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引用风扇J，Tao L，Zhan W，Li W，Kuang L，Zhao Y和Zhou W（2024）对比造影剂的定性和定量参数的诊断值
分化的甲状腺癌（DTC）（1）包括乳头状甲状腺癌（PTC），卵泡甲状腺癌（FTC）及其变异亚型（2），是最常见的内分泌恶性肿瘤，并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后，碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益，范围为80％至95％（3，4）。然而，大约5％-20％的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异，导致不同的亚型和预后不良，这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关（5）。因此，甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声（CEU）可以实时评估组织的微循环灌注（6），提供准确可靠的数据，并且可以避免由个体差异引起的诊断错误（7）。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度，它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而，甲状腺结节具有不同的血管生成模式，并且CEUS上的表现可能不同（8）。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征，但是，大多数是基于结节内部（9-11），而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌（12）。到目前为止，只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征（13）。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
多国收入/特许经营税新墨西哥州颁布公平的公司所得税率和税款，范围F f所得税警报
•H.B.252消除了适用于500,000美元以下的收入的较低的4.8％的公司所得税率，所有收入组的统一率为5.9％，于2025年1月1日生效。•H.B.252扩大该州的公司所得税基础，包括f子部分收入在2025年1月1日生效。•该立法还缩小了从水边缘申请小组中排除的所有公司，这些公司的财产，薪资和销售额不到其20％的财产，薪资和销售，这些公司属于美国境内或在美国以外的公司或其财产或领土内有组织或成立的公司，而该公司或其物业，薪资少于销售，销售境内的公司，境内销售范围不到销售，销售境地，境内销售境地，境地销售境地销售境地。•立法消除了从事某些发电的纳税人的单个销售要素分配规则的日期日期，从而使他们能够永久按单个销售要素选择分配业务收入。•H.B.252扩大了某些现有的税收抵免，并创建了与地热耦合热泵，地热电发电单元，电动汽车和电动汽车充电单元有关的几个新税收抵免。
用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
纳米复合材料中量身定制功能的生成AI
生成AI在纳米复合材料的开发中的整合通过实现量身定制的功能彻底改变了该领域。这种创新方法利用机器学习算法设计和优化具有特定特性的纳米复合结构。通过生成纳米复合构型的庞大虚拟库，生成的AI加速了具有增强的机械，热和电气性能的新型材料的发现。本摘要概述了生成AI驱动的纳米复合材料设计中最新的最新概述，强调了其改变能源，航空航天和生物医学等行业的潜力。我们探索了这个新兴领域的挑战和机遇，强调了生成AI在纳米复合材料中解锁前所未有的功能的潜力。
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
靶向自噬以增强口腔癌的化学疗法和免疫疗法
口腔癌是一种高度恶性疾病，其特征是复发，转移和预后不良。自噬是在压力条件下引起的分解代谢过程，已显示在口腔癌发展和治疗中起双重作用。最近的研究已经确定，口腔上皮细胞中的自噬激活通过抑制诸如雷帕霉素（MTOR）哺乳动物靶标（MTOR）和有丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）等关键途径来抑制癌细胞的存活，同时激活腺苷一单磷酸蛋白磷酸蛋白磷酸蛋白基因酶（AMP）。诱导自噬会促进真核起始因子4E的降解，从而减少转移并增强化学疗法，放疗和免疫疗法的效率。此外，自噬诱导可以调节肿瘤免疫微环境并增强抗肿瘤免疫力。本综述全面总结了自噬和口腔癌之间的关系，重点介绍其机制和治疗潜力，并结合常规治疗方法。虽然有希望，但尚待阐明自噬诱导剂在口腔癌治疗中的确切机制和临床应用，为未来的研究提供了新的方向，以改善治疗结果并减少复发。
Emily Tarsell，LCPC，LCPAT
来信 Silvia de Sanjosé* [1] 最近发表的社论从多个角度来看都是有问题的。主要是，它试图将一个复杂的问题描绘成一个简单的二分法，即所谓不合理的“反 HPV 疫苗行动主义”与所谓的绝对科学之间的简单二分法，而后者大概已经为 HPV 疫苗的安全性和有效性提供了无可争辩的证据。尽管存在许多毫无根据的过早乐观情绪，但事实是 HPV 疫苗迄今为止尚未预防一例宫颈癌（更不用说宫颈癌死亡了）。相反，临床试验表明，HPV 疫苗可以预防一些与 HPV-16 和 HPV-18 感染相关的癌前 CIN 2/3 病变，无论疫苗接种状况如何，其中很大一部分都会自发消退 [2-4]。例如，在 13 至 24 岁的青少年女性中，38% 的 CIN 2 在一年后消退，63% 在两年后消退，68% 在三年后消退 [5]。此外，由于误分类率高、观察者内和观察者间诊断重复性差以及回归率高，CIN 2 作为癌症前兆的有效性值得怀疑 [6-9]。根据 Castle 等人的研究 [7]，CIN 2 是所有组织病理学诊断中重复性最差的，可能部分反映了抽样误差。而 CIN 3 是癌症更可靠的标志
文章利用计算机靶标预测寻找熟悉天然产物的新分子靶标
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克，奥地利； F.Mayr@uibk.ac.at (FM)； Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州)； birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS)； hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢，亥姆霍兹中心慕尼黑，Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg，德国； gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de（总经理）； adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系，Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald，德国；ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG)；jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科，Freiburgstrasse 15, 3010 Bern，瑞士；patrirodcas@gmail.com (PRC)； amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系，Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼，瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部，Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔，瑞士；silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI)；alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS)，药物设计和优化系，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国； rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学，制药和药物化学，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国 9 海德堡大学，药学和分子生物技术研究所 (IPMB)，药物化学，Im Neuenheimer Feld 364，69120 海德堡，德国；christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心，Via Mach 1，38010 San Michele all'Adige，意大利；stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系，Philosophenweg 14，07743 耶拿，德国； oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校，慕尼黑工业大学，Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，8 Medical Drive, Singapore 117597，新加坡 14 药学研究所，萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系，Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所，因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，因斯布鲁克大学，Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者：daniela.schuster@pmu.ac.at；电话：+43-699-14420025