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HER2-LAMP 疫苗可有效转运至溶酶体内区室，并产生增强的多功能 T 细胞反应，从而诱导肿瘤完全消退
摘要背景免疫检查点阻断抗体的出现证明有效调动 T 细胞反应可导致转移性癌症的肿瘤消退，尽管这些反应是异质性的并且仅限于某些组织类型的癌症。为了增强这些反应，人们重新重视开发有效的癌症特异性疫苗，以刺激和引导 T 细胞免疫到重要的肿瘤靶点，例如在约 20% 的乳腺癌 (BC) 中表达的致癌基因人表皮生长因子受体 2 (HER2)。方法在我们的研究中，我们探索了通过使用溶酶体相关膜蛋白 1 (LAMP) 结构域来使用替代抗原运输来增强疫苗对 HER2 和其他模型抗原的功效，无论是在体外还是在体内研究中。结果我们发现在质粒疫苗中加入这个结构域可以有效地将抗原运输到内溶酶体区室，从而增强主要组织相容性复合体 (MHC) I 类和 II 类呈递。此外，这还增强了抗原特异性 CD4+ 和 CD8+ T 细胞的扩增/活化，并导致抗原特异性多功能 CD8+ T 细胞水平升高。值得注意的是，在转移性 HER2+ BC 的内源性模型中，接种 HER2-LAMP 疫苗的已建立肿瘤小鼠中约 30% 的肿瘤消退，而接种 HER2-WT 疫苗的小鼠中这一比例为 0%。这种治疗益处与活化 CD4+ 和 CD8+ T 细胞的肿瘤浸润增强有关。结论这些数据证明了使用基于 LAMP 的溶酶体运输作为增强多功能抗原特异性 T 细胞产生的手段的潜力，从而改善使用癌症抗原疫苗的抗肿瘤治疗反应。
不要强加于我：语音感知可能会产生语音 BCI 的假阳性激活
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2024 年 1 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.21.23300437 doi：medRxiv 预印本
背景：随着能够生成内容的人工智能 (AI) 技术变得越来越普遍，它们有可能执行
* 本文件已分发给委员会，供其在 11 月的公开会议上进行初步审议。本文件中提到的问题以及委员会对这些问题的最终解决方案仍在审议中，可能会发生变化。本文件不构成委员会的任何官方行动。但是，主席已确定，为了提高公众理解所审议问题的性质和范围的能力，将本文件公开将符合公众利益。适用 FCC 的单方面规则，演示文稿受“允许但披露”单方面规则的约束。参见，例如，47 C.F.R.§§ 1.1206、1.1200(a)。本程序的参与者应熟悉委员会的单方面规则，包括禁止就阳光议程所列事项进行陈述（书面和口头）的一般性禁令，该议程通常在委员会会议前一周发布。请参阅 47 CFR §§ 1.1200(a)、1.1203。
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
实施CRISPR/CAS9基因组编辑以产生鼠肺癌模型，描绘了人类疾病的突变景观
肺癌是全球最常见的癌症，也是男性和女性癌症相关死亡的主要原因。 尽管发展了新的治疗干预措施，但非小细胞肺癌（NSCLC）患者的5年生存率仍然很低，这表明需要进行新的治疗。 改善转化研究的一种策略是替代模型的发展，反映了肺癌患者鉴定出的体细胞突变，因为这些影响治疗反应。 随着CRISPR介导的基因组编辑的出现，基因删除以及点突变的定位集成，使我们能够比以往任何时候都更详细地对人类恶性肿瘤进行建模。 在这里，我们报告说，通过使用TRP53和KRAS的CRISPR / CAS9介导的靶向，我们概括了经典的Murine NSCLC型号TRP53 plp / plp / pl：lsl-kras g 12 d / wt。 与TRP53频率：LSL -KRAS G 12 d / wt-衍生的肿瘤有关形态，标记表达和转录pro填充物无法区分。 我们证明了CRISPR在体内肿瘤建模的适用性，并改善了使用常规的基因工程小鼠模型的需求。 此外，肿瘤的发作不仅在本构的CAS9表达中，而且在野生型动物中通过感染了肺上皮细胞，其中两个离散的AAV编码了CRISPR机械的不同部分。 虽然传统的鼠标模型需要大量的饲养来整合新的遗传特征，以肺癌是全球最常见的癌症，也是男性和女性癌症相关死亡的主要原因。尽管发展了新的治疗干预措施，但非小细胞肺癌（NSCLC）患者的5年生存率仍然很低，这表明需要进行新的治疗。改善转化研究的一种策略是替代模型的发展，反映了肺癌患者鉴定出的体细胞突变，因为这些影响治疗反应。随着CRISPR介导的基因组编辑的出现，基因删除以及点突变的定位集成，使我们能够比以往任何时候都更详细地对人类恶性肿瘤进行建模。在这里，我们报告说，通过使用TRP53和KRAS的CRISPR / CAS9介导的靶向，我们概括了经典的Murine NSCLC型号TRP53 plp / plp / pl：lsl-kras g 12 d / wt。与TRP53频率：LSL -KRAS G 12 d / wt-衍生的肿瘤有关形态，标记表达和转录pro填充物无法区分。我们证明了CRISPR在体内肿瘤建模的适用性，并改善了使用常规的基因工程小鼠模型的需求。此外，肿瘤的发作不仅在本构的CAS9表达中，而且在野生型动物中通过感染了肺上皮细胞，其中两个离散的AAV编码了CRISPR机械的不同部分。虽然传统的鼠标模型需要大量的饲养来整合新的遗传特征，以
