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AI 预测的 mTOR 抑制剂可减少癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命
摘要：雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外，只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001，基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外，TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命，这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
预测主要国防采购成本增长...
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预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
利用非脑和多模态脑成像数据预测健康和病理衰老过程中未来的认知能力下降
a 瑞士苏黎世大学心理学系可塑性研究方法 b 瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心 (ZNZ) c 瑞士苏黎世大学大学研究优先计划“健康老龄化动力学” d 法国帕莱索巴黎萨克雷大学、Inria、CEA e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所神经病学系 f 加拿大魁北克省蒙特利尔蒙特利尔大学老年医学研究所功能神经影像科 g 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学戴尔医学院计算神经影像实验室 h 美国密歇根州底特律韦恩州立大学老年学研究所和心理学系 i 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学心理学系 j 大脑与运动研究所认知神经解剖学实验室épinière，法国巴黎 k 德克萨斯大学心理学系，美国德克萨斯州奥斯汀
文章利用计算机靶标预测寻找熟悉天然产物的新分子靶标
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克，奥地利； F.Mayr@uibk.ac.at (FM)； Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州)； birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS)； hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢，亥姆霍兹中心慕尼黑，Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg，德国； gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de（总经理）； adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系，Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald，德国；ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG)；jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科，Freiburgstrasse 15, 3010 Bern，瑞士；patrirodcas@gmail.com (PRC)； amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系，Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼，瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部，Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔，瑞士；silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI)；alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS)，药物设计和优化系，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国； rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学，制药和药物化学，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国 9 海德堡大学，药学和分子生物技术研究所 (IPMB)，药物化学，Im Neuenheimer Feld 364，69120 海德堡，德国；christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心，Via Mach 1，38010 San Michele all'Adige，意大利；stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系，Philosophenweg 14，07743 耶拿，德国； oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校，慕尼黑工业大学，Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，8 Medical Drive, Singapore 117597，新加坡 14 药学研究所，萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系，Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所，因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，因斯布鲁克大学，Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者：daniela.schuster@pmu.ac.at；电话：+43-699-14420025
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
预测子宫内膜癌的免疫疗法效应
免疫疗法代表了一种开创性的治疗方法，基于免疫系统干扰肿瘤进展的内在能力，这为子宫内膜癌的治疗打开了水平。但是，免疫疗法的临床效率受到患者耐药性的发展受到阻碍。对免疫疗法的耐药性是多因素机制，包括调节免疫检查点分子的肿瘤细胞中的遗传和表观遗传改变，导致免疫监测逃避。肿瘤微环境可以协调免疫抑制环境，减轻免疫反应并促进肿瘤进展。要克服子宫内膜癌中的免疫治疗性，我们必须揭示肿瘤细胞，宿主免疫系统和肿瘤微环境之间复杂相互作用的机制。必须开发对免疫治疗反应的预测生物标志物的识别和能够逆转抗药性途径的创新剂。我们的评论总结了有关肿瘤微环境细胞作用及其调节分子在免疫检查点抑制剂的治疗作用的机制中的积累数据，包括抗治疗性。我们在这里提出的主要问题 - 哪一组患者最有利于在子宫内膜癌中获得持久的免疫疗法反应？
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。