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与肌萎缩侧索硬化症相关的额叶功能网络中断：基于 fNIRS 的最小生成树分析
最近有越来越多的证据将脑组织网络中断与多种神经退行性疾病联系起来，包括一种罕见的绝症——肌萎缩侧索硬化症 (ALS)。然而，不同研究中脑网络特征的可比性仍然是传统图论方法面临的挑战。解决此问题的一种建议方法是最小生成树 (MST) 分析，它提供了偏差较小的比较。在这里，我们评估了 MST 网络分析对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像模式记录的血流动力学反应的新应用，在基于活动的范式中研究额叶功能性大脑网络拓扑中的假设中断作为执行功能障碍的标志，执行功能障碍是 ALS 研究报告的最常见的认知缺陷之一。我们分析了从九名 ALS 患者和十名年龄匹配的健康对照者记录的数据，首先使用锁相值 (PLV) 分析估计功能连接，然后构建相应的个体和组 MST。我们的结果表明，在多个 MST 拓扑特性方面，组间存在显著差异，包括叶分数、最大度、直径、偏心率和度发散。我们进一步观察到 ALS 组中的全局转向更集中的额叶网络组织，这被解释为该队列中的网络更加随机或失调。此外，相似性分析表明对照组中各个 MST 的重叠略有增加，这意味着健康队列中的参考网络拓扑变化较低。我们的节点分析表明，健康对照组的主要局部枢纽在额叶皮质上分布更均匀，左前额叶皮质 (PFC) 的发生率略高，而在 ALS 组中，最常见的枢纽是不对称的，主要在右前额叶皮质中观察到。此外，还证明了全局 PLV (gPLV) 同步指标与疾病进展有关，一些拓扑特性（包括叶分数和树层次结构）与疾病持续时间有关。这些结果表明，失调、集中化和
跨越大西洋
您可以在第9页的采访中向Felix Beuschlein以及Tobias Quias（内分泌协会联合主席）阅读更多信息，他们告诉我们有关协作过程的信息。在第8页上，指南工作组的另一位成员奥拉夫·德克斯（Olaf Dekkers）讨论了指南的构建方式，它解决的问题以及它将在大西洋两侧在患者护理中所扮演的重要作用。您可以期待每年未来的联合准则；下一个是2025年，将重点关注怀孕的糖尿病。肥胖的管理是一个持续的挑战，有效的药物方法为研究提供了令人兴奋的领域。在第12页上，弗朗切斯科·乔金诺（Francesco Giorgino）和艾琳·卡鲁索（Irene Caruso）讨论了次鲁丁酯的作用的最新见解，次鲁丁酯的作用是一种有可能达到减肥水平的药物，以前只有在减肥手术后才能看到。ESE积极支持下一代内分泌学家和内分泌研究人员。在第10页上，卡里姆·梅兰（Karim Meeran）在欧洲内分泌，糖尿病和代谢方面向我们更新了我们：一种国际标准，可以证明我们的学科知识。考试实际上是在2023年上次坐在全球的候选人的几乎。参加考试的另一个机会即将举行，并提供赠款，以帮助会员满足费用。ESE年轻的内分泌学家和科学家（眼睛）观察计划也支持早期的职业研究者。重要的是，对于寄宿中心和导师来说，这也是一种宝贵的体验。了解更多信息，包括为什么要考虑托管观察计划参与者，第11页。其余的页面中充满了令人兴奋的科学，我们的期刊和斯德哥尔摩的第26届欧洲内分泌学大会，新的EJE崛起明星，快速发展的ESE团队以及屡获殊荣的欧洲荷尔蒙日，此外还有很多其他内容。希望您喜欢阅读杂志；请与您的想法和评论联系。
从人类反馈中学习跨越结构的反馈
本学期的项目解决了建立一个结构的挑战，该结构使用从人类偏好中学习的强化学习，将两个支撑跨越差距连接起来。这种方法涉及从人类反馈中学习奖励预测指标，这是结构任务的演示。提出用于用人类反馈训练代理的算法后，该报告首先实验验证方法。两个奖励模型的有效性之间的比较如下：一个基于手工特征的线性组合，另一个基于卷积神经网络的线性组合。随后，该报告根据基于重新预测指标的分歧而评估了查询选择策略的影响。该报告以测试结束，将训练的代理与从人类偏好获得的奖励与基准前进强化学习代理人相比，证明了拟议奖励塑造策略的承诺。
引用：Allaart LJH，Spaning S，Lafosse L等。开发一种机器学习算法以预测恢复和功能结果的概率
