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Cellectis为2024年第二季度提供财务业绩
现金：截至2024年6月30日，Cellectis拥有2.73亿美元的合并现金，现金同等物品，限制现金和固定期限的存款，并被归类为当前财务资产。这相比之下，截至2023年12月31日，合并现金，现金同等现金，限制现金和固定期限的存款。这笔1.17亿美元的增长主要是由于从Cellectis到2600万美元的现金支付，包括向研发供应商支付的1800万美元，以及800万美元，向SG＆A供应商，Cellectis的工资，奖金和社会支出2400万美元，租赁债务的付款和1600万美元的租金，借出了300万美元的租金，该费用是$ 3亿美元，该费用是$ 3亿美元的款项。从我们的金融投资中支付了1500万欧元的B，500万美元的现金投资，从我们的收入中获得1400万美元的现金，从阿斯利康收到了1.4亿美元现金，这是其在Cellectis股票投资的一部分。
HUTCHMED 公布 2024 年中期业绩并提供业务更新
• 血液学产品组合不断扩大，新增针对 Menin 和 CD38 的新项目，加入现有的针对 Syk 12 、 EZH2 13 、 IDH 14 、 BTK 15 和 CD47 的抑制剂和抗体产品组合。 HUTCHMED 非执行主席 Dan Eldar 博士表示：“HUTCHMED 在今年上半年取得了强劲业绩。团队在实施我们的战略方面取得了重大进展，包括发现和开发新型有效药物；在本土市场和全球市场开展临床试验；以及快速推进监管和商业目标。我很高兴看到我们与武田的合作不断取得成功，也很高兴看到公司为海外患者提供医疗福利的能力不断增强。在此期间，我们在美国的收入有所增长，预计未来几个月来自许多其他国家的收入也将有所增长。我们还利用我们已取得的良好业绩，将新药和更多适应症引入中国，未来几年可能会有多项新药申请获批。” “我想借此机会向最近退休的前任杜先生表示感谢。杜先生站在和记医疗的摇篮里，为和记医疗的发展做出了非常重要的贡献。
城市公共卫生部为符合条件的儿童准备，设置，接种疫苗提供免费的常规疫苗；赶上常规疫苗
“致命疾病，例如脊髓灰质炎，脑膜炎，麻疹和其他疾病，不久前就在社区中出现，”城市县县卫生局赫克托·奥卡兰萨（Hector Ocaranza）博士说。“我们必须通过对这些致命疾病的疫苗接种来保护我们的孩子。疫苗是预防疾病和死亡的最成功手段之一。”
西非国家经济共同体可再生能源中心在布基纳法索提供离网太阳能发电设施
他说，离网太阳能设施证明了通过合作和共同愿景可以取得的成就，并补充说“这不仅仅是一个基础设施项目，更是创新、可持续性和进步的象征。Abbas 教授表示，大学致力于将可再生能源融入校园运营，不仅是为了减少碳足迹，也是为了成为其他机构和社区的典范。他说，大学已将新校区和校园内其他一些战略区域的传统路灯改成太阳能路灯。他还透露，BUK 的可再生能源、可持续性和转型中心 (CREST) 已开设短期课程，包括沼气、太阳能烹饪店、生产等。此前，工程学院院长 M. S. Abubakar 教授在欢迎致辞中表示，该项目非常及时，不仅大大改善了环境和经济可持续性，还对大学学生和教职员工的生活产生了积极影响。他说，他为工程学院和整个大学取得的这一伟大成就感到自豪。在致谢中，化学和石油工程系主任 Umar Umar 博士感谢西非国家经济共同体委员会和 ECREEE 代表的坚定支持以及他们在项目成功过程中发挥的重要作用。他同样感谢大学管理层的持续支持和鼓励。来宾们参观了 BUK 的 3.5 MW 太阳能混合动力发电厂和 CREST。
血统细胞治疗学报告2024年第一季度财务业绩并提供业务更新
对投资者的关注是我们与Roche和Genentech的合作伙伴关系，我们很高兴宣布一项新的服务协议，反映了Genentech对Opregen计划的利益的额外承诺。我们认为，该协议将使我们的合作伙伴能够利用我们的细胞移植专业知识，以更充分地研究Opregen计划的潜在潜力，并以具有成本效益的方式进行。我们还计划将我们的第二个细胞移植计划OPC1今年带入诊所，以使人们对其未满足需求和商业机会的认识越来越多。最后，我们继续通过提高我们的早期管道来建立价值，这可以通过利用持续验证我们的细胞移植方法来帮助创造价值。”