基因组编辑供体来源的 T 细胞以产生同种异体嵌合抗原受体修饰的 T 细胞：优化 αβ T 细胞耗竭的单倍体相合细胞
1 美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院儿科系；2 美国德克萨斯州休斯顿莱斯大学生物工程系；3 美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院细胞与基因医学实验室；4 丹麦奥胡斯大学生物医学系；5 丹麦奥胡斯大学奥胡斯高等研究院 (AIAS) 和 6 美国加利福尼亚州斯坦福大学干细胞生物学与再生医学研究所。
小野制药签署抗体药物偶联物 LCB97 许可协议，以及生成新型 ADC 候选药物的研究合作和许可协议
LigaChem Biosciences, Inc. (LCB) 是一家临床阶段生物制药公司，致力于通过利用药物化学专业知识来发现和开发创新药物，使传统生物制剂更具针对性和效力，从而造福于患有高度未满足医疗需求的疾病的患者。LCB 正在抗生素、抗纤维化、肿瘤学和 ADC 平台技术等治疗领域推进可持续的管道。有关更多信息，请访问 https://ligachembio.com/index.php?lang=e 。联系人：小野制药株式会社企业传播部 public_relations@ono-pharma.com
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Hum
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Humbert.Fiorino@imag.fr) LIG-Marvin，关键词 自动规划，生成式人工智能 上下文 自动规划 [1] 是人工智能的一个领域，其目的是设计决策算法用于自主系统，即机器人、无人机、机器人等代理。由于这些系统无需人工监督即可“自主”运行，因此它们必须始终制定行动计划以实现分配给它们的目标。众所周知，自主规划是 NP 难问题，而领域特定语言 (DSL)（如 PDDL（规划领域描述语言）[2]）被设计用于将代理任务（行动、目标和世界状态等）建模/指定为规划问题。计划生成基于许多经典的 AI 技术，例如树搜索和启发式搜索、SAT 或 CSP 问题求解等（有关更多详细信息，请参阅 PDDL4J [3] 和 [1]）。同时，生成人工智能（也称为生成 AI 或 GenAI [4]）是能够使用生成模型生成文本、图像或其他媒体的人工智能 [5][6][7]。生成 AI 模型学习其输入训练数据的模式和结构，然后生成具有相似特征的新数据。在 2020 年代初期，基于 Transformer 的深度神经网络的进步使许多生成 AI 系统成为可能，这些系统以接受自然语言提示作为输入而闻名。其中包括大型语言模型聊天机器人（如 ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 LLaMA）以及文本到图像的人工智能艺术系统（如 Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL-E）。
学习如何使用基于BCI的学习环境来生成动力学运动图像：基于指导或试验方法的比较研究
摘要 - Kinesthetic Motor图像（KMI）是一项心理任务，如果正确执行，则在运动训练或康复中使用脑部计算机界面（BCI）可能非常相关。不幸的是，这项心理任务通常很复杂，并且可以导致其执行情况高度可变性，从而减少其潜在的好处。KMI任务如此困难的原因是因为没有标准化的方式来指导该主题在这项心理任务中。这项研究提出了一种创新的BCI，称为Grasp-It，以支持KMI任务的学习，并评估两种不同的学习方法：（i）第一个由实验者和渐进率指导的，基于渐进率的概念，（ii）第二个学习者是单独的，并且通过试验和错误进行了学习和练习。基于脑电图分析的发现和主观问卷调查验证了grasp-it bci的设计，并为KMI学习方式开辟了观点。索引项 - Kinesthetic Motor图像；大脑计算机界面； grasp-it;中风康复； BCI学习环境；人类计算机相互作用
英国政府的目标是到 2035 年利用太阳能发电 70 吉瓦。迅速实现这一目标将是实现目标的重要组成部分
1 根据规划，我们假设这三个太阳能发电场将占用 35 公顷 2 级农业用地、292 公顷 3a 级土地、1,339 公顷 3b 级土地和 411 公顷 4 级土地（参见：Gate Burton、Mallard Pass 和 Sunnica）。这些计划表明，农业生产力最高的 1 级土地不受影响。我们假设 2 级和 3a 级土地是可耕地（英格兰的可耕地面积大约等于英格兰 1、2 和 3a 级土地的面积），动物在 3b 级和 4 级土地上放牧。因此，我们根据国家粮食战略的分析估算了这些地区的产量损失百分比，即英国 84% 的卡路里产量来自 37% 的可耕地，16% 的卡路里产量来自 63% 的放牧农田。根据英国每人每天的卡路里供应量估计为 3.344 千卡，其中 49% 的卡路里是在国内生产的，我们计算出这三个太阳能发电场将损失多少卡路里。相比之下，使用标准的能量密度估计值，2024 年小麦产量与 2023 年相比减少了 27%，这比三个太阳能发电场造成的粮食损失高出 5,761 倍。