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plasmamatch：旨在评估
次要结果度量1。临床利益率和无进展生存率（PFS），定义为完全/部分反应或稳定疾病，由recist v1.1至少持续24周定义。PFS将从进入治疗队列的日期到第一次根据RECIST标准或死亡确认进行性疾病的日期。2。使用NCI CTCAE v4.0 3。响应持续时间是从第一个记录恢复完整 /部分响应（以第一个状态记录为准）到第一次复发或进行性疾病的第一个日期，从而衡量的持续时间。4。< /div>在CTDNA筛查中鉴定出的突变频率以及进入治疗成分的可靶向突变患者的比例5。ctDNA突变状态与进入治疗成分的患者的组织突变状态之间的一致性6。在第2-4天和队列B评估的队列中的药代动力学评估1-4天1
Gustave Roussy 的 MATCH-R 重复活检试验的可行性和首批报告
揭示驱动肿瘤耐药性的生物学过程对于支持创新治疗策略的开发是必要的。我们报告了由 Gustave Roussy 领导的 MATCH-R 前瞻性试验的设计和可行性，该试验的主要目的是表征癌症治疗耐药性的分子机制。主要临床终点包括分析耐药性肿瘤中分子改变的类型和频率，并将其与治疗前的样本进行比较。在最初的部分缓解或病情稳定至少 24 周后病情进展的患者在 CT 或超声引导下接受肿瘤活检。使用全外显子组测序、RNA 测序和面板测序对肿瘤进行分子分析。在可行性分析的数据截止时，在 333 个纳入病例中，有 303 例 (91%) 获得了肿瘤活检样本。从这些活检样本中，278 个 (83%) 的质量足以通过高通量下一代测序 (NGS) 进行分析。所有 278 个样本均进行了靶向 NGS 测序，215 个（70.9%）进行了 RNA 测序，222 个（73.2%）进行了全外显子组测序。总共有 163 个肿瘤被植入 NOD scid gamma (NSG) 或裸鼠体内，并建立了 54 个患者来源的异种移植 (PDX) 模型，成功率为 33%。24 名患者（7.6%）发生了因侵入性肿瘤取样而导致的不良事件。研究招募仍在进行中。系统性肿瘤分子分析和患者来源的获得性靶向药物和免疫疗法耐药模型的开发是可行的，并且可以推动下一步治疗策略的选择。
中小企业网络协调员部门 - MATCH FLSA 状态
职位描述 职位名称：SME 网络协调员 部门：科学与实践：MATCH FLSA 状态：全职、非豁免 报告对象：糖尿病护理和公共卫生计划主任 最后审核时间：2024 年 11 月 监督：N/A 基本职能 SME 网络协调员将负责支持主题专家 (SME) 网络的所有物流和调度活动，与 SME 网络团队、学习策略师和核心 2 团队密切合作，并在一个工作日内回复来自 SME 合作伙伴的所有通信。将提供行政支持并协助协调与 ADCES MATCH 项目计划和各种策略相关的各种细节。职责包括制作报告、协调培训、跟踪计划合规性以及总结信息以供审查。SME 网络协调员将协助规划会议和活动。还将协助制作月度报告、发票处理、会议物流、准备演示材料、协调时间表以及根据要求开发信函。基本职责和责任
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
使用...
