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第二次公告
日本千雪大学（OMC）成员hitoki yoneda电气通讯大学（ALPS）OSAMU MATOBA KOBE大学（BISC，SI-THRU）Yasuhiro Awatsuji Kyoto技术研究所（BISC）大阪大学（HEDS）ASER工程学，大阪大学（HEDS）Yasuhiko Arakawa Tokyo University of Tokyo（ICNNQ）Toshihiko Shimizu Shimizu Shimizu Shimizu Osaka University（LSC） Omiya大学（OPTM）Tomoyuki Miyamoto科学学院东京（OWPT）KAYO OGAWA JAPAN JAPAN WEMEN的WEMENS（OWPT）TAKUNORI TAIRA RIKEN（TILA-LIC）TETSUYA ISHIKAWA RIKEN（XOPT）山内 大阪大学 (XOPT) 近藤 伸之 OPI 理事会、日本激光株式会社会长 武田 光男 宇都宫大学 OPI 理事会 绿川 胜美 OPI 理事会、日本理化学研究所先进光子学中心主任 上田 健一 电气通信大学名誉教授
引文 Shimizu T, Inoue E, Ohkuma R, Kobayashi S, Tsunoda T 和 Wada S (2023) 晚期非小细胞肺癌患者的可溶性 PD-L1 变化
非小细胞肺癌 (NSCLC) 占肺癌病例的大多数，是癌症相关死亡的主要原因。大多数 NSCLC 病例在诊断时伴有远处转移 (1)。因此，对晚期 NSCLC 病例的有效治疗至关重要 (2)。经过随机 3 期试验，针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的单克隆抗体 nivolumab 和 pembrolizumab 已成为晚期 NSCLC 患者的标准治疗 (3-5)。程序性死亡蛋白配体 1 (PD-L1) 在 NSCLC 组织中的表达率为 24% 至 60%，肿瘤 PD-L1 表达似乎是预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 有效性的潜在生物标志物。目前，这些抗 PD-1 抑制剂已被用作一线治疗 PD-L1 高表达（≥ 50% 的肿瘤细胞）且无 EGFR、ALK 或 ROS1 异常的晚期 NSCLC 患者的单药疗法（6）。获取晚期 NSCLC 患者的肿瘤组织可能具有挑战性。与基于血清的检测相比，组织分析不太适合用于治疗监测。最近有报道称，血浆或血清中的治疗前或治疗后可溶性 PD-L1（sPD-L1）可作为监测 NSCLC 患者 ICI 治疗的潜在生物标志物（7-13）。然而，很少有报道研究 sPD-L1 随时间的变化是否可以作为 ICI 疗效的生物标志物。在过去几年中，一些研究已经检验了治疗前或治疗后 sPD-L1 水平与各种癌症预后之间的关联。 2023 年，Sze ́ les 等人进行了一项荟萃分析，以评估治疗前 sPD-L1 与多种人类恶性肿瘤生存期之间的相关性 ( 14 )。汇总的总体估计值表明，sPD-L1 是各种癌症中 OS 较短的重要指标，在 NSCLC 中观察到的关联性最强。然而，当谈到 sPD-L1 变化时，先前的研究得出了不一致的结果，可能是由于样本量小或缺乏具有临床意义的关系。为了确定 sPD-L1 变化的作用，我们使用来自七项试验中的两项的个体患者数据对 PD-1 抑制剂治疗进行了协作个体患者数据荟萃分析。
物理年会议程总表Detailed Meeting Agenda
09:30 ～ 09:45 Germar Hoffmann Sunao Shimizu Yu-Wei Chen Ravish Kumar Jain YingLin Li Yu Hung Lin JaYil Lee Yan-Ru Chen Chan-Ching Lien Saikat Karmakar Po-Feng Wu Amar Aryan Chen-Kang Huang Hsin-Yeh Wu Chin-Chia Wu Anli Tsai
疫苗接种的健康益处 - 欧盟
在1954年发现了麻疹病毒，并于1963年引入了一种疫苗。多亏了2000年至2018年的疫苗接种，麻疹全球死亡下降了73％。预防了2300万人死亡。自2002年以来，美洲一直没有麻疹。但是，由于某些地区的疫苗接种覆盖范围不足，因此在几个欧洲国家仍发生麻疹爆发。©谁/Yoshi Shimizu
1869.pdf
