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美国半导体创新联盟 (ASIC) 1
诺斯罗普·格鲁曼公司 罗伯特·豪厄尔 马修·多弗莱因·雷卡·雷迪 大卫·沙欣 纽约创建 保罗·凯利 约翰·亚科波尼 詹姆斯·特维 大卫·哈拉梅 普渡大学 加内什·苏巴拉扬 卡罗尔·汉德沃克 特里萨·梅尔 伦斯勒理工学院 罗伯特·赫尔 詹姆斯·J.-Q. Lu Daniel Gall SCREEN 半导体解决方案有限公司 Paul Farrar Jr. Ian Brown SEMI Bettina Weiss Melissa Grupen-Shemansky Shari Liss David Anderson 半导体研究公司 Todd Younkin David Henshall 西门子 EDA Richard Powlowsky SkyWater Technology Brad Ferguson Dan Rakosky Kirk Peterson John Cooney 州立大学纽约 F. Shadi Shahedipour-Sandvik Nathaniel Cady Nicholas Querques Robert Geer Synopsys Inc. Mike O'Brien Scott Bukofsky TechSearch International Jan Vardaman 德州仪器 Jim Wieser Sameer Pendharkar Hannah Izon 东京电子有限公司 Sitaram Arkalgud Alex Oscilowski
美国半导体创新联盟 (ASIC) 1
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胆管癌中的 FGFR2 抑制
胆道癌 (BTC) 是仅次于肝细胞癌的第二大常见原发性肝癌，占癌症相关死亡人数的 2%。根据解剖来源，BTC 可分为肝内 (iCCA)、肝门部或远端胆管癌以及胆囊癌。虽然这些解剖学 BTC 亚型的突变谱在很大程度上重叠，但 iCCA 以高频率的 IDH1/2 突变 (10-22%) 和几乎 10-15% 的患者中唯一发生 FGFR2 融合而著称。近年来，FGFR2 融合已成为针对 BTC 的精准肿瘤治疗最有希望的靶点之一，FGFR 抑制剂已在欧洲和美国获批用于治疗晚期、已接受过治疗的 iCCA 患者。虽然非融合变异的治疗潜力仍存在争议，但预计 FGFR2 导向疗法领域将得到进一步快速发展和优化。本综述的范围是概述 iCCA 细胞中的致癌 FGFR 信号，并强调与 FGFR2 变异 iCCA 相关的病理生理学、诊断检测策略以及治疗前景和挑战。
机器预测文本和赫库兰尼姆纸莎草纸
摘要 2016 年，肯塔基大学的数字修复计划 (DRI) 在 Brent Seales 教授的指导下，虚拟展开了来自恩戈地的碳化羊皮纸卷轴，揭示了用铁胆墨水书写的《利未记》副本。2019 年，DRI 应用一种新的机器学习方法，从真实的赫库兰尼姆纸莎草纸碎片中揭示了用碳墨水书写的希腊字符。虚拟展开文化遗产物品已成为现实。机器和深度学习方法在增强断层扫描中难以检测的墨水信号方面的应用将继续发展。这提出了一个重要的问题。编辑“真正虚拟”的文本（对象永远无法打开来验证结果）的过程将如何变化以反映对人工智能的存在和依赖？本文提出了一个理论模型，说明虚拟展开的纸莎草文本的批判版必须如何记录机器的作用。它还涉及了数据科学方面可能的要求，这种新型文本必须确保其“诞生”层面的透明度。简而言之，需要一种融合人文和科学的新型虚拟版本模型。
限制人为影响的建议......
