍兹是拉特比皇冠上的珠宝,受到步行者,步行者,骑马者,骑马者,骑自行车的人,漫步者,跑步者,跑步者,家庭,不仅来自拉比,而且来自县范围的家庭。可能是古老的林地的潜在破坏和损失,当然还有附近的Bury Camp,这是Ratby已知的最古老的人类定居点,它是一个可能的铁器时代营地,其历史可追溯到约3000年,任何发展都可能损害这种遗产资产。DM政策17-。DM17:高速公路和运输要求发展不应对高速公路网络的安全性和效率产生不利影响。预期的交通增加,再加上主要的本地交界处的现有问题,这表明这种发展将加剧拥塞和安全风险,这使该提案与DM17不合规。作为该申请的一部分提供的交通评估引起了人们对高速公路安全和当地道路处理开发产生的额外流量的一些担忧。拟议的访问点和现有的农村道路网络不足以安全地适应增加的交通,从而导致新居民和现有居民的潜在危害。
解决医师-科学家渠道泄漏问题:早期职业医师科学家计划和耶鲁医学院院长 Robert Alpern 提出的培养医师-科学家的见解 Jennifer M Kwan MD PhD,1 Evan Noch MD PhD 2 耶鲁大学医学院心血管医学科、威尔康奈尔医学院神经病学科 美国是世界生物医学研究的领先者,这在很大程度上要归功于医师-科学家的贡献 (1-2) 医师-科学家 (PS) 占全国整个医师队伍的约 1.5%,低于 1980 年代的 4.5% (3);然而,他们对于生物医学研究工作来说是无价的 (4-6)。由于接受过双重培训,PS 在发现临床问题和将研究成果转化为医学进步方面发挥着关键作用。正是通过他们在生物医学研究方面的努力,某些疾病才得以消除,拯救生命的医疗程序和疗法也得以开发,从而延长了寿命并提高了生活质量,造福于世界各地的人民。如今,包括新成像模式、生物信息学工具、电子病历、散弹枪测序、人工智能和 CRISPR/基因编辑/RNA 编辑在内的更多新技术可以进一步加深对人类疾病的理解,并找到治疗和预防疾病的新方法 (7-10)。除上述内容之外,多组学数据和可穿戴数据可以开启精准医疗时代,医师科学家将在此时代继续努力改善人类健康 (11-12)。然而,他们的生存受到威胁,在过去几十年中一直在下降 (5、6、13)。最脆弱的群体之一是职业生涯早期的医师科学家。该小组由住院医师、研究员和初级教职人员组成,他们面临着诸多挑战,例如临床生产力压力、医疗事故、启动实验室/研究组合、充满挑战的资金环境以及由于临床领域的经济激励措施不一致而难以协商受保护的研究时间 (14-15)。为了解决这一问题,美国医师科学家协会 (APSA) 于 2019 年 4 月成立了住院医师/研究员/初级教职人员小组。该小组的目的是为处于脆弱培训阶段的医师科学家创建一个社区,为他们提供支持并解决他们面临的障碍。我们正在开发资源和针对早期职业医师科学家的活动(包括合同/薪酬谈判、拨款申请和冲突谈判),并与组织利益相关者合作开展研究,以评估导致该群体人才流失的因素。我们在芝加哥举行的 2019 年 ASCI/AAP/APSA 会议上举办了一场智库会议,参与者包括 PSTP/MSTP 董事、拉斯克基金会主席、洛克菲勒大学首席医师 Clare Pomeroy、美国国家医学院院长 Barry Coller、ASCI 和 AAP 主席 Victor Dzau、Burroughs Wellcome Fund 领导层以及来自全国各地的其他学术领袖共同探讨泄漏管道的现状,并在此提出有助于指导我们开展工作的见解:https://twitter.com/jennkwanMDPhD/status/1114595813269954562?s=19。
聚合物微阵列可快速识别病毒样颗粒(VLP)的竞争性吸附剂 Andrew J. Blok, 1 Pratik Gurnani, 1 Alex Xenopoulos, 2 Laurence Burroughs, 3 Joshua. Duncan, 4,5 Richard A. Urbanowicz, 4,5 Theocharis Tsoleridis, 4,5 Helena Müller, 6 Thomas Strecker, 6 Jonathan K. Ball, 4,5 Cameron Alexander 1 和 Morgan R. Alexander 3 1 诺丁汉大学药学院分子治疗与制剂系,诺丁汉,NG7 2RD,英国。 2 EMD Millipore,80 Ashby Road,贝德福德,马萨诸塞州 01730,美国。 3 诺丁汉大学药学院先进材料与医疗技术系,NG7 2RD,英国。 4 诺丁汉大学医学与健康科学学院沃尔夫森全球病毒研究中心,NG7 2RD,英国。5 诺丁汉生物医学研究中心,诺丁汉女王医疗中心南区 C 楼,NG7 2UH 6 菲利普斯大学马尔堡病毒学研究所,德国马尔堡 摘要 SARS-CoV-2 的出现凸显了全球对平台技术的需求,以便快速开发诊断、疫苗、治疗和个人防护设备 (PPE)。然而,许多当前的技术需要对特定材料-病毒体相互作用的详细机制知识才能使用,例如帮助纯化疫苗成分,或设计更有效的 PPE。在这里,我们展示了一种用于筛选细菌-表面相互作用的聚合物微阵列方法,可以筛选出具有所需材料-病毒体相互作用的聚合物。包括荧光团在内的非致病性病毒样颗粒在水性缓冲液中暴露于阵列,作为唾液/痰液中携带到表面的病毒体的简单模型。测量拉沙病毒和风疹病毒颗粒的竞争性结合,以探测所选共聚物的相对结合特性。这为开发一种有望用于病毒结合的新材料的方法提供了第一步,下一步是开发这种方法来评估绝对病毒吸附和评估活病毒活性的衰减,我们建议将其作为材料放大步骤的一部分,在生物实验室安全 4 级设施中进行,并使用更复杂的介质来代表生物流体。正文 诊断中选择性生物分子识别的常用策略通常利用抗原-抗体相互作用,例如常见的 ELISA 免疫测定。