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利用现实世界胰腺癌数据集推动药物发现和
胰腺癌是美国与癌症相关死亡的第三大主要原因。当前的治疗选择可提供惨淡的总体生存期，而5年生存期约为12％。对胰腺癌的临床和分子基础的分析对于开发早期检测方法以及新颖的治疗选择至关重要。这种疾病的侵略性和致命性需要开发用于胰腺癌数据的数据存储库和分析系统。胰腺癌动作网络（Pancan）Spark平台是由Velsera提供支持的基于云的数据和分析平台，它从Pancan研究计划中整合了现实世界中的患者健康数据，并通过使胰腺癌数据易于访问和使用来加速研究。涵盖了来自Pancan's New您的肿瘤®（KYT）精密医学服务中600多名胰腺癌患者的临床，成像和基因组学数据，Spark平台与癌症基因组学云（CGC）的公共可用癌症数据相连，也由Velsera驱动。CGC是NCI癌症研究数据共享（CRDC）的一部分，该数据共享（CRDC）是一种基于云的数据科学基础架构，该基础架构将数据与分析工具联系起来，以允许研究人员共享，集成，分析，可视化和推动科学发现。在这里，我们通过提供了一个案例研究来证明这些数据集的应用，该案例研究演示了如何结合和丰富数据以加速胰腺癌研究。目前，可在CRDC上获得的基因组和蛋白质组学数据分别为402例和304例胰腺肿瘤样品。我们将使用SPARK和CGC平台的功能，这些功能为不需要编码知识的多词分析提供了现成的工具。使用KYT和CRDC开放式胰腺癌数据，我们旨在演示如何对来自不同科学领域的数据进行综合分析，并与一个空间中的合作者共享，从而简化并增加了新科学发现的潜力。pancan和CGC数据集的进一步扩展无疑将为胰腺癌肿瘤生物学提供更全面的了解。SPARK和CGC基于云的计算基础架构，以及许多可用的癌症数据集以及易于使用的多派数据处理工作流程和数据分析工具将在此过程中发挥作用。
遗传因素和生物标志物检测
Julie S. Mak，MS，MSc，CGC（她/她）遗传咨询师 UCSF Monique Tiffany，MSN，RN，CGRA，BHCN（她/她）医学科学联络员 Myriad Genetics
信息技术副总裁
在绿色资本联盟（CGC），我们的任务是推动对清洁经济的投资，以减少排放并改善所有美国人的生活质量。通过利用公私伙伴关系和响应式融资，我们旨在消除清洁技术的障碍，并促进每个社区的能源丰富。我们的工作以加速在美国各地的清洁能源技术的承诺为指导，特别着重于支持低收入和弱势社区。十多年来，CGC领导了绿色银行运动，在美国和世界各地的联邦，州和地方一级工作，以解锁资本并授权社区拥有更绿色的未来。一起，我们努力建立一个可持续的未来，使每个人都可以使用清洁能力。我们的国家绿色银行：美国环境保护局（EPA）通过通过温室耗气基金（GGRF）建立第一家美国国家绿色银行迈出了更大的一步。EPA授予绿色资本联盟50亿美元，在国家清洁投资基金竞赛下资本化了这家国家绿色银行，并在Solar的带领下授予了1.25亿美元，以促进绿色银行的发展并加速北达科他州的太阳能项目。通过战略合作伙伴关系和创新融资，我们的国家绿色银行旨在创建一个强大的清洁能源融资生态系统，以解决关键的市场差距，并最大程度地提高投资的每一美元的影响。这种种子资金建立在CGC在绿色银行运动中长达十年的领导地位，该运动已经导致了数十亿美元采用清洁能源，从而确保了国家的气候目标。
2024年3月2日，星期六
快速射击临床案例评论第2部分：肌肉疾病（CE认证）约翰·戴（John Day），医学博士，博士（联合主席）巴克里·埃尔希克（Bakri Elsheikh），MBBS，MBBS，FRCP，FAAN，FAAN（共同主席）成人肌动型性疾病性疾病性疾病性疾病性疾病症状疾病的妊娠1型类型1型fullenkamp，phd，PHD，phd诊断：先天纤维类型不成比例？Natalie Katz, MD, PhD Diagnosis Unknown: Suspected Pediatric Dystrophinopathy Natalie Katz, MD, PhD Titinopathy Diagnosis After Decades-Long Odyssey Jennifer Roggenbuck, MS, CGC Adult- Onset Multiple Acyl-CoA Dehydrogenase Deficiency (MADD) Jennifer Roggenbuck, MS, CGC LGMD 2T/R19是由于GMPPB（肌病与NMJ赤字相结合）Matthew Wicklund，MD，Faan恶性高温，CK升高和RYRR1在GMPPB（肌病结合NMJ赤字）中引起的。
2024-MDA-Conference-Agenda-32。 ...
