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教授Meryam Sardar 生物科学系，Jamia Millia Islamia，新德里 - 110025 电子邮件：msardar@jmi.ac.in，dr.meryam@gmail.com
研究兴趣：应用酶学和纳米粒子的绿色合成及其在人类健康、废水处理、抗生素耐药性中的应用。
莎拉·加利卡（Sarah Galica）副总裁 - 运输
莎拉对家得宝的国内和国际运输负责，其中包括全球贸易风险和合规，运输采购，运营商关系和合规以及日常运营。Sarah在零售供应链方面拥有超过25年的经验，这是最近17年的Home Depot，她在2021年承担运输责任之前，在供应链策略，库存管理，分销运营和反向物流中担任领导职务。在家仓库之前，莎拉（Sarah）与Office Depot一起领导其供应链开发小组，与毕马威（KPMG）的商务咨询5年，并从国际3PL开始了她的职业生涯。
新闻发布Sarclisa在中国获得了首次批准，用于治疗成年患者的复发或难治性多发性骨髓瘤
• Approval based on positive pivotal ICARIA-MM phase 3 study using the China-based IsaFiRsT real-world study as bridging data, which demonstrated Sarclisa and the standard treatment Pd, improved responses and long-term outcomes compared to Pd alone in R/R MM patients • Sarclisa-Pd is currently recommended by the Chinese Society of Clinical Oncology ( CCSCO) and Chinese Anti-Cancer Association ( CACA) treatment该患者人口巴黎的指南，2025年1月13日。中国国家医学产品管理局（NMPA）批准了一种抗CD38药物Sarclisa，并结合了Pomalidomide和Pomalidomide和Dexamethasone（PD），用于治疗多发性骨髓瘤患者（MM），他们至少接受了一种先前的治疗疗法，包括Lenalidomide和蛋白酶蛋白酶体内的蛋白酶疗法和蛋白酶蛋白酶体。
LIC的SARAL退休金（UIN：512N342V05）
根据印度保险监管和发展局（IRDAI）的指南，这是一项标准的即时年金计划，该计划在所有终身保险公司中提供相同的条款和条件。保单持有人可以选择从两种可用选项中选择年金类型，并支付一次性金额。在政策成立时保证年金率，在整个年金中，应支付年金。可以通过LIC的网站www.licindia.in脱机以及在线购买此计划。特此通知潜在的保单持有人，尽管做出购买决策参考可能是针对类似的可用产品，以便选择并选择最适合其需求的选项/产品，例如年金，ULIPS等。
新的Sarclisa皮下配方在多发性骨髓瘤的Iraklia 3期研究中满足了共有终点。
• Sarclisa SC formulation added to Pd for the treatment of R/R MM met the co-primary endpoints in the IRAKLIA phase 3 study, demonstrating non-inferiority compared to Sarclisa IV • IRAKLIA is the first global phase 3 study to evaluate the SC administration of a cancer treatment via an OBDS • OBDS is an alternative delivery method designed to improve the patient experience and currently available SC administration Paris, January 9, 2025.是由研究性，随机，开放标签的Iraklia阶段研究的结果表明，通过体内交付系统（OBD）在固定剂量下（SC）施用的Sarclisa结合了Pomalidomide和Pomalidomide和Dexamethasone（PD），并在稳态（ORRIDE）（ORRIDE）（ORRIDE）（ORRIDE）（ORR）方面（co）（co）的稳定范围（ORR）（c）复发或难治性多发性骨髓瘤（R/R MM）的患者的静脉注射（IV）SARCLISA与PD结合使用，与PD结合使用。还达到了2个周期2的关键次要终点，包括非常好的部分反应（VGPR），输注反应的发病率和C槽。这项研究正在进行中，完整的结果将在即将举行的医学会议上提出。
