化学疗法和外束放射疗法一直是治疗血液恶性肿瘤的传统方法。外部梁辐射疗法通常已用于治疗孤立性浆细胞瘤,并作为更广泛疾病的姑息治疗方法(1,2)。外束放疗的主要缺点是对骨髓恶性细胞附近的正常细胞的毒性。因此,其作用在治疗血液恶性肿瘤中受到限制。相比之下,基于免疫疗法的方法已在标准方案中采用,并导致了患者疾病缓解的显着改善(3)。多发性骨髓瘤(MM)中免疫系统的失调及其通过免疫疗法的靶向一直是免疫疗法成功的关键原因(4)。尤其是,由于嵌合抗原受体T细胞(CAR-T细胞)因对几种血液恶性肿瘤(包括MM,白血病和B细胞恶性肿瘤)的有效性而脱颖而出(5)。CAR-T细胞是已设计用于靶向受体在肿瘤细胞上的T细胞,从而将其与肿瘤细胞结合以直接作用。B细胞成熟抗原(BCMA)靶向CAR-T细胞最近已被FDA批准用于治疗MM(6)。尽管这些新型免疫疗法产生了显着影响,但大多数患者仍会经历复发,导致不成功的治疗(7),支持开发新型组合方法以完全消除疾病。TRT的优点是它既有靶向和系统地交付)。靶向放射性核素疗法(TRT)是一种放射治疗的一种形式,其中放射性核素递送辐射与针对肿瘤细胞的药物相连(8)。此外,可以选择放射性核素的半衰期,适合平衡效果和治疗的毒性。例如,我们已经表明,与CD38受体靶向抗体daratumumab相结合的靶向α颗粒疗法(TAT)表现出优异的效率,而与Beta粒子模型相比,在治疗小鼠模型中分发多发性多发性骨髓瘤的毒性中,与Beta粒子Emitter Emitter 177 Lu相比(9)。较短的范围(<100 m m),但较高的效力(由其高线性能量转移给出),这些α颗粒从225个AC及其女儿发出,对于靶向癌细胞至关重要,但在骨髓中保留了正常的组织细胞。虽然TAT与生存率增加有关,但仅此一项就不会导致治愈反应。解决
Krishna Manohar Soman Rema 博士 (SR) (1956-2022) 是一位开创性的先天性心脏外科医生和鼓舞人心的教育家,他毕生致力于推进儿科心脏护理和指导下一代外科医生。他在喀拉拉邦的 Sree Chitra Tirunal 医学科学与技术研究所接受了心脏外科培训,并在那里担任了 20 年的教师,为 Chitra 心脏瓣膜的开发做出了重大贡献。他的职业生涯还包括在马德拉斯医疗团、边境生命线医院和班加罗尔怀特菲尔德的 Sri Sathya Sai 医院任职。Krishna Manohar 博士最持久的贡献是他为哈里亚纳邦帕尔瓦尔的 Sri Sathya Sai Sanjeevani 国际儿童心脏护理和研究中心建立了心脏外科服务,该中心是向贫困儿童提供免费先天性心脏手术的医院网络的一部分。在他的领导下,这些中心在十年内进行了超过 22,000 次开胸和介入手术,取得了出色的效果。作为一名杰出的导师,Krishna Manohar 博士为心脏外科手术引入了变革性的 ABCD 框架,强调适应性、合作、同情心和纪律。他采用了创新的教学方法,例如“手工制作自己的心脏”技术,为学员简化复杂的概念。他的奉献精神得到了认可,获得了无数赞誉,包括 2023 年印度儿科心脏协会授予的终身成就奖。Krishna Manohar 博士的遗产通过他的学生和他帮助建立的机构得以传承,激励后代继续他的使命,为先天性心脏病 (CHD) 儿童提供高质量、可及的护理。
来自英国剑桥的 Krishna Chatterjee 教授是 2025 年欧洲激素奖章获得者。他将在哥本哈根举行的 ESPE 和 ESE 联合大会上发表获奖演讲。请继续阅读,了解有关他在内分泌学领域的职业生涯、他对未来内分泌学家的建议以及您可以期待在大会上听到他谈论的内容的更多信息。 请告诉我们您目前的职位 我在英国剑桥大学代谢科学研究所工作。我的研究涵盖基础临床界面,并转化为针对罕见和不寻常的甲状腺疾病的诊断服务。此外,我很荣幸能够指导剑桥临床研究中心和针对健康专业人员的博士课程。 您在内分泌学方面走上了怎样的职业道路? 我毕业于剑桥大学,在牛津大学完成临床培训。我首先在伦敦汉默史密斯医院接受 Steve Bloom 的内分泌学培训,然后在美国马萨诸塞州波士顿的麻省总医院甲状腺科与 Larry Jameson 一起进行研究。 1990 年,我回到剑桥临床医学院,由 Keith Peters 领导。1998 年,我被任命为内分泌学教授。我们的研究一直得到 Wellcome 的支持,最近又得到了英国国立卫生研究院的支持。在 2025 年 ESE 和 ESPE 联合大会的颁奖演讲中,您将讨论什么?我将介绍我们团队在甲状腺激素作用领域的显著贡献。我们定义了一种多系统疾病,通常在儿童时期出现,原因是 SECISBP2 发生突变,该基因控制含硒半胱氨酸的蛋白质的合成。这种综合征与甲状腺激素代谢紊乱和表型(如肌营养不良症、无精子症)有关,这是由于组织特异性硒蛋白缺乏引起的,以及由于缺乏抗氧化硒酶而导致的特征(如光敏感性、进行性听力损失、主动脉瘤)。独特的是,这种疾病说明了氧化应激对人类的影响。