快速射击临床案例评论第2部分：肌肉疾病（CE认证）约翰·戴（John Day），医学博士，博士（联合主席）巴克里·埃尔希克（Bakri Elsheikh），MBBS，MBBS，FRCP，FAAN，FAAN（共同主席）成人肌动型性疾病性疾病性疾病性疾病性疾病症状疾病的妊娠1型类型1型fullenkamp，phd，PHD，phd诊断：先天纤维类型不成比例？Natalie Katz, MD, PhD Diagnosis Unknown: Suspected Pediatric Dystrophinopathy Natalie Katz, MD, PhD Titinopathy Diagnosis After Decades-Long Odyssey Jennifer Roggenbuck, MS, CGC Adult- Onset Multiple Acyl-CoA Dehydrogenase Deficiency (MADD) Jennifer Roggenbuck, MS, CGC LGMD 2T/R19是由于GMPPB（肌病与NMJ赤字相结合）Matthew Wicklund，MD，Faan恶性高温，CK升高和RYRR1在GMPPB（肌病结合NMJ赤字）中引起的。
使用pycerr和癌症基因组云的医学图像分析的人工智能应用程序
医学物理部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，美国摘要这项工作介绍了用于进行人工智能的用户友好，基于云的软件框架（AI）分析医学图像。该框架允许用户通过自定义软件和硬件依赖性来部署基于AI的工作流程。我们的软件框架的组件包括用于放射学研究的Python本地计算环境（Pycerr）用于放射图像处理的平台，用于访问硬件资源和用户管理公用事业的癌症基因组学云（CGC），用于从数据存储库中访问图像，并从数据存储库中访问图像，并安装AI模型及其依赖模型及其依赖。GNU-GPL版权Pycerr从基于MATLAB的CERR移植到Python，使研究人员能够从H IGH维度的多模式数据集组织，访问和转换元数据，以在放射治疗和医学图像分析中构建与云兼容的工作流程，以构建云兼容工作流程。pycerr提供了可扩展的数据结构，可容纳常用的医学成像文件格式的元数据和观众，以允许多模式可视化。提供了分析模块，以促进与云兼容AI的工作流程，用于图像分割，放射素学，DCE MRI分析，放射疗法剂量 - 剂量 - 基于基于剂量的直方图以及正常的组织并发症和肿瘤控制模型用于放射治疗。提供了图像处理实用程序，以帮助训练和推断基于卷积神经网络的模型，以进行图像分割，注册和转换。可以使用CGC提供的API访问部署的AI模型，从而使其在各种编程语言中使用。该框架允许对成像数据进行往返分析，使用户能够将AI模型应用于CGC上的图像，并在其本地机器上检索和查看结果，而无需本地安装专用软件或GPU硬件。总而言之，提出的框架有助于端到端放射图像分析和可重复的研究，包括从源头提取数据，从AI模型中训练或推断出数据，用于数据管理的公用事业，可视化以及简化对图像元数据的访问。
年阿尔茨海默氏症的倡议开始
GGC最近使用Face2Gene启动了一个新的Econsult平台，Face2Gene是一个基于Web的应用程序，允许临床医生安全地上传患者照片和临床信息，并询问GGC专家的特定问题。“在两个工作日子里，临床医生将解决他们的问题，并可以在不等待数周或几个月内进行基因咨询的情况下进行适当的测试，” GGC Greenville办公室的遗传顾问Jessica Lopez，MS MS，CGC说。“我们的目标是Face2gene的强大平台将及时提供专家答案 - 防止不必要的转诊，为患者节省成本，并使我们早日进行正确的诊断。”