小肠的肉瘤类癌
案例表现，一名50多岁的男人患有四肢际病史，这是由于汽车事故和慢性便秘，腹泻，下腹痛，恶心和呕吐。CT扫描显示乙状结肠炎和8厘米（最大维度）左下象限小肠质量。剖腹手术显示出完全切除的肠壁中的jejunum质量。对试样的总检查显示了肠壁内柔软的大型乳脂状肿瘤（图1A – C）。显微镜下，样品揭示了由纺锤体细胞实心板组成的侵入性肿瘤（图1D）。纺锤体细胞具有适量的嗜酸性细胞质，过度骨质，卵形对细长核，有些具有突出的核仁。有丝分裂活性是轻快的，具有非典型有丝分裂数字。存在局灶性坏死和出血。免疫染色表明肿瘤细胞的阳性是阳性的AE1/AE3，Vimentin，Ema（焦点）和CAM5.2（焦点）（图2），而CD117，DOG1，CD34，S100，S100，SMA，Desmin，desmin，ck7和ck20（未显示）（未显示）。KI-67增殖指数高达50–60％。 总体发现支持了与小肠的肉眼癌癌相一致的杂质纺锤体肿瘤。KI-67增殖指数高达50–60％。总体发现支持了与小肠的肉眼癌癌相一致的杂质纺锤体肿瘤。
约翰·萨诺（John Sarno）博士的《每日12个提醒》指南
每日提醒2解释了由于该地区轻度氧气剥夺或没有足够的血流会导致严重的疼痛而不会造成任何损害，因此感到疼痛。慢性疼痛是一种复杂的现象，不仅涉及组织损害等物理因素，还涉及心理，社会和文化因素。疼痛可能受到焦虑，抑郁，压力和对疼痛的信念等情绪和认知因素的影响。
羊栖菜属植物的抗氧化和抗菌潜力...
马尾藻是印度尼西亚古农基杜尔海岸最丰富、种类最多的大型藻类。尽管马尾藻具有抗氧化和抗菌特性，但在古农基杜尔，它作为化妆品成分的使用却有限。本研究旨在基于 DNA 条形码鉴别马尾藻并探索其抗氧化和抗菌特性。从古农基杜尔海岸收集了三种马尾藻，并通过针对核糖体内转录间隔区 2 (ITS2) 序列的 DNA 条形码进行鉴别。采用正庚烷/乙酸乙酯/乙腈/丁烷-1-醇/水溶剂的三相法进行提取。通过测试提取物对四种细菌的最低抑菌浓度 (MIC) 和其 IC 50 容量来评估提取物的生物活性。DNA 条形码鉴别出了三个确认的物种：S. oligocystum，与 S. aquifolium 密切相关；S. ilicifolium，与 S. yinggehaiense 密切相关；和 S. aquifolium ，与 S. oligocystum 和 S. megalocystum 密切相关。三相提取物的三个阶段分为：1（顶部）、2（中间）和 3（底部）。对四种微生物的 MIC 测试显示活性范围从无抑制到最小活性。使用 IC 50 对 S. ilicifolium 和 S. aquifolium 提取物进行抗氧化能力检查，得到的值范围从强到非常强。这些发现得到了 LC-MS 去重复的进一步支持，揭示了 sargachromanols A 和 Cystodione I 分子的存在。
Harry Etienne、Sarah Hamdi、Marielle Le Roux、Juliette Camuset、Theresa Khalife-Hocquemiller 等人。胸外科中的人工智能：过去、现在、观点和局限性。欧洲呼吸评论，2020，29 (157)，第 200010 页。10.1183/16000617.0010-2020。hal-03060612
摘要 人工智能 (AI) 技术在日常生活的许多领域越来越普遍。尽管人工智能的广泛应用仍然有限，但医疗保健行业对此感到担忧。胸外科医生应该意识到可能影响其日常实践的新机会，无论是通过直接使用人工智能技术还是通过相关医学领域（放射学、病理学和呼吸医学）间接使用。本文的目的是回顾与胸外科相关的人工智能应用，并讨论其在欧盟应用的局限性。人工智能的关键方面将通过临床途径开发，从肺癌诊断开始，然后是决策的预后辅助程序，然后是机器人手术，最后是人工智能的局限性、与医学相关的法律和伦理问题。医生和外科医生必须具备人工智能的基本知识，以了解它如何影响医疗保健，并考虑他们可能与这项技术互动的方式。事实上，相关医学专业之间的协同作用以及机器和外科医生之间的协同关系可能会加速人工智能在增强外科护理方面的能力。
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。