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新方法工作计划，EPA 2020
在本文件中，EPA 描述了其路线图并确定了追求和实现这些减排目标的切实步骤，同时确保该机构的监管、合规和执法活动（包括化学品和农药审批以及机构研究）仍然完全保护人类健康和环境。为此，EPA 必须确保其监管框架足够强大和灵活，以适应 NAM 的开发和使用；建立基线、测量和报告机制以跟踪实现其目标的进展情况；建立对 NAM 的科学信心并展示其在监管决策中的应用；开发填补关键信息空白的 NAM；并继续与利益相关者接触和沟通，以吸收他们的知识并解决 EPA 放弃哺乳动物测试时的担忧。在这份工作计划中，EPA 讨论了它将部署的短期和长期战略，以实现这五个目标，跨办公室和与利益相关者合作，以及该机构将重点关注的不同可交付成果，以便公众可以跟踪 EPA 在实现 2025 年和 2035 年目标方面的进展。
期刊预校样
本文讨论了将新方法 (NAM) 应用于先进纳米材料 (AdNM) 的安全设计和监管风险评估所面临的挑战。作者提出了一个与传统风险评估范式相一致的下一代 AdNM 风险评估框架，该框架涉及 NAM。该框架以暴露为导向，针对特定端点，充分利用现有信息，并且可以在采用的 NAM 的特异性和复杂性不断增加的层次中实施。该方法的分层结构有效地将现有数据的使用与有针对性的测试相结合，将允许以尽可能低的成本和更少的脊椎动物使用来评估安全性。从透明度、可靠性、可访问性、适用性、相关性和完整性等方面评估了最先进的新兴 NAM 的监管准备情况，并讨论了它们与 AdNM 的相关性与风险评估范式的每个步骤的关系，并为各个科学和监管领域的未来发展提供了展望。
纳米比亚标准清单（价格为纳米比亚元）
5. NAMS/IEC/TS 62257-8-1:2013 农村电气化小型可再生能源和混合系统建议第 8-1 部分：独立电气化系统的电池和电池管理系统的选择 - 发展中国家可用的汽车富液式铅酸电池的具体情况。
验证基于AI的挑战和机会...
摘要将人工智能（AI）整合到新的方法方法（NAM）中，用于毒理学代表，对化学安全评估的范式转变。适当利用AI具有简化验证工作的巨大潜力。本评论探讨了验证基于AI的NAM的挑战，机遇和未来的方向，强调了它们的变革潜力，同时承认其实施和接受所涉及的复杂性。我们讨论了关键障碍，例如数据质量，模型解释性和监管接受，以及包括增强的预测能力和有效数据集成在内的机会。电子验证的概念是一个精简NAM验证的AI驱动框架，作为克服传统验证方法的局限性的综合策略，利用AI驱动的模块用于参考化学化学选择，研究仿真，机械验证以及模型培训和模型培训和评估。我们提出了强大的验证策略，包括分层方法，性能基准测试，不确定性量化和跨不同数据集的交叉验证。强调了实施后持续监测和精炼的重要性，以解决AI模型的动态性质。我们考虑了在AI驱动的毒理学中对人类监督的需求，并概述了趋势对AI的影响，研究优先级，以及对基于AI的NAM在毒理学实践中整合的愿景，呼吁研究人员，监管机构和行业利益相关者之间的协作。我们描述了验证后AI的愿景，以保持方法及其有效性状态。通过解决这些挑战和机遇，科学界可以利用AI的潜力增强预测毒理学，同时减少对传统动物测试的依赖，并提高人类的相关性和转化能力。
利用生物标志物和转化医学实现临床前安全性——推进动物试验替代方法验证的经验教训
摘要 本文探讨了转化医学中已建立的原则在利用生物标志物推进临床前安全性评估中动物试验替代方法验证方面的潜力。它特别研究了这些原则如何增强新方法 (NAM) 的预测能力、机制理解和人类相关性。转化医学的关键概念，例如适合目的的验证、基于证据的方法和综合测试策略，已经应用于 NAM 的开发和验证。本文讨论了实施基于生物标志物的方法所面临的挑战，包括标准化、相关性证明、监管接受和解决生物复杂性。它还强调了通过合作努力、技术创新和监管演变取得进步的机会。案例研究展示了生物标志物在临床前安全性中的成功应用，而未来展望则探索了多组学整合、微生理系统和人工智能等新兴趋势。本文强调了生物标记和转化科学方法在使用 NAM 时创建更具预测性、效率和道德的临床前安全评估范例的潜力。使用生物标记可以实现与人类相关的模型的机制验证，并提供一种将 NAM 的变化与动物或临床研究结果联系起来的方法。通过利用这些工具，该领域可以努力减少对动物测试的依赖，同时提高安全预测的准确性和与人类的相关性。
摘要Bikash Sahani1*，Bhakta Dev Shrestha1，...
