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没有像福尔摩斯那样的地方
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未来人工智能最有可能预测肿瘤学中的抗体-药物偶联反应：综述与专家意见
简单总结：本综述探讨了人工智能 (AI) 在预测抗体-药物偶联物 (ADC) 在癌症治疗中的有效性方面的潜力。要解决的问题是需要更准确的方法来预测癌症治疗的效果，特别是在个性化医疗中。本研究的目的是讨论 AI 如何通过分析临床试验和分子生物标志物的数据来提高 ADC 治疗的精确度。本综述强调，AI 可以显著减少与药物发现相关的时间和成本，并改善癌细胞的靶向性，减少副作用并提高治疗效果。我们得出结论，随着正在进行的临床试验提供更多数据，AI 有可能成为预测 ADC 反应的标准工具，从而改善患者的治疗结果并推进癌症治疗。这项研究很有价值，因为它可以带来更有效和个性化的癌症疗法，通过潜在地挽救生命和降低医疗成本造福社会。
DLL3/CD3 IgG样T细胞Engager obrixtamig*（BI 764532）的I期试验对DLL3阳性肿瘤患者：LCNEC-L 患者 第一个人类，IA/B期，KRAS G12C抑制剂BI 1823911的剂量调查研究，作为单一疗法，并与抗癌疗法结合使用，患者w 重点介绍了CKD评估和管理的Kdigo 2024临床实践指南 糖尿病（DM），心力衰竭（HF）和慢性肾脏疾病（CKD）通常发生且相互关联。 1 Beamion Lung-1，Zongertinib的IA/B期试验（BI 1810631）在实体瘤患者中：专注于 Krasmulti抑制剂BI 3706674，一种口服生物可用... 肿瘤学临床研究2024年8月 iv VSV-GP（BI 1831169）的第一个结果在1456-0001研究的晚期实体瘤患者中1027p
CD3，分化3群； CRS，细胞因子释放综合征； DLL3，类似三角洲的配体3; DLT，剂量限制毒性； EPNEC，肺外神经内分泌癌； IgG，免疫球蛋白G； LCNEC-L，肺的大细胞神经内分泌癌； MTD，最大耐受剂量； PD-1，程序性细胞死亡蛋白1； PD-L1，程序性细胞死亡配体1; SCLC，小细胞肺癌
胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂
胰高血糖素样肽-1 受体激动剂 (GLP-1-RAs) 是一类新型药物，有望用于治疗 2 型糖尿病 (T2DM) 和肥胖相关疾病，如心血管疾病 (CVD) 和非酒精性脂肪肝疾病 (NAFLD)。本综合文献综述研究了这些药物的现有研究，重点关注其作用机制、临床效果、安全性和社会经济影响。使用 PubMed、EMBASE 和 Cochrane Library 数据库进行了全面搜索。虽然这些药物最初是为血糖管理而开发的，但它们也显示出促进减肥和降低 CVD 风险的功效。GLP-1-RAs 的功能类似于天然存在的肠促胰岛素。它们刺激胰岛素分泌以响应血糖水平，抑制胰高血糖素释放，延迟胃排空，并通过大脑通路产生饱腹感。头对头临床研究表明，GLP-1-RAs 在血糖管理和减肥方面优于传统的抗糖尿病药物。根据心血管结果研究，发现此类药物可降低严重不良心血管事件的发生频率。常见的副作用是胃肠道毒性，可通过逐渐增加剂量来缓解。个性化治疗可能是因为目前可用的 GLP-1-RA 的有效性、安全性和剂量方案不同。GLP-1-RA 是 2 型糖尿病患者的最佳选择，尤其是那些已经患有心血管疾病或需要体重控制支持的患者。这些药物的高成本给获得和公平医疗保健造成了障碍。当前的研究主要集中于增加治疗用途和生产具有更高效力和生物利用度的口服药物。将 GLP-1-RA 整合到临床实践中可以改善患者的治疗效果并减轻心脏代谢疾病的社区负担。
对李克特量表（RLAL）的学习算法排名，以预测学生对课程，教学学习和研究的看法
