Precision Medicine论坛将与机构的代表以及合作伙伴公司,大学以及临床和研究中心有关的科学和技术部门的主要主角促进高调辩论。为了促进公共和私营部门之间的合作,使意大利翻译研究系统越来越具竞争力,并在国家卫生系统中引入精密医学。
本报告的目的是描述在报告中所示日期已获得集中营销授权 (MA)(由欧洲药品管理局 - EMA 授予)的罕见病药品的主要特征,无论是否具有孤儿药资格。欧洲的孤儿药是指已获得欧洲孤儿药资格(根据 (EC) No 141/2000 法规),然后获得欧洲营销授权,并且(如果适用)具有显著益处的积极评价的药品。孤儿药资格是根据欧盟出台的一项法律建立的监管程序,旨在鼓励制药行业和生物技术公司开发用于诊断、预防或治疗罕见疾病的药物:这是 1999 年 12 月 16 日欧洲议会和理事会关于孤儿药的 (EC) No. 141/2000 法规 1 的目的。该法规的目的是建立一个社区程序来指定孤儿药,并通过各种激励措施鼓励其研究、开发和营销 1,2 。这是一个监管程序,允许在首次用于人体之前或临床开发期间指定具有治疗罕见疾病治疗潜力的药品。未获得 MA 的孤儿药资格尚未批准和无法商业化。此外,获得欧洲 MA 并不意味着该药物可以在所有成员国使用。它们可能尚未在欧洲上市,或者在本报告发布之日仅在特定的欧洲国家上市。事实上,各国的可及性可能取决于制药公司的战略、国家行政/监管延迟以及
药用植物行业遇到了许多挑战,包括错误识别和伪造商品。这些问题有可能损害质量标准,从而损害医疗产品的安全性。通过使用CNN(基于Python的ML算法)CNN,本文为药用植物供应链中的药物图像识别问题提供了一种新颖的方法。开发的系统将基于药用植物图像的大型数据库,该数据库将用于指导CNN模型进行了严格的训练,以准确识别和验证整个供应链中的植物材料。通过利用ML系统进行图像处理,该系统提供了最可靠的保证,即药用植物是真实的,并且具有高质量。实验结果提供了证据表明该提议的解决方案具有宝贵的价值,因为它具有增强供应链安全,消除假冒产品并促进药用植物的鉴定的潜力。系统解决方案的Python实现有助于用户自定义和集成。这将使利益相关者能够有效解决其要求,从而促进迅速的决策。该项目的目的是提出一种特定的ML和CNN技术,该技术涉及伪造商品问题,并有助于医疗工厂的连锁安全。
法规艺术。1-在罗马大学“ Tor Vergata”的医学和外科学院建立了机构,这是II级大学硕士“精密医学时代的头痛” - “精密医学时代的头痛”硕士时代的硕士是意大利语和英语。主持人以混合存在/距离模式保持。艺术。2-目的主人提供了加深主要和次要头痛领域知识的可能性,这可以使每个人都能扩大和改善其专业活动:从对疾病的残疾和社会经济影响的仔细分析到最新的生理病理学获取,到最新的生理病理学获取,从临床方面到诊断和治疗策略。<分为精密医学时代,确定那些可以从当前可用的治疗中受益的患者对于自定义护理和最小化成本至关重要。艺术。3-录取要求,主人针对那些根据法律编号拥有大学文凭的人。 341/1990或旧学位文凭或学位或专业/硕士学位(分别是部长法令的感官n。 509/1999和部长法令n。 270/2004):医学和手术;心理学;牙科和牙齿假体;药店;理疗;神经生理病理学技术;护理科学。出于工作或学习原因,允许居住在意大利的非欧盟学生入学。艺术。居住在国外的外国学生的入学人数受当前法规的监管。在国外获得的资格必须附有CIMEA证书。在入学时,必须在开始培训活动之前拥有访问权限。允许听众参加大师的频率。允许单个教学的频率。培训活动包括60个大学培训学分,等于学生的总承诺1500小时,额头教学和96个电子学习时间,其余小时旨在个人研究和准备最终测试。 可以得到教师学院的培训,改进和实习的认可,该资格获得了允许访问大师的资格,并且存在证明(包括在学习课程中激活的教学),前提是它们与一致培训活动包括60个大学培训学分,等于学生的总承诺1500小时,额头教学和96个电子学习时间,其余小时旨在个人研究和准备最终测试。可以得到教师学院的培训,改进和实习的认可,该资格获得了允许访问大师的资格,并且存在证明(包括在学习课程中激活的教学),前提是它们与一致
