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回顾川崎疾病的临床体征，从上皮到间质转变的角度募集红细胞：文献综述
川崎病（KD）是一种全身性血管炎，影响了5岁以下的儿童。生命的早期以躯体增殖和免疫不成熟为特征，并具有主导的先天免疫系统。KD中冠状动脉并发症是儿童最常见的心脏病，但KD的诊断仍然取决于临床诊断标准。 光滑的红色嘴唇和结膜注射是使儿科医生能够对KD进行初始诊断的特征征兆；但是，几乎不知道为什么这些是如此的特征。 KD的诊断标准似乎散布在看似无关紧要的身体系统中，例如眼睛，嘴唇，皮肤和心脏。 KD被归类为结缔组织疾病。 最近，红细胞（RBC）已成为先天免疫反应中的重要调节剂。 据报道， RBC参与皮肤成纤维细胞中的细胞外基质重塑和上调基质金属蛋白酶（MMP）的表达。 此外，与纤维化相关的成纤维细胞生长因子和microRNA在KD中引起了人们的注意。 KD的基本符号出现在粘液粉交界处的边界。 头颈部区域在经历上皮到间质转变（EMT）的组织中很丰富。 间质性心脏炎和瓣膜功能不全以及冠状动脉病变可能使KD复杂化，并且这些病变存在于EMT源自心外膜祖细胞的组织中。 kd几乎没有在躯体生长和免疫成熟的成年人中呈现。冠状动脉并发症是儿童最常见的心脏病，但KD的诊断仍然取决于临床诊断标准。光滑的红色嘴唇和结膜注射是使儿科医生能够对KD进行初始诊断的特征征兆；但是，几乎不知道为什么这些是如此的特征。KD的诊断标准似乎散布在看似无关紧要的身体系统中，例如眼睛，嘴唇，皮肤和心脏。KD被归类为结缔组织疾病。最近，红细胞（RBC）已成为先天免疫反应中的重要调节剂。RBC参与皮肤成纤维细胞中的细胞外基质重塑和上调基质金属蛋白酶（MMP）的表达。此外，与纤维化相关的成纤维细胞生长因子和microRNA在KD中引起了人们的注意。KD的基本符号出现在粘液粉交界处的边界。头颈部区域在经历上皮到间质转变（EMT）的组织中很丰富。间质性心脏炎和瓣膜功能不全以及冠状动脉病变可能使KD复杂化，并且这些病变存在于EMT源自心外膜祖细胞的组织中。kd几乎没有在躯体生长和免疫成熟的成年人中呈现。回顾了有关KD的最新研究，我们认为KD的迹象存在着角质化和非角化分层的分层鳞状上皮之间的边界，在这种情况下，EMT仍在进行快速的体细胞增长中，其中RBC招募了RBC作为先天性免疫反应，并预防Mucosa中过度纤维化的纤维化。在这篇综述中，我们试图解释KD临床表现的原因，并在KD儿童的体细胞增长和免疫系统成熟期间在EMT的角度寻找诊断线索之间的联系。
Noriaki Taneichi，总裁兼代表总监Ohka Kogyo Co。，Ltd。 150 Nakamaruko，Nakahara-ku，川崎，卡纳那川，日本，的通知 第83个普通股东会议的通知 亲爱的股东，第20届年度的会议通知...
