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引用Srinivasan C，Ritchie B和Adatia A（2024）在遗传性血管性水肿中由于C1抑制剂的发挥作用：第一个现实世界证据
遗传性血管性水肿（HAE）是一种罕见的遗传疾病，会导致发作性皮肤和粘膜下肿胀，主要影响四肢，面部，胃肠道和上呼吸道（1）。HAE的最常见形式是由于血浆Kallikrein（PK）的主要抑制剂（PK）的主要抑制剂以及接触激活途径中血浆Kallikrein（PK）的主要抑制剂和激活的凝结因子XII所致。pk从高分子量激素（HMWK）中裂解血管活性肽的心动激肽，因此其阴性调节剂的丧失会导致头肌激素过度肿胀，后来受影响的患者肿胀（2）。长期预防（LTP）预防血管性水肿发作是当前HAE管理的基石。随着现代高效的LTP疗法的出现，治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化（3）。 2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂（PD-C1）或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理（4）。 berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK（5）。 这是一种口服的可生物利用药物，与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合，从而防止HMWK裂解。 在2021年，第3阶段的APEX-2研究表明，BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44％，其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70％（6）。 Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。随着现代高效的LTP疗法的出现，治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化（3）。2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂（PD-C1）或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理（4）。berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK（5）。这是一种口服的可生物利用药物，与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合，从而防止HMWK裂解。在2021年，第3阶段的APEX-2研究表明，BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44％，其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70％（6）。Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。最常见的治疗急性不良事件是胃肠道（GI）的副作用，例如腹痛，腹泻和腹泻。在此，我们描述了加拿大berotralstat使用的第一个现实研究。
斯里尼瓦瑟·拉马努金 - 数学家，因...而闻名
助理教授 数学系，SL Bawa DAV 学院，巴塔拉 摘要 斯里尼瓦萨·拉马努金是一位印度数学家，以其在数论、连分数和无穷级数方面的开创性贡献而闻名，他仍然是数学史上最具影响力的人物之一。拉马努金 1887 年出生于殖民地印度，他基本上是自学成才，尽管受过的正规教育有限，但他还是发展了自己的数学理论。他早期在配分函数、高度合数和模形式性质方面的工作为数论的重大进步铺平了道路。拉马努金与英国数学家 GH 哈代的合作尤为卓有成效，从而发展了几个数学概念，包括著名的哈代-拉马努金数。他在无穷级数方面的工作，尤其是他的快速收敛到圆周率的级数，对数学分析和计算算法产生了深远的影响。尽管拉马努金的一生很短暂——32 岁便去世——但他的发现仍然激励着当代数学研究，尤其是在密码学、统计力学和计算机科学等领域。本文探讨了拉马努金的一生、他在数学方面的主要贡献以及他对现代数学的持久影响，展示了他的工作成果的持久遗产及其在数论和数学计算领域的相关性。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
Srinivasa Rao Bakshi - Chennai
2021 年 3 月 15 日至 20 日，印度理工学院印多尔分校冶金工程与材料科学系举办为期六天的在线 QIP 教师发展计划，通过“粉末冶金基础与进展”短期课程讲授“粉末冶金在微重力条件下的烧结、液相烧结、烧结理论与机理”