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人工智能和精密医学-IJRPR
脑肿瘤是癌症最具挑战性的形式之一，通常会影响关键的大脑区域并导致与癌症相关的死亡率，约占所有癌症死亡的2.3％（世界卫生组织[WHO]）[1]。其中，胶质母细胞瘤（GBM）是中枢神经系统（CNS）的IV级肿瘤（CNS），占成人脑肿瘤的60％以上[2]。胶质母细胞瘤的标准疗法包括放射治疗，虽然有效，但可能存在明显的缺点。一个主要问题是它的潜力削弱了血脑屏障（BBB），从而增加了继发性脑转移的风险[3]。报告记录了辐射引起的继发性脑肿瘤的病例，突出了与这种方法相关的长期风险[4]。肿瘤转移的过程在生物学上是复杂的，需要癌细胞在建立转移性病变之前克服多个障碍。此外，肿瘤内的异质性（同一肿瘤内癌细胞的遗传不同亚群的存在）在开发有效治疗方面面临着重大挑战[5]。解决这些复杂性需要创新的技术干预措施，例如脑启发的计算，该计算模仿神经网络，并有可能改变癌症诊断和管理[6]。人工智能（AI）在医学诊断方面表现出显着的功能，尤其是在脑肿瘤检测和分类方面。AI驱动算法分析了医学成像数据，从而鉴定了人类专家可能无法察觉的隐藏肿瘤特征。在一项研究中，AI成功地鉴定了98％的脑肿瘤，以高精度强调了其作为诊断工具的潜力[7,8]。机器学习（ML）技术，当应用于医学成像时，可以提取关键肿瘤特征，提高癌症诊断，预后和治疗计划的准确性[9]。使用对1,991个健康样本和12种癌症类型的深入学习的著名研究，在癌症鉴定方面达到了令人印象深刻的精度，进一步巩固了AI在肿瘤学中的作用[10]。除了诊断之外，AI还可以改变手术精度和患者结局。根据美国国家医学院的说法，医疗保健的AI提供了优势，例如增强获得专业护理，减少人为错误和提高程序效率等优势[11]。研究表明，AI辅助手术干预导致并发症较少，住院较短，这使其成为神经外科应用的有前途的途径[12]。AI在医疗保健和药物开发中的应用正在迅速扩展。在2026年，全球AI医疗保健市场预计将达到1500亿美元，这是由医疗保健数据的数字化和AI获得可行见解的能力的驱动[13,14]。AI已经在早期疾病检测，精度诊断，治疗优化和个性化医学策略方面表现出了希望[15]。AI在小分子的药物发现中起着变革性的作用，尤其是在目标选择，命中识别和铅优化方面[16]。自1990年代后期以来，PM一直在基于遗传特征来定制癌症疗法方面[20,21]。例如，基于机器学习的模型Etoxpred在预测小有机分子的毒性和合成可行性方面表现出72％的精度，这说明了AI在加速药物开发管道方面的潜力[17]。Precision Medicine（PM）是肿瘤学，利用基因组，分子和环境数据的新兴范式，以对个别患者量身定制治疗。
IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
Siemens Healthineers, a global provider of healthcare equipment, solutions and services, with activities in more than 180 countries, has set up Siemens Healthineers-Computational Data Sciences (CDS) Collaborative Laboratory for artificial intelligence (AI) in Precision Medicine in association with the Indian Institute of Science (IISc), Bengaluru with an investment of Rs 1 crore under its Corporate Social Responsibility (CSR) initiative.
