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PM 6/2 (4) 非本土生物防治剂的输入和释放
在将非本土生物防治剂 (BCA) 引入一个国家之前，应评估其对农业和自然生态系统的潜在风险。该评估以对相关 BCA 进行一段时间的研究为基础。如果研究是在 BCA 计划释放的国家进行的，则首次进口 BCA 用于研究应按照 EPPO 标准 PM 6/1(2) 的通知程序进行，首次进口非本土生物防治剂用于封闭条件下的研究 (EPPO, 2023)。如果所需的研究和大规模饲养已在另一个国家进行，并且研究的结论是 BCA 对农业和自然生态系统不构成风险，则 BCA 也可以在进口后直接释放。本标准主要涉及在研究和大规模饲养完成后释放 BCA。如果 BCA 是为了传统生物防治而释放，则旨在建立和控制一种或多种害虫，
企业专用 AI 代理兑现 Gen AI 承诺
因此，我们有充分的理由以客观的态度看待生成式人工智能现象，但它对企业的根本好处尚未在经济中得到广泛或充分的利用。企业专用的，即定制的私有生成式人工智能，也称为代理式人工智能，可以通过使用透明、可访问的来源和可验证的结果来改进，以实现更高的准确性。这种形式通过对来自特定业务领域的精炼数据进行训练，可以增强专注于特定领域并产生情境敏感结果的能力。代理式实施允许在更复杂和更复杂的场景中扩展用例。
如何引用：H。CazaresAlegría和P. Pico Valencia，“基于机器学习技术的软件代理。
摘要：本研究旨在分析主要的理论和实用建议，其中软件代理已与机器学习模型集成在一起，以确定其智能，积极性，协作和学习的范围。为了开发这项研究，进行了Kofod-Peterson提出的方法。应用方法，分析了55项研究。研究表明，在软件代理与机器学习之间的相互作用中，合作和协作过程已被广泛用于解决控制问题的解决以及在诸如家庭，游戏和电信等分布式方案中的数据优化中。还发现，与机器学习模型相比，主要使用了强化学习模型，因为它们对合作任务建模的贡献更大，该模型被广泛用于智能系统。
抑制白三烯及其在1型糖尿病发病机理中的潜在作用：对蒙特鲁卡斯特作为治疗剂的影响：病例报告
简介：1型糖尿病涉及免疫介导的胰岛素产生β细胞的破坏，嗜酸性粒细胞可能起着显着作用。最近的研究表明，白三烯抑制可能影响此过程。本病例报告对白细胞受体拮抗剂Montelukast进行了新的观察，可减少成人潜伏自身免疫性糖尿病患者的胰岛素要求（LADA）。一名55岁男性患有LADA的男性在接受Montelukast治疗呼吸道症状时会大大降低胰岛素剂量。最初于2018年被诊断出患有LADA，患者一直接受胰岛素治疗。Montelukast疗法是由于呼吸道症状而引发的，导致胰岛素需求降低了60.5％，而停产后增加了。随后的Montelukast课程导致87.9％的胰岛素减少。尽管持续使用Montelukast的降低胰岛素效应降低了，但患者报告餐后高血糖症降低。血液测试表明，尽管胰岛素剂量降低，但葡萄糖水平稳定。
HOPE-AI：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang 博士 1、Enrique Velazquez-Villarreal 医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据同时加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理高优化平台 (HOPE-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。HOPE-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：HOPE-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比等统计输出。通过使用癌症基因组图谱 (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其能力：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者中 TP53 突变的富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，HOPE-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，HOPE-AI 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与现有文献一致，证明了 HOPE-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：HOPE-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者治疗效果的关键资源的作用。HOPE-AI 弥合了数据复杂性与研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
基于自动 QSAR 的主动学习对接，用于鉴定恶性疟原虫 Hsp90 的潜在抑制剂作为抗疟药物
疟疾主要由恶性疟原虫引起，仍然是一个严重的公共卫生问题，因此需要开发新的抗疟药物。恶性疟原虫热休克蛋白 90 (Hsp90) 对寄生虫的生存不可或缺，也是一种很有前途的药物靶点。针对 N 端结构域的 ATP 结合口袋的抑制剂具有抗疟原虫作用。我们提出了一种从头主动学习 (AL) 驱动的方法，结合对接来预测具有独特支架和对 PfHsp90 优先选择性的抑制剂。预测在 ATP 结合口袋处与 PfHsp90 结合并具有抗疟原虫活性的参考化合物被用于生成 10,000 种独特衍生物并建立自动定量结构活性关系 (QSAR) 模型。进行滑动对接以预测衍生物和从 ChEMBL 数据库获得的 15,000 多种化合物的对接得分。对模型进行反复训练和测试，直到最佳的基于 Kennel 的偏最小二乘 (KPLS) 回归模型达到收敛，该模型的训练集回归系数 R2 = 0.75，测试集的平方相关预测 Q2 = 0.62。使用诱导拟合对接和分子动力学模拟重新评分使我们能够优先考虑 15 种 ATP/ADP 类设计理念以供购买。这些化合物对恶性疟原虫 NF54 菌株表现出中等活性，IC 50 值为 ÿ 6 μ M，对 PfHsp90 表现出中等至弱亲和力（KD 范围：13.5–19.9 μ M），与报道的 ADP 亲和力相当。最有效的化合物是 FTN-T5（PfN54 IC 50：1.44 μ M；HepG2/CHO 细胞 SI ÿ 29），它以中等亲和力（KD：7.7 μ M）与 PfHsp90 结合，为优化工作提供了起点。我们的工作证明了 AL 在快速识别用于药物发现的新分子（即命中识别）方面具有巨大实用性。FTN-T5 的效力对于设计物种选择性抑制剂以开发更有效的抗疟药物至关重要。
关于使用抗病毒药物治疗和
3.0 2021 年 11 月 4 日 • 扎那米韦吸入剂状态描述扩展为“已获准在欧盟使用但未在爱尔兰销售；扎那米韦吸入器仅在爱尔兰作为未经许可的产品提供” • 删除帕拉米韦（已于 2020 年 11 月 20 日从欧盟撤出） • 更新了奥司他韦口服混悬液的许可适应症，包括治疗 1 岁以下儿童，包括足月新生儿（根据 EMA 授权） • 奥司他韦获准在流感大流行爆发期间对 ≤ 1 岁的人进行流感暴露后预防 • 更新了 SmPC 链接 • 更改了所有表格中剂量表达的措辞，例如 BD 更改为每 12 小时 • 重命名和更新附录 B，并删除所有未经 EMA 授权用于治疗/预防流感的药物
AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 Ei-Wen Yang，博士 1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士 2,3 , *
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。