1分子成像和治疗,加利福尼亚州纽波特海滩HOAG家庭癌症研究所; 2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学放射学系,宾夕法尼亚州; 3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学医学肿瘤学系; 4威斯康星大学 - 威斯康星州麦迪逊大学放射学系; 5华盛顿大学华盛顿大学医学肿瘤学系; 6华盛顿大学华盛顿大学核医学系;密苏里州圣路易斯华盛顿大学放射学系7; 8加利福尼亚州杜阿尔特市霍普市医学肿瘤学系; 9德克萨斯大学医学肿瘤学系安德森癌症中心,德克萨斯州休斯敦;韩国首尔大学医学院阿桑医学中心核医学系10核医学系;和第11个医学肿瘤学系,大学医学中心格罗宁根,格罗宁根大学,荷兰格罗宁根大学安德森癌症中心,德克萨斯州休斯敦;韩国首尔大学医学院阿桑医学中心核医学系10核医学系;和第11个医学肿瘤学系,大学医学中心格罗宁根,格罗宁根大学,荷兰格罗宁根大学
1美国西北大学,美国伊利诺伊州芝加哥西北大学2号,美国2号医学肿瘤学系,梅奥诊所,罗切斯特,罗切斯特,明尼苏达州55905,美国3美国血液学和肿瘤学系,梅奥诊所,梅奥诊所,杰克逊维尔,佛罗里达州佛罗里达州32224,美国4号血液学和肿瘤学部,梅奥临床,杜犬,美国4号。美国6号CA 91010,美国6肉瘤肿瘤学中心,圣莫尼卡,CA 90403,美国7美国7内科医学系,肿瘤学和血液和摩尔移植,爱荷华州爱荷华大学,爱荷华州52242,美国52242,美国8美国Minnesota of Minnesota,Minnepolis,Minnepolis,Minnopolis of Minnopolis of Minnopolis of Minnopolis of Minnopolis of Minnepolis of Minnopolis of Minnopolis of Minnopolis of Minnopolis of U.555554555555555555555555555555555555555555555555555555555号美国大学,9040年。威斯康星州密尔沃基市威斯康星州,威斯康星州53226,美国10肿瘤科,华盛顿大学医学院,圣路易斯,密苏里州圣路易斯,美国63130
Gustavo Francisco Petro Urrego President of the Republic of Colombia Ministry of Agriculture and Rural Development (MADR) Jhenifer Mojica Flórez Minister of Agriculture and Rural Development Martha Viviana Carvajalino (2023) Vice Minister of Rural Development Luis Alberto Villegas (09/2022- 05/2023) Aura María杜阿尔特(2023)农业事务副部长纳尔逊·洛萨诺(Nelson Lozano)(2023)玛丽亚·德尔·皮拉尔·鲁伊斯·莫利纳(MaríaDelPilar Ruiz Molina)(11/2022-03/2023)创新,发展技术和卫生保护部环境和可持续发展部和可持续发展的环境发展和可持续发展的环境和可持续发展的环境和可持续发展的桑德拉·帕特里亚·帕特里亚·弗兰克(Sandra Patrica Viland vicier)运河(2023)分别是环境土地管理的副士兵。Sebastian Carranza(2023)气候变化和风险管理总监(
致谢我要感谢所有帮助我在这个项目中工作的人,无论是在专业,精神上甚至两者兼而有之。首先,我要感谢我的外部顾问索菲亚·杜阿尔特(Sofia Duarte)一直在场,超级乐于助人,可靠,并且非常专业。此外,我的内部顾问MónicaCunha教授在我以前的内部顾问不得不退休时加紧了。莫妮卡教授也总是表现出可用性的帮助。我很想感谢IBB Group,Zé,Sara,Rita,Bruno Silva,Cláudia,Paulo和Gabriel教授的所有人。所有这些都极大地帮助了我通过新技术或仅通过建议来提高自己的技能。他们非常重要。也非常感谢Dona Rosa,因为它是一个非常聪明和快乐的人。还将感谢布鲁诺·科斯塔(Bruno Costa)自从实验室开始担任同事和朋友以来与我在一起的布鲁诺·科斯塔(Bruno Costa)。我祝他一切顺利。我还要感谢我来自Massamá,来自Star House,来自Discord的所有朋友。每个人都很棒,只是我需要的实力来完成这个项目所需的朋友。最后,我很想感谢我的家人一直在场以及我的猫伴侣的所有拥抱。
美国伊利诺伊州芝加哥的芝加哥大学医学中心与生物科学; B希望之城综合癌症中心,美国加利福尼亚州杜阿尔特;日本纳戈亚的C Aichi癌症中心医院; D临床癌症研究所Krankenhaus Nordwest,德国法兰克福;美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州癌症中心,美国马萨诸塞州,美国;美国加利福尼亚州圣塔莫尼卡圣莫尼卡的FCLA,美国加利福尼亚州圣莫尼卡; G Weill Cornell Medicine,纽约,纽约,美国;韩国首尔大学医学院的H Yonsei癌症中心;我的国家癌症中心医院东部,日本千叶;美国印第安纳州印第安纳波利斯的J Eli Lilly&Co; K消化肿瘤学,大学医院Gasthuisberg Leuven和Ku Leuven,Leuven,Belgium,Belgium†也同样贡献。在本文末尾可以找到潜在的利益冲突的披露。