Wolters Kluwer 推出 AI 中心；提供对其 AI 驱动的直接访问
莱茵河畔阿尔芬 – 2024 年 5 月 6 日 – 全球领先的专业信息、软件解决方案和服务供应商威科集团 (Wolters Kluwer) 今天推出了其专用的 AI 中心。此次发布标志着该公司持续致力于将深厚的领域知识与人工智能 (AI) 等尖端技术相结合，威科集团在过去 10 年中一直将人工智能融入其产品中。AI 中心将公司最新的 AI 见解、研究和 AI 驱动的信息解决方案集中在一个方便的位置，为医疗、金融服务、法律、ESG、风险、监管和合规等关键领域的专业人士提供服务。该网站的发布包括最近发布的炉边谈话，威科集团首席执行官兼执行委员会主席 Nancy McKinstry 就专业领域的 AI 爆炸式增长进行了探讨。Wolters Kluwer 首席执行官兼执行委员会主席 Nancy McKinstry 表示：“人工智能不仅仅关乎技术；它还关乎人及其对工作的影响。我们的人工智能中心证明了我们长期以来的专业知识、承诺和领导地位，为专业人士提供他们保持领先地位所需的最佳信息和工具。我们很自豪能够提供一个平台，它不仅可以轻松访问我们的人工智能驱动的信息解决方案，还可以分享知识和专业知识，帮助我们的客户在最重要的时刻产生深远的影响。”人工智能产品占 Wolters Kluwer 数字收入的一半 十多年来，人工智能一直是 Wolters Kluwer 数字产品开发的一部分，为一系列解决方案做出了贡献，这些解决方案目前占公司数字收入的约 50%。Wolters Kluwer 的许多领先专业信息解决方案中都可以找到各种人工智能增强功能，例如：
静脉注射AAV基因治疗用于治疗SOD1-ALS的静脉输送可提供NHP
超氧化物歧化酶1（SOD1）中的突变导致渐进性运动神经元通过有毒功能获得的特性丧失，并负责多达20％的家族性肌萎缩性侧面硬化症（ALS），或在美国所有ALS患者中大约2％的ALS患者评估了SOD1还原性降低的运动学策略，并且在所有ALS患者中均表现出了降低的运动，并改善了运动学，并改善了运动学的生存学，并具有SOD1患者的发展。表达突变体SOD1。最近对靶向SOD1的反义寡核苷酸的批准已进一步验证了SOD1作为治疗靶标。虽然减少SOD1的方法表现出不同程度的疗效，但它们依赖于无法实现最大治疗益处所必需的广泛，CNS范围的SOD1降低的直接CNS给药。我们先前报道了一系列体外和体内研究的结果，这些研究表明靶向SOD1的AAV基因治疗后，SOD1降低了。在G93A小鼠疾病模型中，我们在脊髓的整个尾声范围内证明了强大的SOD1敲低，运动性能的显着改善以及超出以前报道的核内核，肠内或肠内递送的生存延伸。在当前的研究中，我们将针对SOD1的高度有效的siRNA与静脉输送的，血脑屏障 - 透明剂tracer™capsid结合在一起，用于在NHP中进行评估。在2个月的生活期之后，我们观察到对脊髓和运动皮层的有利生物分布，从而显着降低了SOD1 mRNA。比静脉AAV递送中通常使用的新型衣壳固有的增强的BBB - 渗透率和自然的外围组织固有的固有的固定剂量，从而具有较低的剂量，从而产生了有利的安全性。这些结果表明，有效的SOD1 RNAi转基因与新型Tracer™衣壳的结合可显着减少临界脊髓和大脑区域中ALS中影响的SOD1 mRNA，并支持其持续的发展和发展到临床。
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
包装提供无假设的稳定性
用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法，因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 （2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。如Shalev-Shwartz等人所述。（2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。