小儿急性白血病是资源有限国家的一个重要挑战,在这种情况下,由于财务,后勤和监管限制,可以使用诸如汽车T细胞和免疫疗法等疗法。尽管这种疗法改变了高收入国家的治疗结果,但替代策略对于解决造血干细胞移植(HSCT)在资源有限的地区的造血干细胞移植(HSCT)后的高风险至关重要。在巴西,由于与成本和基础设施相关的挑战,与美国成千上万的CAR T细胞疗法相比,T-Cell疗法的经验仅限于100名患者(1)(1)(2)。tisagenlecleucel(Kymriah®),第一个商用汽车T细胞产品,批准了患有复发或难治性B-cell急性淋巴细胞白血病(B-all)的儿童和年轻人,于2023年在巴西供应。一项全国调查报告说,在用tisagenlecleucel治疗的七个机构中,只有15例儿科患者,其中46%的患者在270天的中位随访后,有46%的儿科患者可实现持久的缓解和B细胞Aplasia(3)。高昂的笨蛋患者可以接受治疗,因此迫切需要更广泛的资金机制或进行研究。巴西卫生监管机构(ANVISA)已实施框架,以确保对先进疗法的安全和监测,从而促进了他们在该国的介绍。Oswaldo Cruz基金会(Fiocruz)致力于通过当地生产(包括汽车T细胞疗法)的当地生产来降低成本,以扩大公共医疗保健系统中的访问。圣保罗大学(USP)RibeirãoPreto在该国开创了T-Cell开发的开发,其本地生产的成本要低得多。最近在骨髓移植期刊上发表的研究中详细介绍了这些努力,证明了这些举措在治疗儿科所有方面的可行性和安全性,并产生有希望的结果(4)。这种举措强调了学术研究和本地生产在应对低收入和中等收入国家(LMIC)的经济挑战方面的重要性。在所有复发后HSCT的CAR-T细胞中,对于预防疾病复发更为重要。已探索了移植后维护,以减轻急性白血病的复发风险。在成人急性髓细胞性白血病(AML)中广泛研究了降压剂(例如,偶氮替丁和德替滨)与Venetoclax结合的,
塞贝拉斯·马雷大学(UNS)与堪培拉大学和澳大利亚国家电动汽车卓越中心(NEVCE)合作,通过印度尼西亚基地基础设施(DIBI)项目,由澳大利亚政府资助,dibi项目不仅回答了独奏市运输电气化的需求,而且还构成了对印尼与澳大利亚之间电动汽车协作的理解备忘录,这是墨尔本在梅尔伯恩举行的东盟 - 澳大利亚2024峰会的结果。在小组讨论论坛(FGD)中,工程学院涉及各种利益相关者,例如Surakarta City运输局,PLN,Bengawan Solo River盆地,Putri Cempo TPA经理和研究人员。本讨论的重点是浮动PLTSA和PLT的可再生能源潜力,以及找到从UNS和NEVCE技术降低电气化成本的解决方案,以在Java中部产生绿色经济。
项目要求 需要定期维护疏浚,每 3 至 5 年一次,疏浚量约为 9,000 至 15,000 立方码。 部分河流的上一次疏浚是在 2015 年。 沉积物采样已使用 FY23 资金完成。 将使用 FY24 资金启动疏浚物管理初步评估。 需要进行维护疏浚,但疏浚前需要确定和协调放置地点。 项目的洪水风险管理组件(堤坝系统)需要维修。北堤坝的堤坝在 2012 年进行了大规模重建。南堤坝需要维修。 南堤坝维修的工程和设计正在使用 FY23 BIL 资金完成。这些维修的建设资金由 FY24 BIL 提供。 北岸需要进行小规模维护,包括修复剥落的混凝土、修复土堤和安装挡水板起重设备。
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摘要大学校园旨在为学生提供开放和绿色的空间,以创建和脱颖而出。在本文中,评估了塔塔工程学院的校园室外空间(COS)的重新设计,因为它是一个被暴露于过度太阳辐射的学院的建筑物所忽略的中央广场。该研究的方法包括许多阶段。首先,Novalynx气象站评估了现场测量,并通过气候顾问计划调查了天气数据文件。接下来,通过模拟程序ANSYS Fluent CFD软件对所提出的设计进行了测试和评估,以研究热可比性。通过比较太阳热通量,反射红外太阳通量,周围建筑物的壁辐射热通量和温度分析来揭示新设计的积极环境影响。结果表明,COS重新设计启动了一个框架,该框架集成了环境舒适方法,从而产生了改造设计标题。关键字太阳辐射,改造城市研究,热舒适,校园户外空间
摘要 病变是由于受伤或疾病而受损的组织区域。因此,脑病变是脑内受伤或患病的区域。虽然定义听起来很简单,但理解脑病变却可能很复杂。这是因为脑病变有很多种类型。它们的范围从小到大,从少到多,从相对无害到危及生命。如今,磁共振成像 (MRI) 的使用越来越多。人类专家在 MR 图像中手动描绘多发性硬化症 (MS) 病变既费时又主观,而且容易受到专家间差异的影响。因此,需要自动分割来替代手动分割。在本文中,二维离散小波变换 (DWT) 用于从分析 MR 图像中提取局部信息。集成决策树 (EDT) 和集成支持向量机 (ESVM) 用于分割 MS 病变并自动区分 MS 病变区域中的块和非 MS 病变中的块。我们在真实的 MRI 数据集上评估了我们的方法。我们可以以超过 98% 的准确率检测出 MS 病变。使用真实的 MRI 数据集评估技术。结果与事实进行了比较。本文描述的所提出的技术的主要贡献是使用 DWT 和集成机器学习并解决分类数据不平衡的问题,而不会更改或丢失训练数据。关键词:MRI、多发性硬化症、自动分割、集成支持向量机、集成决策树、病变。