XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrecision
Precision Medicine in Lung Cancer
肺癌对全球的影响是毁灭性的。2018 年，肺癌夺走了 200 多万人的生命，是全球癌症相关发病率和死亡率的首要原因。1 五年生存率估计不到 20%。直到最近，治疗方案还仅限于早期疾病的手术治疗，以及无法切除的局部晚期和转移性疾病的全身化疗。我们对肺癌分子病理生物学理解的最新进展为个性化治疗方法铺平了道路。特定可靶向突变的发现和对免疫监视在抑制恶性生长中的关键作用的理解，为开发创新治疗策略提供了便利。本综述将广泛涵盖肺癌个性化管理的最新进展，特别是非小细胞亚型，包括准确的组织学表征的重要性，以及由可靶向致癌驱动突变指导的新治疗方案、对肿瘤生长的免疫学影响，以及用于精确分子分析个体癌症的新兴技术。
精密工程高级 NITEC 证书
高级加工和刀具管理 完成本模块后，学生应能够解读蓝图、使用 CAM 系统创建 CNC 零件程序、执行刀具设置、执行工艺规划、优化 CNC 加工工艺和涉及刀具管理的加工参数、使用 CNC 机器按规格生产精密零件以及排除加工故障。他们还应能够选择合适的切削刀具来加工不同的材料，并使用适当的测量工具对加工零件进行检查。
拉脱维亚精准医疗的发展
研究发现，使用精准医疗方法可显著节省成本，因为靶向疗法可提高治疗效率、减少反复试验药物的需求，并可能降低与管理低效治疗副作用相关的成本。据《克利夫兰诊所医学杂志》的一篇评论称，与传统化疗相比，非小细胞肺癌的靶向疗法已被证明可以改善疗效并降低成本。此外，针对血友病、脊髓性肌萎缩症和囊性纤维化的精准医疗和基因疗法在包括拉脱维亚在内的全球多个国家证明了其成本效益，而 DPYD 测试可节省数十万欧元。这些节省反映了精准医疗在改善疗效和优化医疗支出方面的潜力。
航空航天关键精密技术...
此处的数据如有修改，恕不另行通知。由于 AMETEK 产品、此处提供的信息和建议可能会在我们无法控制的条件下使用，因此 AMETEK 不对我们产品的适用性或信息或建议在任何特定情况下的适用性和准确性做出任何明示或暗示的保证。用户全权负责确定 AMETEK 产品是否适用于任何特定用途。V2-07-22
硬皮病精准医疗前景
系统性硬化症 (SSc) 是一种罕见且异质性疾病，没有相关的环境诱因或显著的致病基因。一直以来，很难找到足够多的患者来进行经典的基于人群的流行病学暴露/非暴露研究，并有足够的能力确定这些疾病的环境和遗传风险因素，而且这种情况将继续存在。发病机制的复杂性和异质性可能需要针对 SSc 的个性化/精准医疗。由于目前有几种潜在药物可用于特定患者（如果不是整个 SSc），因此 SSc 的分类似乎为更好的治疗策略奠定了基础。迄今为止，SSc 的分类基于受影响区域的范围/严重程度以及一些疾病标志物，包括自身抗体谱。然而，这种分析也应该有助于改进适当分层的临床试验的设计，以确定靶向治疗的效果和预测。基于临床前药物反应的方法，使用患者自身的成纤维细胞体外进行，可以为临床实践提供精确的疾病标记/治疗选择。因为硬皮病真皮成纤维细胞具有持续的高产表型，不仅在人体中发生，而且在细胞培养条件下也发生。因此，基于疾病标记的累积方法可确保 SSc 发病后病情进展和降级，从而通过个性化优化的药物环境重新建立更好的生活。
精神病学：预测可预测性
精神病学是一个新兴领域，旨在为精神卫生保健提供个性化的方法。实现此精度的重要策略是减少对预后和治疗反应的不确定性。多变量分析和机器学习用于基于临床数据，例如人口统计学，评估，遗传信息和大脑成像创建结果预测模型。尽管已经将很多重点放在技术创新上，但心理健康的复杂性和多样性的性质给这些模型的成功实施带来了挑战。从这个角度来看，我回顾了精神病学领域的十个挑战，包括需要对现实世界人群进行研究和现实的临床结果定义，以及考虑与治疗相关的因素（例如安慰剂效应和对处方不遵守）的考虑。公平性的验证是当前正在研究的其他关键问题。从基于线性和静态疾病概念的回顾性研究提出了转变，转移到了前瞻性研究，该研究认为情境因素的重要性以及心理健康的动态和复杂性。
精确营养和营养 - UIK
19：55-20：20 FTO，MC4R，Clock，GHSR，GHRL，LEP，LEP，LEPR，RETN和ADIPOQ基因在人体测量，代谢和激素指示剂上与饮食频率的遗传多态性之间的相互作用：与肥胖女性的随机营养试验。Eliane Lopes Rosado。里约热内卢联邦大学
精密医学的强盗算法
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
利用铁铁作用以进行精确肿瘤学
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。