摘要简介肩袖撕裂修复手术的有效性受到多种与患者相关的，以病理学为中心和技术因素的影响，这被认为导致报告的雌激增率在17％至94％之间。足够的患者选择被认为对于达到令人满意的结果至关重要。然而，尚未达成明确的共识，即哪些因素最可预测成功手术的因素。涵盖所有方面的临床决策工具仍有待制作。人工智能（AI）和机器学习算法使用复杂的自学习模型，可用于制造患者特定的决策工具。这项研究的目的是开发和训练可以用作在线可用临床预测工具的算法，以预测接受肩袖修复的患者的恢复风险。方法和分析这是一项回顾性的，多中心的队列研究，使用了对经过肩袖修复的患者的多项研究的汇总个人患者数据，并通过高级成像以在手术后至少6个月进行愈合进行评估。本研究由两个部分组成。第一部分：收集所有可能影响回顾性多中心数据重新风险的潜在因素，旨在包括全球1000多名患者。第二部分：将所有影响因素组合到一个模型中，该模型可以在临床上用作使用机器学习的预测工具。研究结果将通过同行评审期刊中的出版物进行传播。机构审查委员会批准不适用于当前的研究方案。道德和传播用于安全的多中心数据交换和分析，我们的机器学习联盟遵守WHO规定的“使用政策以及在公共卫生紧急情况下，谁在成员国中收集的数据收集的数据”。
引用：Van Spanning SH，Verweij LPE，Allaart LJH等。机器学习算法的开发和培训，以识别有风险的患者
抽象引入肩部不稳定性是常见的伤害，报告的发生率为每100 000人23.9。关于最有效的治疗策略仍有持续的辩论。非手术治疗的复发率高达60％，而手术治疗（例如BankArt修复和骨骼阻滞程序）的复发率较低（分别为16％和2％），但并发症率较高（分别<2％和30％）。确定复发风险的方法已开发出来；但是，仍然缺乏特定于患者的决策工具。人工智能和机器学习算法使用自学习的复杂模型，可用于制造患者特定的决策工具。当前研究的目的是开发和培训机器学习算法，以创建一个预测模型，以在临床实践（作为在线预测工具）中使用，以估计BankArt维修后的复发率。方法和分析这是一项多中心回顾性队列研究。将包括通过关节镜bankart修复而无需重新杀伤治疗的创伤性前肩部脱位的患者。本研究包括两个部分。第1部分，收集了使用多中心数据进行关节镜BANKART修复后影响复发率的所有潜在因素，旨在包括来自全球> 1000名患者的数据。第2部分，多中心数据将使用机器学习算法进行重新评估（并在适用的情况下进行补充）以预测结果。复发将是主要结果指标。道德和传播用于安全的多中心数据交换和分析，我们的机器学习联盟遵守WHO的“使用政策以及在公共卫生紧急情况下在成员国中收集的数据收集的数据的政策”。研究结果将通过同行评审期刊中的出版物进行传播。本研究不需要机构审查委员会。
使用量子退火器解决最小生成树问题
摘要 — 量子退火 (QA) 是一种不同于门模型量子计算的技术。本研究提出了一种在量子退火器上解决最小生成树 (MST)（或最小权重生成树）问题的新技术。该问题之所以受到关注，是因为它在聚类、无监督学习、网络设计和图像处理等领域都有应用。量子云计算的出现为普通社区提供了以前无法使用的量子计算工具。D-Wave 系统最近发布了对其量子退火器类型硬件的云访问，该项目利用该硬件为 MST 问题提供了一种新颖的解决方案。索引术语 — 量子计算、D-Wave 系统、量子算法、最小生成树 (MST)、聚类、无监督学习。
产生针对多重跨越的多样化抗体...
多跨膜蛋白是超过一半 FDA 批准药物的靶标。它们继续在药物发现中发挥巨大作用，并代表一些最重要的蛋白质家族，包括 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 和离子通道。鉴于膜蛋白家族的大小以及需要以较低的脱靶效应靶向单个多跨膜蛋白，许多公司寻求寻求选择性强效抗体疗法，而不是小分子药物。然而，使用传统的免疫和杂交瘤工作流程很难产生足够的药物质量抗体，使用体外展示技术则更加困难。为了满足这一需求，AlivaMab Discovery Services (ADS) 开发了可以在不到标准免疫和体外展示方法所需时间的一半内产生大量高效力抗体的策略。下面，AlivaMab Discovery Services 抗体发现方法应用于多个 GPCR，从而快速产生多种高亲和力抗体。
扳手蟹渔业收获战略：2020-2025 年
下限参考点设定为每捕捞 0.5 公斤的商业指数值，这代表了渔业中约 20% 的生物量。为了在资源减少的情况下为决策提供更大的确定性，下限仅基于 sCPUE 指数而非汇总指数设定。为了实现可持续的库存和经济高效的商业部门，渔业的 TACC 上限设定为 1300 吨，TACC 下限设定为 300 吨。在管理策略评估期间，这些限制参考点被证明可以降低渔业关闭的可能性。TACC 从一个 TACC 时期到下一个 TACC 时期的变化量通过最大和最小变化缓冲区来限制，以帮助减少短期内的 TACC 变化。除了缓冲区之外，TACC 每两年设置一次，以进一步减少年度间 TACC 变化。所有绩效指标和参考点均列于表 4 中。