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ei Yamada总裁兼首席执行官Anges，Inc。7-7-15，Saito-Asagi，Ibaraki，Osaka，ShareHol的第26届年度股东大会ei Yamada总裁兼首席执行官Anges，Inc。7-7-15，Saito-Asagi，Ibaraki，Osaka，ShareHol的第26届年度股东大会
1982年4月加入三菱Kasei公司（目前是三菱化学公司）1995年1月加入了Sosei K.K.2000年8月加入Takara Shuzo Co.，Ltd。Dragon Genomics Inc.（目前是Takara Beio Inc.）2001年5月加入Anges Mg，Inc。（目前是Anges，Inc。）业务发展总经理2001年8月8日董事会成员Anges Mg，Inc。（目前Anges USA，Inc。（当前）2020年1月董事会成员Emendobio Inc. 2023年9月，董事会成员Emendo Rentern and Development Ltd.（当前）2024年3月，Emendobio Inc.首席执行官Emendobio Inc.（当前）（重要的并发职位）（重要的并发职位），Anges USA，Anges USA，Inc。CEO，Emendobio Inc.董事会成员，Emendo Renchend and Development Ltd。 此外，他具有稳步执行该小组的管理目标所需的经验，知识和强大的领导能力。 因此，该公司判断Yamada先生将有资格担任公司董事会成员，并再次任命他为董事会成员的候选人。董事会成员，Emendo Renchend and Development Ltd。此外，他具有稳步执行该小组的管理目标所需的经验，知识和强大的领导能力。因此，该公司判断Yamada先生将有资格担任公司董事会成员，并再次任命他为董事会成员的候选人。
如何引用本文Suzuki A，Sano K，Saito Y等。 （2025年2月8日）对病毒肝炎患者的肝纤维化进展进行建模
机器学习的最新进展，尤其是在疾病进展模型中，允许从横截面数据重建长期病理。Fonteijn等。 引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。 这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。 Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。 该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。Fonteijn等。引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。
引用：Vo QD、Saito Y、Ida T、Nakamura K、Yuasa S (2024) 10 年间人工智能在基于诱导多能干细胞技术中的应用：系统范围审查。PLoS ONE 19(5): e0302537。https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0302537
自 1961 年首次发现骨髓来源的多能干细胞以来，干细胞研究取得了长足进步 [ 1 ]。干细胞是一种独特的细胞，能够通过有丝分裂不断复制，从而形成更多的细胞。该过程会产生两种不同的细胞类型：一种会进化为特定细胞类型，另一种则保留自我更新的能力 [ 2 ]。干细胞大致可分为三类：诱导多能干细胞 (iPSC)、胚胎干细胞 (ESC) 和成体干细胞 (ASC) [ 3 ]。由于 iPSC 和 ESC 能够转化为三个胚层：外胚层、中胚层和内胚层，因此它们被归类为多能干细胞 (PSC)。2006 年，Kazutoshi Takahashi 和 Shinya Yamanaka 通过使用病毒载体引入 Oct4、Sox2、Klf4 和 c-Myc 等特定转录因子，成功将小鼠体细胞转化为 iPSC [ 4 ]。此后，人们使用各种方法将不同类型的小鼠和人类体细胞重新编程为 iPSC [ 5 ]。这种重新编程人类细胞的创新方法引起了科学和医学领域的极大兴趣。iPSC 作为多能细胞来源，为人类 ESC 提供了一种替代方案。诱导多能干细胞的一个显著优势是它们来源于可以非侵入性获得的体细胞。这些细胞携带个体的遗传特征，可以降低免疫排斥的风险 [ 6 ]。现代医学领域对基于 iPSC 的疗法的关注度正在提高。它们在疾病建模、药物筛选和再生医学中的应用正在呈指数级增长 [ 7 ]。iPSC 因其自我更新能力和分化为所有人体细胞类型的能力而在疾病建模中发挥着关键作用。这使得它们成为创建各种疾病模型以供研究的理想选择 [ 8 – 10 ]。患者特异性 iPSC 在制定有针对性的治疗策略和药物开发方面特别有价值。此外，来自正常细胞和患病细胞的 iPSC 可以分化为神经元、肝细胞、心肌细胞等，以评估毒性和副作用，这是治疗分子开发的关键因素 [11]。在再生医学中，iPSC 用于修复或再生受损或退化的组织。这是通过在实验室中从 iPSC 创建器官组织并将其移植到受伤区域来实现的。这种疗法有望用于治疗造血系统疾病、肌肉骨骼损伤、脊髓损伤和肝损伤等疾病 [ 12 – 14 ]。已经开发出各种用于创建 iPSC 的技术，例如使用逆转录病毒或慢病毒进行基因转导和化学诱导。然而，生成 iPSC 的过程通常很慢且效率不高，啮齿动物细胞需要大约 1-2 周，人类细胞需要 3-4 周，成功率通常较低。此外，通过检查菌落形态来评估 iPSC 的质量容易出现人为错误，这是一个重大挑战，在进行进一步的实验或治疗用途之前必须解决这一问题。尽管在提高 iPSC 培养的效率和速度方面取得了进展，但该过程仍然耗费资源，因此需要开发自动化系统以最大限度地减少错误并增强 iPSC 分析。最近，人工智能 (AI) 技术，包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，已被用于增强再生疗法。这些 AI 驱动方法的实施可以改进