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NASH 和 CIBINIC 报告
信息安全是一个相对宽泛的概念，涵盖保护和处理受监管数据和其他敏感数据，包括机密和专有商业信息。政府合同通常涉及大量受监管数据，敏感度各不相同（且相互重叠），范围从 (1) 受少量限制的简单交易信息，到 (2) 受不同安全要求约束的受控非机密信息 (CUI)，一直到 (3) 受到严格限制的机密信息，如果披露不当，可能会对美国的国家安全造成灾难性损害。鉴于不当处理和披露受监管数据的后果，政府承包商（包括总承包商和分包商）通常需要遵守一系列信息安全要求，具体取决于他们处理的信息类型。
NASH/NAFLD的目标疗法
nafld（非酒精性脂肪肝病）是由肝脂肪变性（HS）提出定义的代谢疾病，没有其他导致肝脂肪积累的原因（过量的酒精摄入，药物或遗传疾病）。通过成像或组织学来定义HS至少存在至少5％的肝脏脂肪效果。单独的HS表征了非酒精性脂肪肝（NaFL），而非酒精性肝脂肪变性（NASH）和NASH-CIRRHOSIS分别定义为与肝细胞损伤（气球）相关的HS，分别为有或没有cir虫的HS（请参见图1）[1] [1] [1]。nafld是可以通过非侵入性工具诊断的疾病，而肝活检则需要将NASH与NAFL区分开。在全球范围内，NAFLD的患病率估计约为25％至30％，尤其是在中东和南美。NAFLD与相关的合并症严格相关，包括肥胖，血脂异常，高甘油三酸酯血症，高血压，2型糖尿病和代谢综合征。nash被预测为肝移植（LT）的未来领先迹象[2]。肥胖症是与NAFLD相关的常见状况，其患病率正在增加，约有28.6％的美国人口（9000万肥胖症，人口为3.15亿）。近几十年来，女性（38.3％）的发病率也在增加（34.3％）。担心是肥胖儿童的不断成长，这可能代表越来越多的年轻人受NAFLD/NASH影响的未来人群[3]。使用基于当前发病率的模型，据估计，到2030年，几乎40％的人口将超重，20％
纳什心中的均衡
常识与精神分裂症之间的哲学关系自然地体现在约翰·纳什 (1928 – 2015) 的个性和创造力中，他曾获得诺贝尔经济学奖 (1994)，被诊断患有偏执型精神分裂症 (1959)。他的一个基本思想是对博弈论和数学哲学中均衡的新解释，认为均衡在非合作博弈中是非竞争性的，甚至是防止博弈者或因素之间任何竞争的一种方式。这与数学博弈论及其在经济学中的应用的创始人之一约翰·冯·诺依曼的观点截然相反。纳什的几篇早期论文 (1950；1950a；1951) 证明了诺依曼方法的推广 (Park, 2011) (Neumann, Morgenstern, 1953; Israel & Gasca, 2009; Nash et al., 1996)。 “纳什均衡”的可引用性呈指数级增长（Mccain 和 Mccain，2010 年）。纳什获得了诺贝尔经济学奖（Milnor，1995 年）。纳什均衡的本质在于，目标在参与者之间分离地分配，从而实现更稳定的均衡（Marsili 和 Zhang，1997 年）。相反，他们与诺伊曼方法中的目标相同，即始终处于直接竞争状态，导致不稳定和瓦解趋势。纳什均衡可以看作是“战略性的”（Crawford，2002 年）。对于为了获利而采用所有其他策略的博弈者来说，预防竞争对手是最好的策略。如果所有博弈者都采用这些策略，那么他们就会处于稳定状态，即纳什均衡。相反，诺伊曼方法中的博弈者忽略了其他人的策略，因此只针对同一个目标。因此，在纳什方法中，所有博弈者的集体收益要大得多，但在诺伊曼方法中，单个赢家的个人收益更大。此外，纳什博弈者应该具有了解或预测所有其他人的策略的能力。如果博弈者是人类，就像经济模型中那样，这是自然而然的。然而，如果他们不是，诺伊曼方法似乎更有意义。然而，所有热力学方法，包括被视为一种特殊广义热力学理论的量子力学，都承认纳什均衡的选择，尽管代理没有意识，可能不“知道”或“意味着”其他人的策略。统计热力学中的必要条件是代理和整体的二元性，即所有代理的系统，只要系统存在，就应该处于平衡状态。我们可以得出结论，如果假设任何集合是一个系统，那么纳什均衡就适用于描述它。相反，如果它是一个随机集合，作为一个整体存在，偶尔会被破坏或随时重新配置，那么诺伊曼方法似乎是相关的。
NASH药物开发的挑战和机遇
