Lorena Simón-Gracia、Severine Loisel、Valeria Sidorenko、Pablo Scodeller、Christophe Parizot 等人。针对慢性淋巴细胞白血病的肿瘤穿透和干扰肽的临床前验证。分子药剂学,2022 年,19 (3),第 895-903 页。�10.1021/acs.molpharmaceut.1c00837�。�hal-03800857�
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摘要:这篇评论强调了高精度液相色谱的优势,其示例探测器(HPLC-ECD)在检测和量化通过脑外微透析获得的生物学样品方面的优势,具体是血清素作酸和多巴胺能系统:5-HTA,5-HTA,5-HTROX,5-HYDROX,特定于血清素效能系统: 3,4-二羟基苯基乙酸(DOPAC),多巴胺(DA),3-氧化氨基胺(3-MT)和同源酸(HVA)。以其速度和选择性认可,HPLC可以直接分析脑内微透析样品而没有复杂的衍生化。用于神经递质(NTS)和代谢产物分离的各种色谱方法,包括反相(RP)。电化学检测器(ECD),尤其是使用玻璃碳(GC)电极,以其简单性和敏感性强调,旨在通过改性电极材料等优化策略来增强可重复性。本文强调了检测限制(LOD)和定量(LOQ)和线性范围(L.R.)展示了对化合物浓度实时监测的潜力。lod,loq和L.R.的文献值的非排量汇编。包括最近的出版物。
免疫耐受性诱导方案的成功定义为在输注IF001后一年还活着,是所有具有正常肾脏功能正常的免疫抑制剂,没有肾脏移植排斥反应或肾脏抗移植物或抗逆性疾病(GVHD)的证据。耐受性诱导方案的成功率是根据针对非恶性血液学疾病(如性障碍性贫血或镰状细胞病)的部分HLA匹配造血细胞移植的相似方案的结果估计的。虽然血液学恶性肿瘤的移植结果有更多数据,但这些患者的移植却是不同的,因为它们不寻求最大程度地减少GVHD和血液癌后移植物的复发,这会使结果混淆。
1.临床化学和实验室医学研究所,德累斯顿工业大学医学院和卡尔古斯塔夫卡鲁斯大学医院,德国德累斯顿。2.内科 III 系,德累斯顿工业大学卡尔古斯塔夫卡鲁斯大学诊所,德国德累斯顿。3.内分泌学、糖尿病学和临床营养学系,苏黎世大学医院 (USZ) 和苏黎世大学 (UZH),瑞士苏黎世。4.放射性药物和化学生物学系,放射性药物癌症研究所,亥姆霍兹德累斯顿-罗森多夫中心 (HZDR),德国德累斯顿。5.维尔茨堡大学医院,内分泌和糖尿病科,德国维尔茨堡。6.慕尼黑路德维希马克西米利安大学大学医院医学 IV 系,德国慕尼黑。7.德累斯顿工业大学科学学院化学与食品化学系,德国德累斯顿。
1- 法国维勒班克劳德贝尔纳里昂大学; 2- 法国里昂 Léon Bérard 中心人文与社会科学系; 3- 法国马赛艾克斯马赛大学,INSERM,IRD,SESSTIM,ISSPAM 4- 法国马赛 Paoli-Calmettes 研究所,CanBios UMR1252 通讯作者:Sylvain Besle besle.sylvain@gmail.com 致谢 我们要感谢 Dominique(Patrick 的妻子)和他的儿子 Leo 花时间和信任回答我们的问题。他们的名字均已更改,以尊重社会科学研究中的匿名规则。我们还要感谢 2008 年对 Patrick 进行采访的 Juliette Sakoyan 和将本文原版翻译成英文的 Jessica Blanc 博士。Cinzia Greco 和 Nils Graber 对本文手稿的评论十分有益。我们也感谢匿名审稿人对本文各次修改提出的有益建议。根据当地法律,这项工作未接受伦理审查。资金作者报告称,本文所述工作没有资金支持。
目的:这项研究的目的是深入研究从急性转变为慢性疼痛的转化涉及的中心病理机制。患者和方法:这项研究招募了86名急性颈部疼痛的人,89例患有慢性颈部疼痛。利用3.0T MR Scanner,我们获得了三维T1加权成像(3D-T1WI)图像,并分析了具有自由曲弗软件的两组之间的结构差异,以评估皮质厚度的改变。此外,采集了血氧水平依赖性功能磁共振成像(BOLD-FMRI)图像,以评估使用DPARSF软件的低频幅度差异差异。结果:与患有急性颈部疼痛的慢性颈部疼痛患者的皮质厚度增加,左侧额叶额叶,左侧地峡扣带,左侧额叶和右前神经区域。低频振幅测量表明,左侧外侧上额回和左侧后回的活性下降,以及其他区域,右侧额叶和右下额额回的活性增加。结论:我们的发现表明,边缘系统和前额叶皮层的功能障碍和结构变化可能在从急性到慢性颈部疼痛的发展中起关键作用。这些见解为理解疼痛慢性的主要机制提供了一个重要的新方向。关键字:功能性磁共振成像,低频波动的幅度,皮质厚度,颈部疼痛,急性疼痛,慢性疼痛
[10] C. Agia,K。M. Jatavallabhula,M。Khodeir,O。Miksik,V。Vineet,M。Mukadam,L。Paull,L。Paull和F. Shkurti,“任务学:评估机器人任务计划在大型3D场景图上进行大型3D场景图的计划”机器学习研究会议记录,第1卷。164,PMLR,2022,pp。46–58。 [在线]。 可用:https://arxiv.org/abs/2207.05006。46–58。[在线]。可用:https://arxiv.org/abs/2207.05006。
人工智能(AI)正在彻底改变医疗保健的提供。1,它为改善医学诊断,治疗和患者护理提供了巨大的潜力。Precision Medicine提供了一种制定个性化治疗计划的手段,而预测分析可以使用AI评估未来的健康风险。AI算法可以分析医学图像以检测可能很容易被人眼忽略的模式或异常。AI还具有超越患者护理的应用程序。AI驱动的虚拟助手,远程医疗和可穿戴技术正在改变保健服务的提供。AI可以以提高效率并减少错误的方式帮助医疗管理和记录。当然,医学研究中发生了一些最具变革性的工作,AI算法可以分析大量数据和科学文献。2