编辑协调 水和生物多样性司 / 沿海和海洋生态系统保护和恢复分司 / ELM3 办公室 (Isabelle Terrier、Magali Naviner、Florian Expert) 案例由 Florian Expert 负责 (ELM3 办公室) 作者 Cécile Persohn、Loïc Helloco、Estelle Baudinière (Nereis Environnement)；Ludivine Martinez (Cohabys) 英语翻译 Jackie Butterworth Adam Clark 英文版实现 法国生物多样性机构海洋和沿海指导委员会代表团 水和生物多样性司特别要感谢指导委员会成员，他们确保了这些指南的顺利制定：Nadia Deckert（欧洲和外交部）；Françoise Delaby（卢瓦尔河地区环境、发展和住房司）； Mélina Laurent（瓜德罗普岛环境、发展和住房管理局）；Christelle Guyon（法属圭亚那环境、发展和住房管理局）；Benjamin Guichard 和 Sylvain Michel（法国生物多样性署）；Yves Le Gall 和 Cécile Ducatel（法国海洋开发研究所）；Florent Le Courtois 和 Bazile Kinda（法国海军水文和海洋学部）；Flore Samaran（布列塔尼国家先进技术研究所）。
通过 PET 成像研究 ERBB2 特异性结合寡核苷酸药物的体内组织药代动力学
摘要 尽管适体本身或作为适体-药物偶联物在临床前和临床研究中已表现出出色的靶标特异性，但它们的体内组织药代动力学 (PK) 分析仍然存在问题。我们旨在研究基于图像的正电子发射断层扫描 (PET) 在评估寡核苷酸的体内组织 PK、靶标特异性和适用性方面的效用。为此，使用互补寡核苷酸平台通过碱基对杂交合成了具有 erb-b2 受体酪氨酸激酶 2 (ERBB2) 特异性结合的氟-18 标记适体。为了研究体内组织的 PK 和特性，在正常和肿瘤异种移植小鼠中评估了体内 PET 成像在开发基于寡核苷酸的药物中作为评估工具的有效性。 ERBB2-cODN-idT-APs-[ 18 F]F ([ 18 F] 1 )静脉注射后，除最初的脑和肌肉外，在大多数组织中均有显著而快速的摄取；摄取量在心脏最高，其次是肾脏、肝脏、肺、胆囊、脾脏和胃。排泄的主要途径是通过肾脏~77.8%，而总剂量的约8.3%是通过胆道。
人力资本对经济增长的贡献：
作者注：为《货币政策回应》准备了一份初步报告，该书对大流行后通货膨胀的响应，由比尔·英语，克里斯汀·福布斯和Ángelubide编辑（伦敦和巴黎：经济政策研究中心：2024年）。本文基于Pierre Aldama，Claire Le Gall和法国的HervéLeBihan的特定国家作品； Nakamura的Koji Nakano，Mitsuhiro Osada和日本Hiroki Yamamoto；乔纳森·哈斯克尔（Jonathan Haskel），乔什·马丁（Josh Martin）和伦纳特·布兰特（Lennart Brandt）的英国；比利时的格雷戈里·德·沃尔克（Gregory de Walque）和托马斯·勒吉恩（Thomas Lejeune）； Jan-Oliver Menz到德国； Morteza Ghomi，Jose Manuel Montero和Samuel Hurtado为西班牙； Oscar Arce，Matteo Ciccarelli，Carlos Montes-Galdón和Antoine Kornprobst的欧元区； Fares Bounajm，Jean Garry Junior Roc和Yang Zhang加拿大；意大利的Massimiliano Pisani和Alex Tagliabracci；丹尼斯·邦纳姆（Dennis Bonam），格伯特·赫宾克（Gerbert Hebbink）和荷兰的啤酒普鲁吉特（Beer Prujit）。除了这些研究人员外，我们还要感谢IMF，Sam Boocker和Dilek Sevinc的Daniel Leigh作为杰出的研究助理，以及Peterson Institute和Country Teams的研讨会参与者。在论文末尾列出的特定于国家 /地区的论文将很快出售。
免疫检查点抑制剂与胆道癌患者的化学疗法结合使用：我们从Topaz-1和Keynote-966
仔细观察，主题演讲-966与TOPAZ-1的不同之处在于，它允许单独或与PD-1抑制剂结合八个周期后继续进行吉西他滨，因此患者接受了更长的化学疗法，而在Topaz-1试验中，在Topaz-1试验中，患者在干预臂中单独继续进行Durvalumab。在两项试验中的患者亚组中也存在很小的差异。在966主题演讲中，与普通人群中疾病的发病率相比，肝脏内胆管癌的比例较大（60％），导致肝外和胆囊肿瘤的患者占代表性不足。Keynote-966可能更代表全球胆道癌的人群，部分原因是，该队列的55％是在亚洲以外的（与Topaz-1相比45％），而Keynote-966则需要进行新的活检，这在肝内肿瘤中更可行。在966主题演讲中，肝内肿瘤患者的生存益处更为明显，这可能部分与这些与胆道阻塞有关的患者的合并症较高有关，但是，在Topaz-1中，在Topaz-1中，益处在肝外肿瘤和肝外肿瘤中可见。尽管如此，两项研究均显示ICI和相似毒性谱的重要生存益处。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。