通过 LDA 进行高精度介电常数测量：探测块状月壤密度和假定的月球冰。 [PubMed] Miyamoto H. 1,2，Kobayashi M. 1，Murakami T.，Takekura S. 1，Toida A. 1，Shimizu Y. 1，Takemura T.，Yoshimitsu T. 3，Usami N. 3，Otsuki N. 9，T Niihara 10，T USUI 2，H Nagaoka 7，K Saiki 7，J Culton 2，E ASPHAUG 11，P MICHEL 1,12，T HIMENO 1，M WATANABE 1，1 TOKYO，TOKYO，TOKYO UNISWERY OF TOKYO UNIOSYEN，2 ADELAIDE UNIOSSION，2 ADELAIDE UNISWERS，2 JAXA，3 JAXO，4 CHUOO UNIXPY SERMES，4 CHUOY UNIXICY约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）应用物理实验室，冈马科学大学10号，亚利桑那大学11号，13 Gakushuin University
住友理工将几乎 100% 使用可再生能源为其技术研究实验室供电～利用回收食品发电沼气，用于当地能源生产和消费～
住友理工株式会社（总部：名古屋市中村区；总裁兼首席执行官：清水一志；以下简称“住友理工”）与 JFE 工程集团旗下的 Urban Energy Corporation（总部：横滨市鹤见区；总裁首席执行官：小林淳；以下简称“Urban Energy”）、J&T Recycling Corporation（总部：横滨市鹤见区；总裁兼首席执行官：长谷场博之；以下简称“J&T Recycling”）及其子公司 Bios Komaki Company Limited（总部：爱知县小牧市；总裁兼代表董事：广部智树；以下简称“Bios”）合作，自 6 月起将住友理工研究所“Technopia”（爱知县小牧市）使用的所有电力转换为大量可再生能源，作为实现碳中和的努力之一。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
人机合作的关系规范
Brian D. Earp*, Sebastian Porsdam Mann*, Mateo Aboy, Edmond Awad, Monika Betzler, Marietjie Botes, Rachel Calcott, Mina Caraccio, Nick Chater, Mark Coeckelbergh, Mihaela Constantinescu, Hossein Dabbagh, Kate Devlin, Xiaojun Ding, Vilius Dranseika, Jim A. C.埃弗里特（Everett），鲁伊普（Everett Maximilian Kroner Dale, Simon M. Laham, Benjamin Lange, Muriel Leuenberger, Jonathan Lewis, Peng Liu, David M. Lyreskog, Matthijs Maas, John McMillan, Emilian Mihailov, Timo Minssen, Joshua Teperowski Monrad, Kathryn Muyskens, Simon Myers, Sven Nyholm, Alexa M. Owen, Anna Puzio, Christopher Register, Madeline G. Reinecke, Adam Safron, Henry Shevlin, Hayate Shimizu, Peter V. Treit, Cristina Voinea, Karen Yan, Anda Zahiu, Renwen Zhang, Hazem Zohny, Walter Sinnott-Armstrong, Ilina Singh, Julian Savulescu+, Margaret S.克拉克
新闻稿 Datopotamab Deruxtecan 的新型基于计算病理学的 TROP2 生物标志物可预测非
参考文献 1 Mito R 等人。Pathol Int。2020；70(5):287-294。 2 Shvartsur A 等人。Genes & Cancer。2015 年 3 月；6(3-4): 84-105。 3 Shimizu T 等人。J Clin Oncol 2023；41:4678-87。 4 Heist RS 等人。J Clin Oncol。2017；35:2790-7。 5 世界卫生组织。全球癌症观察站：肺癌。访问日期：2024 年 9 月。 6 Cancer.net。肺癌 - 非小细胞：统计数据。访问日期：2024 年 9 月。 7 美国国家癌症研究所。SEER 癌症统计数据说明书：肺癌和支气管癌。访问日期：2024 年 9 月。 8 Chen R 等人。J Hematol Oncol。 2020:13(1):58。9 Majeed U 等人。J Hematol Oncol。2021；14(1):108。10 Pircher A 等人。抗癌研究。2020；70(5):287-294。11 Rodríguez-Abreau D 等人。Ann Onc。2021 年 7 月；32(7):881-895。12 美国癌症协会。非小细胞肺癌的靶向药物治疗。2024 年 9 月访问。