准确地预测足球比赛成果对于球迷，分析师，体育博彩公司和团队战略家等利益相关者来说很有价值。在这项研究中，我们通过将数值特征转换为上下文输入来探讨大语模型（LLMS）预测足球匹配结果的潜力。关键功能包括历史匹配结果，球员评分，教练评分和其他相关条件，这些条件由LLM处理以预测比赛获胜者。我们将基于LLM的预测的性能与传统机器学习（ML）模型进行了比较，包括随机森林和XGBoost。我们的发现表明，LLM与这些常规ML技术的准确性可比。此外，LLM提供了重要的优势，因为它不需要模型培训，简化实施并降低计算成本。这使LLMS成为足球比赛预测的有前途，资源有效的替代方案，为AI驱动的体育分析提供了新的机会。
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
MyElomatch社交媒体工具包以患者为中心的帖子
MyElomatch社交媒体工具包swog将通过其社交媒体帐户促进骨髓群，并鼓励脊髓落下和近乎骨骼的临床站点的成员，开放研究的临床站点以及所有NCTN组赞助的替代品来使用其社交媒体渠道来促进试验。此工具包为这些帖子提供现成的文本和图形。一些消息是针对患者及其家人量身定制的；其他人则针对医生和其他医疗保健提供者。所有材料均由中央机构审查委员会（CIRB）批准国家癌症研究所，可以按原样使用。问题？联系Communications@swog.org。Twitter/X：#MyElomatch以患者为中心的帖子是针对成人#AML或#MDS的大型@thenci研究测试治疗。患者在开始治疗前加入，并且在所有治疗阶段都可能有#Clinical tribal选择。@alliance_org @cdncancertrials @eaonc @swog 1-800-4-cancer或swog.org/myelomatch
NCI-MATCH 试验中，克唑替尼用于治疗具有 ALK 或 ROS1 重排的肿瘤患者。
NCI-MATCH 旨在表征靶向疗法对组织学不可知的驱动突变阳性恶性肿瘤的疗效。子方案 F 和 G 旨在评估克唑替尼在具有 ALK 或 ROS1 重排的罕见肿瘤中的作用。在至少接受过一次全身治疗后病情进展的恶性肿瘤患者被纳入 NCI-MATCH 进行分子分析，而具有可操作的 ALK 或 ROS1 重排的患者分别被邀请参与子方案 F 或 G。有五名患者进入 F 组（ALK），四名患者进入 G 组（ROS1）。观察到少数 3 级或 4 级毒性，包括肝功能异常和急性肾损伤。对于子方案 F（ALK），反应率为 50%（90% CI 9.8 – 90.2%），4 名符合条件的患者中有 1 名完全反应。中位 PFS 为 3.8 个月，中位 OS 为 4.3 个月。对于子方案 G（ROS1），响应率为 25%（90% CI 1.3 – 75.1%）。中位 PFS 为 4.3 个月，中位 OS 为 6.2 个月。来自 3 家商业供应商的数据显示，ALK 和 ROS1 重排在非小细胞肺癌和淋巴瘤以外的组织学中的患病率很低（分别为 0.1% 和 0.4%）。我们观察到对克唑替尼的反应符合 ALK 融合的主要终点，尽管患者数量很少。尽管累积人数有限，但一些具有这些致癌融合的患者可以对克唑替尼产生反应，这可能在这种情况下发挥治疗作用。
l---------用于频率匹配应用的单晶
当今IT环境的典型数据处理，检索和转移[1]促使新一代研究人员寻求具有增强光子应用功能的创新材料。非线性光学（NLO）是这些短语所指的主题。当功能强大的电磁场与材料相互作用时，它会产生与原始场相同的相位，频率和振幅不同的新字段[2]。这种现象正在集中非线性光学元件。某些材料暴露在光线时会发生变化，并取决于方向，温度，光波长等因素。应用程序，例如数据处理，光子学，THZ生成，激光放大器等应用程序[3,4]现在很大程度上依赖于这些材料。研究人员正在逐步专注于寻找新型的NLO材料，以满足对此类物质的不断增长的需求。基于其组成的非线性光学材料有三种类型：有机，无机和半有机物[5]。无机材料具有良好的机械和热稳定性，但非线性值较低[6]，而有机材料具有有效的非线性特性，但具有明显的机械和热不稳定性。化学工程方法可用于改变有机非线性材料的特征，以满足各种业务的不断发展的需求[7]。响应增强性能的需求，出现了新的材料，称为半有机NLO材料。除了出色的机械和热稳定性外，它们还包括显着的非线性。各向异性材料是晶体固体，表现出对其特征的定向依赖性。对于NLO行为，有必要在必须是非中心对称的空间群中结晶的非线性材料。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。