摘要 - 李克特量表是为各种情况收集数据的重要方面。数据以顺序形式为顺序，因此进行分析和预测需要一种特殊的算法。在本文中，提出了李克特量表（RLALS）的排名学习算法来预测序数数据。收集了来自教育领域的数据进行实验。在课程，教学学习和研究的背景下，与339名具有12个不同参数的学生收集了与反馈过程有关的数据。将提出的算法与众所周知的逻辑回归模型进行了比较。在功能工程之前和功能工程后提出的模型的准确性比逻辑回归更好。功能工程之前提出的模型的准确性为68.63％，而功能工程后，它为89.24％。
2D层次的双氢氧化物和过渡金属二核苷用于应用可再生氢的电化学生产基因工程噬菌体作为新型纳米材料：抗菌剂以外的应用USP44过表达通过表观遗传重编程驱动神经母细胞瘤中的MYC样基因表达程序
神经母细胞瘤是一种胚胎癌，在幼儿死亡造成了成比例的疾病。测序数据在该癌症中很少有反复突变的基因，尽管表观遗传途径与病原体相关。我们使用了基于表达的计算屏幕，该屏幕揭示了去泛素化酶对患者生存的影响，以识别潜在的新靶标。，我们将His-Tone H2B去泛素化酶USP44视为神经母细胞瘤患者生存最大影响的酶。高水平的USP44与转移性疾病，不利组织学，晚期患者年龄和MYCN扩增显着相关。表达高水平USP44的肿瘤患者的子集的生存率明显较差，包括缺乏MYCN扩增的肿瘤。我们从经验上表明，USP44调节神经母细胞瘤细胞的增殖，
SARS-CoV‐2 木瓜蛋白酶样非共价抑制剂......
摘要：SARS-CoV-2 木瓜蛋白酶样蛋白酶 (PLpro) 对病毒处理和免疫反应破坏至关重要，是治疗急性 SARS-CoV-2 感染的一个有希望的靶点。迄今为止，尚无关于同时具有亚微摩尔效力和动物模型功效的 PLpro 抑制剂的报道。为了解决 PLpro 无特征活性位点的挑战，开发了一个包含 50 多种新类似物的非共价抑制剂库，通过调节 BL2 环和接合 BL2 沟来靶向 PLpro 活性位点。值得注意的是，化合物 42 和 10 表现出强的抗病毒作用，并进一步进行了药代动力学分析。特别是 10 表现出显着的肺蓄积，高达血浆暴露量的 12.9 倍，并且对小鼠 SARS-CoV-2 感染模型以及几种 SARS-CoV-2 变体有效。这些发现凸显了 10 作为体内化学探针在研究 SARS-CoV-2 感染中 PLpro 抑制作用的潜力。■ 简介
理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。
胰岛素样生长因子1有可能用作自闭症谱系障碍的诊断工具和治疗范围
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍的异质群，其特征是社会障碍以及重复性和刻板印象的行为。由于缺乏批准的实验室诊断标记和有效的治疗药物，因此是最具挑战性的疾病之一。因此，迫切需要探索潜在的诊断标记或治疗靶标。胰岛素样生长因子1（IGF-1）是一种神经营养生长因子，可增强脑发育。ASD的学龄前儿童体液中体液中的IGF-1水平低于典型发育中的儿童，这可能是潜在的诊断标记。在与遗传或环境暴露有关的各种ASD模型中，IGF-1治疗可以改善核心症状或病理变化，包括神经元发育，神经细胞存活，突触激发和抑制作用的平衡，神经免疫学和氧化应激状态。2023年3月，IGF-1衍生物被批准为治疗ASD相关的神经发育障碍Rett综合征的第一种药物，以改善基本症状，例如社交交流。因此，在这篇综述中，我们提出了ASD患者中IGF-1水平改变的累积证据以及可能的机制，以及IGF-1治疗改善各种ASD模型中病理生理学的证据。IGF-1有可能成为早期诊断标记和ASD的有效治疗方法。
减肥胰高血糖素样肽-1（GLP1）激动剂
政策声明 本政策涉及 Saxenda 和 Wegovy 的使用。值得注意的是，本政策不针对其他未获得 FDA 批准的减肥适应症的胰高血糖素样肽-1 激动剂。建议事先授权 Saxenda 的药房福利覆盖范围。建议对符合所提供诊断的标准和初始/延长批准中的覆盖条件的人进行批准。不建议批准的条件列于推荐的授权标准之后。本政策中未列出的用途的请求将根据具体情况进行有效性证据和医疗必要性的审查。所有初始治疗的批准均在下面所述的初始批准期限内提供；如果允许重新授权，则需要对治疗做出反应才能继续治疗，除非下文另有说明。自动化：无。推荐授权标准 I. 建议对符合以下标准的人进行 Saxenda 覆盖范围：FDA 批准的适应症