kratom(mitragyna speciosa)拥有丰富的历史遗产,作为一种用于多种治疗目的的草药植物,包括缓解疼痛,缓解炎症,缓解炎症,抗diarheal效应,止咳抑制,抑制,疲劳和抗焦虑和抗焦虑和抗抑郁剂。尽管具有广受赞誉的药用性,但这种植物具有精神活性属性,从而构成了滥用和潜在依赖性的风险以及戒断效果。具有阿片类药物激动剂特性的Kratom的生物碱成分,强调了其镇痛功效,从而承受着依赖性和戒断的风险,类似于其他阿片类药物激动剂。超出其作为阿片类药物激动剂的作用,Kratom的镇痛机制扩展到了其他互补途径,具有对吗啡的潜在优势。值得注意的是,KRATOM成分抑制关键的药物代谢酶(CYP)和多药剂转运蛋白P-糖蛋白,可能导致促成促进药物的水平升高,这些药物是这些蛋白质的底物,在包括FATCES在内的不良出现的潜在风险,包括发胖。鉴于风险与利益的不平衡,禁止Kratom用作草药疗法的理由是有理由的。然而,从kratom分离株衍生出的纯化药物的探索仍然是有希望的研究途径,并有可能超过标准的药物干预措施。
摘要:阿尔茨海默氏病(AD)是一种进行性神经退行性疾病,其特征是认知能力下降,记忆力丧失和日常功能受损。虽然目前尚无广告的治疗方法,但已经探索了几种药物治疗目标和管理策略。此外,传统的药用植物因其在AD管理中的潜在作用而引起了人们的关注。AD中的药物治疗靶标包括淀粉样蛋白β(Aβ)聚集,TAU蛋白过度磷酸化,神经蛋白粉,氧化应激和胆碱能功能障碍。传统的药用植物,例如银杏鸟,Huperzia Serrata,Curcuma Longa(姜黄)和Panax Ginseng,已经证明了通过其生物活性化合物调节这些靶标的能力。Ginkgo biloba包含类黄酮和萜类化合物,通过减少Aβ沉积并增强脑血流来表现神经保护作用。huperzia serrata是Huperzine A的天然来源,具有乙酰胆碱酯酶抑制特性,从而改善了胆碱能功能。curcuma longa富含姜黄素,表现出抗炎和抗氧化作用,可减轻神经炎症和氧化应激。Panax Ginseng的人参皂苷表现出神经保护作用和抗淀粉样蛋白生成特性。对传统药用植物作为AD管理方法的调查提供了多种优势,包括较低的不良影响风险和潜在的多目标相互作用。此外,这些植物的文化知识边缘和利用为开发新疗法提供了丰富的信息来源。然而,必须进行进一步的研究,以阐明行动的精确机制,标准化准备并评估这些自然疗法的安全性和有效性。将传统的基于药物植物的疗法与现代药物治疗相结合可能是采用更全面和有效的AD治疗方法的关键。本评论旨在探索AD的药物治疗靶标,并评估传统药用植物在其管理中的潜力。关键词:阿尔茨海默氏病,乙酰胆碱酯酶,淀粉样蛋白β,tau蛋白,传统医学,阿育吠陀草药,乙酰胆碱酯酶抑制剂,神经退行性疾病,认知
药剂师,来自里约热内卢联邦大学的自然产品化学博士学位和法国科学科学和科学Chimiques et laSanté,来自法国I大学,并获得了Oswaldo Cruz Foundation的博士后学位,并获得了加拿大加拿大蒙特利尔大学的奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会(Oswaldo Cruz Foundation)。 Fluminense联邦大学药学学院获得许可的副教授。
学生,计算机科学与工程系2,3,4,5 Anjalai Ammal Mahalingam工程学院,蒂鲁瓦拉尔,蒂鲁瓦拉尔,印度泰米尔纳德邦,摘要:由于其特性,药用植物在传统和现代医学中起着至关重要的作用。在这项研究中,我们建议使用机器学习鉴定药用植物。所提出的系统包括几个关键组件:数据收集,特征提取,模型培训和预测。最初,从数据库中收集了全面的药用植物图像数据集。接下来,使用图像处理技术从图像中提取相关功能,例如叶状形状,纹理和颜色。随后,采用ML算法(例如卷积神经网络(CNN))来培训有关提取特征的分类模型。然后,受过训练的模型能够准确地从输入图像中识别出药用植物。为了促进用户交互,可以开发一个用户友好的接口,从而使用户可以上传图像并接收即时标识结果。此外,在现实世界中评估了系统的性能,以评估其实际实用性和可靠性。总的来说,提议的自动药物植物识别系统代表了利用ML技术简化识别过程的重大进步。关键字:机器学习,卷积神经网络
• QAA 化学基准声明 • 高等教育资格框架 (FHEQ) • 英国高等教育质量准则 • 大学教育战略 • 大学评估战略 [需要登录] • 莱斯特大学定期发展审查报告 • 外部考官报告(年度) • 联合国可持续发展目标教育 • 学生目的地数据 • 英国皇家化学学会认证指南
在这种情况下,DM 1中的精密医学是一种优化不同方面的管理,例如预测疾病,预防,诊断,预后和监测,整合了多维数据并考虑了遗传和环境等因素的个体差异。 div>精确药物将使我们能够将诊断或治疗适应具有相似特征的人群的亚组。 div>此外,随着新技术,大数据,艺术智能,患者支持支持系统和参与系统的整合,精确的医学方法继续发展。 div>这种新兴方法将有助于更精确的预防和治疗策略,并在迄今为止采取的独特方法对所有方法进行了弊端。 div>