材料和方法，该基于医院的横断面观测研究是从2019年11月至2020年6月进行的6个月进行的。研究方案在数据收集开始之前已获得国家医学科学院（NAMS）的机构审查委员会（IRB）的批准。进行了方便的采样，并从所有受试者中收集了数据，该数据是通过突然发作的神经系统缺陷诊断出的有关血管领域的突然发作神经系统缺陷，持续缺陷超过24小时，并证明了MRI或非对比度CT扫描的证据，证明了径于射线科医生的中风。这项研究共有92名患者。这项研究排除了继发于感染，结构性脑病变（例如肿瘤）和结缔组织疾病的中风。
未来医生使用人工智能诊断支持系统的意愿决定因素
1 河内医科大学预防医学与公共卫生研究所，越南河内，2 卡罗琳医学院全球公共卫生系，瑞典斯德哥尔摩，3 越南河内卫生经济与技术研究所，4 越南岘港维新大学全球卫生创新研究所，5 越南岘港维新大学医学院，6 新加坡精神卫生研究所国家成瘾管理服务 (NAMS)，新加坡，7 越南胡志明市阮达清大学循证医学卓越中心，8 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院，9 新加坡国立大学杨潞龄医学院心理医学系，新加坡，10 新加坡国立大学健康创新与技术研究所 (iHealthtech)，新加坡
Priyanka Kapoor博士
分裂（口腔外科，预防牙齿和假体的区别）额外学位：2018年，达瓦德（Dharwad）SDM学院（SDM College）的法医牙托奖学金，自2020年9月以来，从萨尔达大学（Sharda University）攻读牙科科学学院的博士学位（正畸）。Memberships and portfolio Life Member: Indian Orthodontic Society (LM-1537) Life Member: Indian Society of Dental Research (ISDR) (LM1024) Member: National Academy of Medical Sciences (NAMS) Member: International Association of Dental Research (2015-16, 2020-21) Member ID:791586) Executive member : Indo Pacific Association of Forensic Odontology 2020-21, 2021-22，2022-23，2023-24（LM 192），IAFO（国际法医牙现代学协会）编辑-In-Chief ：： Indo Pacific forensic Odontology Association 2023-24，2024-24，2024-25，2025，2025-26，2025-26，2026-27
补充和替代疗法
补充和替代治疗 认知行为疗法 (CBT) 好消息是，CBT 可以缓解更年期引起的情绪低落和焦虑，我们现在意识到 CBT 还可以减少潮热和出汗的影响。北美更年期协会 (NAMS) 推荐一种结合放松技巧、睡眠卫生和学习以积极健康的态度应对更年期挑战的 CBT 方法。CBT 现在是治疗围绝经期和绝经后焦虑症的推荐治疗选择。基于理论的 CBT 方法可以改善潮热感知并减轻压力和睡眠问题。情绪和潮热之间存在双向相互作用，因为 10% 的女性在更年期更容易患上抑郁症。伦敦国王学院的 Myra Hunter 教授撰写的一份情况说明书可在 Women's Health Concern 网站上找到，它以自助形式为女性直接提供了 CBT 指导。
DICTrank：使用 FDA 标签按药物引起的心脏毒性风险排名的 1318 种人类药物的最大参考清单
药物引起的心脏毒性 (DICT) 是导致药物在临床试验中流失或退出市场的主要原因之一。已经进行了许多研究来在药物开发和临床诊断的早期阶段检测 DICT，但成功率有限，这从 DICT 导致的所有临床阶段的高流失率可以看出。这些努力中的大多数（如果不是全部）都集中在与 DICT 相关的特定不良事件和/或机制上，例如 QT 延长和 hERG 相关心脏毒性。然而，鉴于心脏毒性的范围很广，有必要制定一份参考药物清单，系统地注释大量药物和药物类别的 DICT 潜力。这样的清单对于使用新方法 (NAM)（包括人工智能 (AI)）开发有效的 DICT 诊断生物标记物和早期预测策略至关重要。通过利用 FDA（美国食品和药物管理局）批准药物的标签文件，我们制定了一种药物分类方案，根据药物的 DICT 潜力对其进行优先排序。这产生了 DICTrank，它是注释了人类 DICT 风险等级的药物最大的数据集。DICTrank 通过整合 DICT 严重程度和标签内容将药物分为四类 DICT 关注类别。该数据集包含 1318 种药物，分类如下：最关注 DICT（341 种）、不太关注 DICT（528 种）、无关注 DICT（343 种）和不明确的 DICT 关注（106 种；标签文件中缺乏足够的信息来确定心脏毒性潜力）。DICTrank 涵盖了广泛的药物治疗类别。利用这个广泛的 DICT 数据集，我们发现几种治疗类别显著富含最关注 DICT 的药物以及每日剂量与药物类别的关联。这些类别包括抗肿瘤药物、性激素和生殖系统调节剂、抗炎和抗风湿产品、β 受体阻滞剂和心脏治疗。 DICTrank 代表了迄今为止最大的 DICT 药物清单，它可以为 NAM 和 AI 模型的开发做出贡献，以便在药物开发过程中及以后尽早识别 DICT 风险。