1英国伦敦大学学院癌症研究所; 2英国伦敦伦敦大学医院血液学系; 3佛罗里达州迈阿密大学西尔维斯特综合癌症中心血液学系; 4德克萨斯州奥斯汀市圣大罗市南奥斯汀医学中心血液学系; 5英国伦敦Autolus Ltd血液学系; 6德克萨斯州圣安东尼奥市卫理公会血液学系; 7霍普市国家医疗中心血液学系;加利福尼亚州杜阿尔特; 8纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心血液学系; 9华盛顿大学医学院血液学系,密苏里州圣路易斯; 10英国格拉斯哥女王伊丽莎白大学医院血液学系; 11血液学系,英国曼彻斯特的曼彻斯特皇家公司;和英国纽卡斯尔弗里曼医院血液学的12个血液学系1英国伦敦大学学院癌症研究所; 2英国伦敦伦敦大学医院血液学系; 3佛罗里达州迈阿密大学西尔维斯特综合癌症中心血液学系; 4德克萨斯州奥斯汀市圣大罗市南奥斯汀医学中心血液学系; 5英国伦敦Autolus Ltd血液学系; 6德克萨斯州圣安东尼奥市卫理公会血液学系; 7霍普市国家医疗中心血液学系;加利福尼亚州杜阿尔特; 8纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心血液学系; 9华盛顿大学医学院血液学系,密苏里州圣路易斯; 10英国格拉斯哥女王伊丽莎白大学医院血液学系; 11血液学系,英国曼彻斯特的曼彻斯特皇家公司;和英国纽卡斯尔弗里曼医院血液学的12个血液学系
1日本东京癌症研究基金会癌症研究所医院; 2卡尔加里大学卡尔加里大学汤姆·贝克癌症中心;加拿大温哥华3 BC癌症局; 4美国波士顿哈佛医学院达纳 - 法伯癌研究所; 5埃德蒙顿艾伯塔大学的跨癌研究所; 6加拿大哈利法克斯的达尔豪斯大学伊丽莎白二世二世皇后健康科学中心; 7澳大利亚海德堡的奥利维亚·牛顿 - 约翰癌症健康与研究中心; 8希望城市综合癌症中心,美国杜阿尔特; 9 Aarhus Aarhus大学医院;丹麦Esbjerg的丹麦南部大学医院10; 11比利时鲁南鲁文库文鲁文癌研究所; 12 Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦皇后大学; 13 Moores Cancer Center,加利福尼亚大学圣地亚哥分校,拉霍亚; 14美国盐湖城犹他大学亨斯曼癌症研究所
监禁:剑桥研究中有关犯罪发展的调查结果。在Gomes,S.,Carvalho,M.J.L。和Duarte,V。(eds。)监禁和发电:卷。2:具有挑战性的世代关系。伦敦:Palgrave Macmillan(pp。41-70)。Auty,K。M.,Farrington,D。P.和Coid,J。W.(2015a)通过心理社会风险因素对精神病和调解的代际传播。英国精神病学杂志,206,26-31。Auty,K。M.,Farrington,D。P.和Coid,J。W.(2015b)社区样本中自我报告的定罪的有效性:剑桥研究中的发现中的发现。 欧洲犯罪学杂志,第12卷,第562-580页。 Auty,K。M.,Farrington,D。P.和Coid,J。W.(2015c)精神病的代际传播。 英国精神病学杂志,206,343(给编辑的信)。 Auty,K.A.,Farrington,D.P。 和COID,J.W。 (2017)代际传输Auty,K。M.,Farrington,D。P.和Coid,J。W.(2015b)社区样本中自我报告的定罪的有效性:剑桥研究中的发现中的发现。欧洲犯罪学杂志,第12卷,第562-580页。Auty,K。M.,Farrington,D。P.和Coid,J。W.(2015c)精神病的代际传播。英国精神病学杂志,206,343(给编辑的信)。Auty,K.A.,Farrington,D.P。 和COID,J.W。 (2017)代际传输Auty,K.A.,Farrington,D.P。和COID,J.W。(2017)代际传输
2024卫生部。只要引用源而不是出售或任何商业目的,就允许该工作的部分或全部复制。对本工作的文本和图像版权的责任来自Conitec。详细说明,分销和信息部卫生科学,技术,创新和经济 - 工业卫生综合体 - 卫生技术管理和综合学院 - DGITS通用卫生技术评估 - 部委的CGATS eSplanada,G街区G,8楼CEP:70.058-900-: (61) 3315-2848 Website: https://www.gov.br/conitec/pt-br E-mail: conitec@saude.gov.br Preparation of the Health Technology Evaluation Division-Dats/CONPREV/MS Laura Barufaldi-DATS/CONPREV/MS ISABEL CRISTINA DE ALMEIDO-Dats/MS/ S ALINE DO NASCIMENTO - DATS/CONPREV/INCA/MS RITA DE CASSIA RIBEIRO DE ALBUQUERQUE - DATS/CONPREV/INCA/MS CLÁUDIA LIMA VIEIRA - DATS/CONPREV/INCA/MS RAPHAEL DUARTE CHANCE - DATS/CONPREV/MS RICARDO RIBEIRO ALVES - DATS/CONPREV/MS/MS GITS/SECTICS/MS ALINE OF BIRTH - CMTS/DGITS/SECTICS/MS ANA