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当前的Wyss Zurich Project我们是我们独特的全能...
纳米型旨在开发和发射具有磁性控制的神经血管导管和相应的导航单元，以促进去除血凝块以治疗缺血性中风。团队正在设计一个软机器人系统，以精致而精确地将导管插入大脑中，使临床医生比传统方法更快，更安全地对待中风。这种新颖的方法还将允许临床医生远程控制系统，从而扩展获得专业护理的访问。团队目前正在优化系统并建立对技术临床验证的监管要求。
绿色过渡的能源解决方案
afi-andritz-ateliers des chamilles-ateliers de constructionsmécaniquesde vevey（ACMV）-Baldwin-lima-Hamilton-BOUVIER-BOUVIER-BOVIER-BOVIEN-C.E.G.B.G.B。- 统治工程 - Elin -English Electric -Escher Wyss-
2025年2月12日Rory M. McDonald ...
2022决赛入围者，TUM研究卓越创新，企业家精神，领导力2019年管理学院蒂姆·德（Tim Division tim Division tim Division tim Division'' Kauffman Foundation授予Alicia Desantola（$ 40,000）2014 Kauffman基金会初级教师企业家研究奖学金（35,000美元）2014年决赛入围者，在商业政策/管理学院的杰出论文，2012年Trammell/CBA基金会教学学院教学奖
人类皮肤通过mRNA恢复
li li 1,2＃，Zhengkuan Tang 1，Xavier Portillo 1,2，Rohit Arora 1，Madeleine Yang 1，Esther Mintzer 1，Esther Mintzer 1，Patrick Han 1,2，Zhenrui Zhang 3,4，Dorothy D. Shannon M. McNamee 6,7，Yue Zheng 8＃，小李9,10，Jenny Tam 1,2，Jean S. McGee 11，Jean S. McGee 11，Stefano Sol 12，Fabiana Boncimino 12，Yu Shrike Zhang Yu Shrike Zhang 3,6,14 MA 17＃，George M.教堂1,2＃1。美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系2。 Wyss生物学启发的工程研究所，哈佛大学，马萨诸塞州波士顿，美国3。 医学系，医学系，杨百翰和妇女医院，美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系2。Wyss生物学启发的工程研究所，哈佛大学，马萨诸塞州波士顿，美国3。医学系，医学系，杨百翰和妇女医院，
CRISPR介导的生物防护
1 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系；2 美国马萨诸塞州波士顿 Wyss 生物启发工程研究所；3 LOB、巴黎综合理工学院、法国国家科学研究院、法国国家健康与医学研究院、巴黎综合理工学院，91128 帕莱索，法国；4 庞贝法布拉大学、巴塞罗那生物医学研究园，08003-巴塞罗那（西班牙）。* 这些作者对本文的贡献相同。
一种新型的患者调整的，累积神经技术的基于严重受损的慢性中风患者的上LIMB康复治疗：Avancer研究方案
1个临床神经工程临床神经工程学院主席（CNP）（CNP）和脑思维研究所（BMI）（BMI），埃科莱理工学院（EPFL）（EPFL），瑞士日内瓦，瑞士，2个临床神经网站临床中心及其中心，Neuroprosics and Neuroprosics（EPFL）（EPFL）（EPFL）（EPFL） （BMI），ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL），Clinique RomandedeRéadaptation，Sion，瑞士，瑞士3，唐德斯大脑，认知与行为研究所3康复学院Bertarelli基金会转化神经工程主席，神经假想中心和生物工程研究所，工程学院，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），洛桑，瑞士，瑞士，6 Wyss，瑞士，瑞士，瑞士，瑞士，瑞士，施用，7层，瑞士，7 Wyss，7 Wysers，serse，Seneris，Seneris，7 8瑞士锡翁郡沃利斯医院神经病学系，瑞士锡翁郡康维克·罗曼德·德·雷德·苏瓦（Suva）神经系统康复部9，瑞士锡翁，医学心理学和行为神经生物学系10
通过在...
通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
通过CRISPR获取基于逆转录的遗传条形码
1 Gladstone数据科学与生物技术研究所，美国加利福尼亚州旧金山2号，美国2个神经生物学系，杜克大学医学中心，美国北卡罗来纳州杜克大学医学中心，美国3号遗传学系，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国4 Wyss Institute fiologaligy Institute fiologaligy启发工程，哈佛大学，波斯顿，沃尔斯顿，美国5.美国6美国加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程和治疗科学系
非动物“新替代方法”的承诺（...
NAM比动物模型具有良好的特征和预测性。在2019年，从哈佛大学的Wyss研究所脱离了一个肝脏，开发了能够以87％的精度率预测人类毒性的肝脏芯片。这些芯片检测到在动物模型中未发现的毒性。突破性阻止了11个分子对动物进行测试后的临床发育损失300万美元，这被证明是有毒的。这些结果表明，NAM有可能识别在临床试验中具有更高潜力的候选药物。尽管NAM非常有前途，但它们确实有局限性（以下讨论）：
与目标无关的药物预测与医疗记录分析相结合，揭示了他汀类药物与 COVID-19 患者生存率提高之间的不同关联
1 哈佛大学 Wyss 生物启发工程研究所，美国马萨诸塞州波士顿，2 塔夫茨大学生物系，美国马萨诸塞州梅德福，3 加利福尼亚大学旧金山分校 Bakar 计算健康科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山，4 加利福尼亚大学旧金山分校儿科系，美国加利福尼亚州旧金山，5 斯坦福大学医学院儿科系，美国加利福尼亚州斯坦福，6 斯坦福大学医学院学术医学中心，美国加利福尼亚州斯坦福，7 马里兰大学医学院微生物学和免疫学系，美国马里兰州巴尔的摩，8 波士顿儿童医院和哈佛医学院血管生物学项目和外科系，美国马萨诸塞州波士顿，9 哈佛大学 John A. Paulson 工程与应用科学学院，美国马萨诸塞州剑桥