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口服分子靶向药物血液药物浓度的临床重要性对于肾细胞癌Shinya takasaki 1，Yoshihide Kawasaki 2，
摘要 - 目的：治疗药物监测（TDM）被广泛用于临床实践中，以最大程度地提高药物疗效并最大程度地减少毒性。目前，它在使用口服分子靶向药物方面也进行了实践。这项研究的目的是评估测量用于治疗肾细胞癌（RCC）的口服分子靶向药物的全身浓度的临床重要性。方法：口服分子靶向药物的全身浓度索拉非尼，舒尼替尼，阿昔替尼，帕索帕尼和用于RCC的Everolimus对治疗干预措施有用，并追溯地评估了临床结果。结果：在87个中的26个中确认了全身药物浓度的干预使用，并提出了它们的类别。Sunitinib的全身浓度可用于减少剂量和/或停药（n = 10），剂量升级（n = 3）和依从性监测（n = 2）。在降低剂量的10例患者中，有9名表现出降低的不良事件。两名介入依从性监测仪的患者表现出改善的依从性。确认了Axitinib，减少剂量和/或停用（n = 1）和剂量升级（n = 6）。确认了Pazopanib，剂量降低和/或停药（n = 1）和药物相互作用检测（n = 1），证实它们均已减少不良事件。确认了依维莫司，减少剂量和/或停药（n = 1）和药物相互作用检测（n = 1），从不良事件中恢复了剂量减少的患者。未确定索拉非尼的干预措施。结论：这项研究表明，针对RCC的口服分子靶向药物的全身浓度被认为在临床上可用于剂量调整，监测治疗依从性和检测药物相互作用。此外，这些信息可以成功地用于指导个性化的治疗，以最大程度地提高这些药物的抗肿瘤作用。引言肾细胞癌（RCC）是最常见的肾癌类型，被分子靶向药物和免疫检查点抑制剂广泛治疗（1）。分子靶向药物包括酪氨酸激酶抑制剂（TKI）和雷帕霉素抑制剂（MTORI）的机械靶标，它们以不同的作用模式显示抗肿瘤作用（1，2）。tkis与酪氨酸激酶结合，并阻止促进RCC生长和增殖的信号，而MTORI阻止了磷酸盐的转移和缓慢的肿瘤生长（1，2）。在日本，TKIS Sorafenib，Sunitinib，Axitinib，Pazopanib和Cabozantinib以及Mtori Everolimus和Temsirolimus用于RCC治疗（3，4）。尽管这些靶向药物显示出更高的客观反应率，并且比其他药物更延长了中值无进展的生存率，但它们会引起各种不良事件
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战斗机重工业，有限公司。 Orobotics。12 Margo K. Apostolos，5（1991）：p。 549，https：/wo.org/10.2307/1575658，13 Dr. “纽约的让·坦语，” Smarthyory，。 14 DXON，285。 同上。13 Dr. “纽约的让·坦语，” Smarthyory，。14 DXON，285。同上。
机器学习开放问题和工业问题的不确定性量化
eiji kawasaki（CEA）ClémentMantoux（SNCF）Aadithya Ramdas（Carnegie Mellon）Yann Richet（Irsn）GaëlVaroquaux（Inria）Margaux Zaffran（Berkeley）Aaadithy Ramdas（Carnegie Malia＆nifecn）
纳米材料的剧烈塑性变形：历史发展回顾和最新进展
Kaveh Edalati，Andrea Bachmaier，Victor A. Beloshenko，Yan Beygelzimer，Vladimir D. Furuta，Thierry Grosdidier，JenőGubicza，Anton Hohenwarter，Zenji Horita，Jacques Huot，Yoshifumi Ikoma，MilošJaneček，Megumi Kawasaki，Megumi Kawasaki，PetrKrál，PetrKrál，Shigeru Kuramoto，Shigeru Kuramoto，Terence G. langdon r. I Mito，Hiroyuki Miyamoto，Terukazu Nishizaki，Reinhard Pippan，Vladimir V. Popov，Elena N. Popova、Gencaga Purcek、Oliver Renk、Ádám Révész、Xavier Sauvage、Vaclav Sklenicka、Werner Skrotzki、Boris B. Straumal、Satyam Suwas、Laszlo S. Toth、Nobuhiro Tsuji、Ruslan Z. Valiev、Gerhard Wilde、Michael J. Zehetbauer 和 Xinkun Zhu
人工智能在外科手术中的应用及前景
1) MD Zeiler 和 R. Fergus：可视化和理解卷积网络，欧洲计算机视觉会议 (2014)。 2) https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/understand- network-predictions-using-occlusion.html 3) Noriyoshi Miyoshi、Ryo Kawasaki、Hidetoshi Eguchi 和 Yuichiro Toki：大阪大学 AI 医院和胃肠外科的现状和前景，Surgery, 83, 11 (2021) 1153。
机器学习开放问题和工业问题的不确定性量化
演讲者（TBC）：Loïccoquelin（lne）Laurent Lefebvre（Framatome）Damien Garreau（U.Würzburg）Eiji Kawasaki（CEA）ClémentMantoux（SNCF）（SNCF）（SNCF）Aaditya Ramdas（Carnegie Mellon）Yannga Zaff Zaff Zaff Yannga Yann）varre varrun varrue varrun varrun varrun varrun varrun） （伯克利）
典范取4
Index: 5 Foreword 6 Application of monoclonal antibodies in the management of Kawasaki 7 Genny Elizabeth Segura Alcivar 7 Innovations in fetal surgery for the correction of spine Bifid Lorena Álamos Encalada 36 Anyoly Yanetty Garcia 36 Use of probiotics in the treatment of the colic of the infant 52 YESENIA PAOLA MARTINEZ ALVAREZ 52 MyriamLissethGarcíaVinueza52使用磁性心脏共振出生90 CarolinaEstefaníaPalmaLeguísamo90ThalíaCristinaCarrisinaCarriunPatiñpatiñ