CAROLINA DE FREITAS LOPES - CMTS/DGITS/SECTICS/MS PATIENT PERSPECTIVE TECHNOLOGIES - CITEC/DGITS/SECTICS/MS MELINA SAMPAIO DE FIGUEIREDO PEREIRA MENESES ANDREA Vinalli - Cgats/Dgits/Sectics/MS Nayara Castelano Brito - Cgats/Dgits/Sectics/MS Coordination Priscila Gebrim Louly - Cgats/Dgits/MS Luciana Costa Xavier - Cgats/DGITS/MS Supervision Luciene Schuckebier Bonan - DGITS/SCTIC S/ms: (61) 3315-2848 Website: https://www.gov.br/conitec/pt-br E-mail: conitec@saude.gov.br Preparation of the Health Technology Evaluation Division-Dats/CONPREV/MS Laura Barufaldi-DATS/CONPREV/MS ISABEL CRISTINA DE ALMEIDO-Dats/MS/ S ALINE DO NASCIMENTO - DATS/CONPREV/INCA/MS RITA DE CASSIA RIBEIRO DE ALBUQUERQUE - DATS/CONPREV/INCA/MS CLÁUDIA LIMA VIEIRA - DATS/CONPREV/INCA/MS RAPHAEL DUARTE CHANCE - DATS/CONPREV/MS RICARDO RIBEIRO ALVES - DATS/CONPREV/MS/MS GITS/SECTICS/MS ALINE OF BIRTH - CMTS/DGITS/SECTICS/MS ANA CAROLINA DE FREITAS LOPES - CMTS/DGITS/SECTICS/MS PATIENT PERSPECTIVE TECHNOLOGIES - CITEC/DGITS/SECTICS/MS MELINA SAMPAIO DE FIGUEIREDO PEREIRA MENESES ANDREA Vinalli - Cgats/Dgits/Sectics/MS Nayara Castelano Brito - Cgats/Dgits/Sectics/MS Coordination Priscila Gebrim Louly - Cgats/Dgits/MS Luciana Costa Xavier - Cgats/DGITS/MS Supervision Luciene Schuckebier Bonan - DGITS/SCTIC S/ms
1 Polyagent,加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系,加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心,加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介:临床癌症研究日益复杂,需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台,旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析,从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能,能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法:PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较,生成统计输出,例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能:(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况,以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果:在第一项研究中,PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比,晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中,PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致,证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论:PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步,为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究,还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能(例如实时数据集成和多组学功能)将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距,加速了精准医学研究的发现。