1, 2 虽然这些测定通常可以获得高选择性,但存在许多缺点限制了它们的更广泛使用,包括制造成本(每种抗原都需要开发一种特定的抗体)以及通常对热敏感的试剂的储存和运输。当目标应用需要与相关生物分子类别而不是特定的单个分析物相互作用时,这些缺点变得更加重要。先前的研究已经使用低成本聚合物来修饰纳米晶体 3 和色谱材料 4,5,目的是引入对病毒靶标的广谱结合亲和力。然而,即使是从少量单体衍生的无数假定共聚物结构也意味着迄今为止,仅探索了可用于聚合物亲和剂和生物分子螯合剂的化学空间的一小部分。聚合物微阵列已经开发出来,以便同时研究单个表面上数千种化学上独特的材料的生物材料亲和力 6-13 。这种高通量方法现已用于识别用于一系列生物医学应用的材料,例如抑制细菌生物膜形成 13 和具有可控行为的干细胞生长 8 。聚合物微阵列可通过喷墨或接触印刷轻松制造,并结合少量商用光固化单体的原位聚合。6 在本研究中,我们提出了一种基于聚合物微阵列平台的方法,用于快速识别源自市售单体的材料,这些材料能够对病毒样颗粒进行差异吸附
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE,亚特兰大,佐治亚州,美国。电子邮件:chethan [at] gatech.edu。简介:闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具,但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架,该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言(例如 Python 和 Julia),又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言(例如 C 和 C++)。为了满足这些需求,我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果:BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行,并且由称为节点的进程组成,它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行,使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据,从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改,即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中,BRAND 在发送大量数据(1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据,以 1 毫秒的块为单位)时实现了快速的 IPC 延迟(<500 微秒)。BCI 控制通过一个图表进行测试,该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录,过滤和阈值化输入以获取尖峰,将尖峰分成 10 毫秒的箱体,应用解码模型,并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中,BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒(53 次试验)的目标获取时间,其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN;为了对 ANN 延迟进行基准测试,我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器(10 个隐藏单元、30 个箱输入序列)并测量了延迟(N = 30,000 个数据包)。对于此配置,从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒(图 1)。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3],使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现,每 10 毫秒箱(256 通道数据)的延迟低于 6 毫秒。讨论:BRAND 支持低延迟 ANN 推理,同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义:BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持,简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程,利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢:这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献:[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人,2018 年,Nat Methods doi:10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath,2021 年,神经元行为数据分析理论 doi:10.1101/2021.01.16。42695。
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