非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）及其更严重的形式，非酒精性脂肪性肝炎（NASH）代表了日益增长的全球流行病和高未满足的医疗需求，因为迄今为止尚未批准获得许可的药物。目前，必须对肝活检的组织病理学评估是有条件药物批准的主要终点。这项要求代表了该领域的主要挑战之一，因为这种侵入性组织病理学评估存在实质性差异，这在临床试验中导致了极高的筛查率。在过去的几十年中，已经开发了几种非侵入性测试，以与肝组织学相关，并最终是为了评估疾病严重程度和纵向变化的结果。但是，需要进一步的数据来确保监管机构的认可作为第3阶段试验中组织学终点的替代方案。本综述描述了NAFLD -NASH试验中药物开发的挑战，以及潜在的缓解策略以推动该领域向前发展。
NFATc4：NASH 开发的新中心
通讯作者：Michelangelo Foti 日内瓦大学医学院细胞生理学和代谢系 日内瓦大学医学中心 1, rue Michel-Servet CH-1211 瑞士日内瓦 电话：+41 (22) 379 52 04 传真：+41 (22) 379 52 60 电子邮箱：Michelangelo.foti@unige.ch 关键词：非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD)；非酒精性脂肪性肝炎 (NASH)；肝细胞癌 (HCC)；活化 T 细胞核因子 4 (NFATc4)；PPARa；骨桥蛋白 电子字数：1354 字 图表数量：1 两位作者对本社论的撰写做出了同等贡献 作者没有利益冲突需要声明 资金支持：MLM-C 实验室的研究得到了 La Caixa 基金会 LCF/PR/HP17/52190004、Mineco-Feder SAF2017-87301-R、Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica Umbrella 2018、AECC 科学基金会（资助名称：Rare Cancers 2017）和 MCIU for the Severo Ochoa Excellence Accreditation（SEV-2016-0644）的支持。 MF 实验室的研究得到了瑞士国家科学基金会（拨款编号 310030-172862）、瑞士癌症研究基金会（拨款编号 KFS-4094-02-2017）和诺华生物医学研究基金会的支持。
“纳什与康德：博弈论分析......
* 我们感谢 Peter Aronow、Nicholas Christakis、Alan Gerber、Mikhael Guy、Markus Jantti、Woojin Lee、Walter Orenstein、Nicolas Pistolesi、François Poinas、Kenneth Scheve、Joaquim Silvestre、Milan Svolik、Roberto Veneziani、Rodolfo de la Torre 以及艾克斯-马赛经济学院、鲁汶大学胡佛教席、里尔大学、巴黎经济学院和布朗大学的研讨会参与者提供的建议和意见。耶鲁大学的 Collin Schumock、Austin Jang 和 Joon Lee 提供了出色的研究助理职位。† Philippe De Donder 感谢法国 ANR 在 ANR-17-EURE-0010 拨款（Investissements d'Avenir 计划）下提供的资金支持。 ‡ 通讯作者：humberto.llavador@upf.edu ORCID：0000-0003-4058-7486 § Humberto Llavador 感谢西班牙国家调查局 (AEI) 通过塞韦罗奥乔亚研发卓越中心计划 (巴塞罗那经济学院 CEX2019-000915-S) 和拨款 PID2023-153318NB- I00 和 PID2022-138443NB-I00 提供的资金支持。** John Roemer 感谢耶鲁大学社会与政策研究所提供的资金支持。
在寻找纳什平衡的加密硬度
（回想一下PG的运作方式，以及上次Dan演讲的减少）。点是（s'，p'，e x s）给出了SVL（PPAD -COMPLETE）的实例，并且（S'，C，E X S）给出了SVL（PLS -COMPLETE）上DAG的实例。
SRT-015：NASH治疗的新型Ask1抑制剂
srt-015是一种新型的小分子抑制剂，凋亡信号调节激酶1（Ask1）。ask1是一种无处不在的氧化还原敏感激酶，被包括氧化应激和脂肪毒性的病理刺激激活1。ask1位于细胞质和线粒体中，通常由抗氧化剂蛋白（包括硫氧还蛋白1）和线粒体2中的硫氧还蛋白2结合和抑制。如下所示，不同的应激刺激会诱导活性氧（ROS），从而导致硫氧还蛋白与Ask1的氧化和解离，从而导致Ask1激活。反过来，激活的ASK1诱导JNK和p38的磷酸化和激活下游激酶Cascades 3导致凋亡，炎症和纤维化，这是NASH的所有关键组成部分。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