教授第 76 届共和国日演讲Krishnan Baskar,印度理工学院塞纳帕蒂分校主任,曼尼普尔邦,2025 年 1 月 26 日
研究兴趣 - 计算机架构 - 互连网络 - 芯片网络 - AI/ML加速器和系统 - 高性能计算
简介:随着人类的移动更加接近在月球上建立可持续的存在,了解月球表面的物理和化学特性变得越来越重要。即将到来的阿联酋农场任务提供了一个独特的机会,可以进行三项创新的实验,旨在探索Lunar Regolith的关键方面。这些实验 - 杂物,洋葱和伊莱克斯(Maglunar,洋葱和伊莱克),以研究雷果石的磁性,有机化合物的降解以及其与各种材料的静电相互作用(图1)。这些是安装在漫游车轮上的实验的材料粘附/磨损检测(MAD)套件的一部分,并将与Regolith直接接触。我们描述了这些实验的目标和方法,并强调了它们对月球探索,空间生物学和未来原位资源利用率(ISRU)的重要性。
官方克里希那尔蒂YouTube频道始于2006年。从那时起,克里希那穆提基金会信托基金(Krishnamurti Foundation Trust)全权负责管理和制作其全部内容,其中包括2,000多个视频和录音,精心存储在我们英国布罗克伍德公园(Brockwood Park)的最先进的档案中。每周,我们将继续发布先前未发布的全长录音,以及新的主题视频提取物。我们所有的内容均免费提供,没有广告。YouTube上的Krishnamurti基金会信任渠道始于2011年,其中包含成千上万的摘录,由基金会工作人员精心挑选,以及Crishnamurti Podcasts变化紧迫性的所有情节。这些播客可在Apple播客,Krishnamurti Foundation Trust网站,YouTube和所有主要播客平台上找到。成绩单可用于kfoundation.org/podcast的许多情节。此目录包含有关J. Krishnamurti的视频和音频录音的信息,并直接链接与J. Krishnamurti上的教育主题有关 - 官方渠道和/或Krishnamurti Foundation Trust渠道。将来还会添加更多录音,并将包含在该目录的更新版本中。
房间里的 AI 代理:为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系,加利福尼亚州奥兰治,美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划, 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者:Mamatha Bhat,医学博士
1。该文档是由NCCS编写的,是创建用于各种网络产品安全测试案例的参考方法。此处提供的测试用例本质上是通用的,并且已作为IP路由器安全测试的示例准备。该文档可以由TSTL自定义,以创建其他网络产品的测试用例。制定结论性测试计划的责任与TSTL有关。2。该文档包含条款明智的测试目标和通用测试用例,以理解目的。但是,根据DUT功能,实际的测试案例和前提条件可能会有所不同,测试计划将相应地创建。此外,根据DUT功能,TSTL可能会添加其他测试案例,以进行DUT的结论测试。3。在提交测试计划时,TSTL还需要包括该命令,该命令应用于测试该条款。4。可能会注意到,NCCS先前发送给TSTL的TSTP格式应保持不变。必须相应地以规定格式的相关细节。5。在提交测试报告时,将包括与相关子句测试有关的相关清晰屏幕截图/证据
从RGB-D视频数据中开发了和发表了针对3D刚体跟踪的新型计算机视觉方法,将刚体动态的物理合理建模与随附的视频数据集以及运动捕获地面真相和物理学注释结合在一起。对深度学习技术的研究,用于从RGB图像中估算刚性对象,通过学习物理模型的接触/摩擦约束,基于学习的计划和控制,并从图像中进行无监督的现场物理学学习。