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
精确肿瘤学可以使未知主要癌症患者受益吗？
在半个世纪的进步之后，癌症研究已从简单化的方法发展为多维方法，涵盖了癌细胞自身及其周围肿瘤微环境中癌细胞变化之间复杂而动态的相互作用。1癌细胞内的改变，无论是基因组，转录组或表观遗传学，在癌变中都起着重要作用。该过程的复杂性解释了发生在同一器官部位或不同的微环境中的转移内和之间的实质生物异质性。2此外，这些复杂性进一步由室内异质性宿主/微生物群相互作用和药物分布更加复杂。3，尽管靶向疗法的最新进展以及新型治疗方法的发展，但传统的一定程度的方法无法实现预期的结果。朝精度肿瘤学的战略转变为整合患者和肿瘤的分子数据以实现更全面的特征 - 对肿瘤的特征，并为每个患者的特定需求量身定制治疗方法，以确保正确的治疗，以正确的剂量和正确的时间来定制治疗方法。4，5
精确计数珠
仅用于研究使用。不是用于诊断或治疗用途。此产品提供遵守条款和条件的约束，包括位于www.biolegend.com/terms上的有限许可（“条款”），并且只能按条款提供。在不限制上述内容的情况下，Biolegend产品不得用于该术语中定义的任何商业目的，以任何形式转售，用于制造或反向工程，测序或以其他方式研究或用于学习或用于学习其设计或组合的情况，而无需明确的书面批准。不管本文档中给出的信息如何，用户都全权负责确定用户预期使用所需的任何许可要求，并假设使用产品所带来的所有风险和责任。Biolegend对专利侵权或任何其他风险或负债概不负责。Biolegend，Biolegend徽标和所有其他商标都是Biolegend，Inc。或其各自所有者的财产，并且所有权利都保留。8999 Biolegend Way，圣地亚哥，加利福尼亚州92121 www.biolegend.com免费电话：1-877-bio-legend（246-5343）电话：（858）768-5800传真：（877）455-9587
研究表明，各种病毒群体在肠道细菌的单菌株上共存
这种称为病毒体的颗粒可用于将所需的遗传物质传递到具有广泛应用的细胞中，包括基因疗法和工程生物学。专门为所需的行动部位提供药物构成了重大挑战，并且是药物开发的关键，科学家试图在不引起负面副作用的情况下实现所需的治疗作用。这项工作有可能为这项挑战做出解决方案。
通过诱导seq
图2：与替代性DSB测序技术相比，诱导seq表现出无与伦比的灵敏度和动态范围。（a）诱导seq同时检测高度复发的诱导DSB和低级内源性DSB，并以高分辨率。基因组浏览器视图（IgV）诱导seq读取映射到HEK293T细胞的10MB部分，随后与限制性核酸内核酸内切酶Hindiii进行原位裂解。（顶部面板）高度复发性酶诱导的断裂表示在低分辨率（10MB，0-1000读物）时的绝大多数读数。（底部面板）高分辨率视图（粉红色的亮点，500kb，0-20读取）显示出未处理样品中存在的低水平的单源性断裂，以及在复发性印度诱导的突破（绿色亮点）中。（b）诱导seq读取的映射在Hindiii目标位点显示了断裂两侧的单核苷酸断裂映射的精度。（c）对经过治疗和对照样品的每个细胞测量的断裂定量。诱导seq在样品之间的3个数量级上定量检测到每个细胞的断裂。（d和e）通过酶Hindiii和ecorv检测体外裂解限制位点时诱导seq和dsbapture之间的比较。（d）使用诱导seq映射到测序和对齐基因组的读取和对齐基因组的比例更大。（e）使用少800倍的细胞，诱导seq鉴定了与DSBCAPTURE确定的ECORV（93.7％）相似的Hindiii限制位点（92.7％）。（f）使用诱导seq的诱导DSB检测的动态范围。除了在印度内目标序列（AAGCTT）上鉴定出的断裂外，还确定了多个1BP和2BP不匹配靶向位点。诱导seq测得的诱导的休息事件，跨越了8个数量级，从在印度内靶标地点确定的约1.5亿次断裂到最少频繁的脱离目标的5个断裂。（g）在检测ASISI诱导的活细胞中诱导的疾病，DSBCAPTURE和BLISS之间的比较。将测序的读取数（顶部面板）与每个实验（底部面板）识别的ASISI位点的数量进行了比较。诱导seq使用比DSBCAPTUE少的40倍读数检测到最大数量的ASISI位点，而读取的读数比Bliss少23倍。
使用精确肿瘤学靶向癌细胞信号传导朝着癌症治疗的整体方法
摘要：癌症是一种复杂的疾病，具有许多复合问题，包括癌症免疫逃避，耐药性和治愈的复发性。从根本上讲，它仍然是一种遗传疾病，因为肿瘤生长和癌症发育的复杂性的各个方面与其遗传机制有关，并且需要解决基因组和表观基因组水平的问题。重要的是，具有相同癌症类型的患者对癌症疗法的反应不同，表明需要特定于患者的治疗选择。精度肿瘤学是一种癌症治疗的一种形式，侧重于肿瘤的基因分析，以鉴定癌症发展中涉及的分子改变，以量身定制的致命疾病个性化治疗。本文旨在在此方面的技术进步中简要解释精度肿瘤学的基础和前沿，以评估其在实现适当治疗癌症的范围和重要性。