自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来,全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就,但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而,疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系;无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试,还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性,从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上,COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象,带来了新的伦理困境,需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功,并恢复社会对临床医学的信任。在本文中,我们讨论了两个主要的伦理困境:(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此,我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法:(1) 继续进行安慰剂对照试验,(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签,(3) 仅对高风险优先组进行揭盲,(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计,(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验,以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住,COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上,围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究,并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用,量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全,更高效的催化剂,并使人们和环境受益。例如,氨是世界上最常见的工业化学物质之一,用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨,我们将无法维持世界当前的人口。但是,氨产生需要令人难以置信的高温和压力,并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3%。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件:alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校,美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系,巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI,英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals,美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系,美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系,美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系,墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系,美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心,美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱:acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所(WPI-ICReDD)
1索邦大学,CNRS,Villefranche海洋学(LOV),Villefranche-Sur-Mer,法国2 AIX Marseille Univ。 (Lemar)UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER,欧洲大学海洋研究所,西布列塔尼大学,普卢赞奈大学,法国普鲁赞奈5个系统研究所,进化论,生物多样性(ISYEB),国家自然历史学博物馆,苏联大学,萨尔伯纳大学,埃弗斯,帕里斯,帕里斯,帕里斯,法兰斯,科学杂志。 Trondhjem Biologication,Trondheim,挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS,生物学系,Laval University,Quebec City,Quebec,QUEBEC,加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University,CNR,CNRS,CNRS,ROSCOFF,ROSCOFF,FRANCE,FRANCE,FRANCE SCICENCE,QUEBECEFRESS,QUEBECH SACICENT,ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科,系,F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士
分子疗法使用基于核酸的治疗剂,成为对传统药物方法无反应的疾病条件的有前途的替代方法。反义寡核苷酸(ASO)和小干扰RNA(siRNA)是用于调节基因表达的两种众所周知的策略。靶向RNA的疗法可以精确地调节目标RNA的功能,具有最小的脱靶效应,并且可以基于序列数据进行合理设计。ASO和基于siRNA的药物具有在目标患者群体中使用的独特功能,或者可以作为患者抑制的N-ef-1治疗方法量身定制。反义疗法不仅可以用于治疗单基因疾病,而且还可以通过靶向涉及疾病发病机理的关键基因和分子途径来解决多基因和复杂疾病。在内分泌疾病的背景下,分子疗法在调节病原机制(例如缺陷胰岛素信号传导,β细胞功能障碍和激素失衡)方面特别有效。此外,siRNA和ASO具有下调过度活跃的信号传导途径,这些信号传导途径有助于复杂的,非发育性内分泌疾病,从而以分子起源解决这些疾病。ASOS还在全球范围内被研究为开发N-1-1疗法疗法的独特候选者。当寡核苷酸可以靶向患者的精确突变序列时,序列 - 特异性ASOS结合在N-OF-1方法中提供了非凡的精度。在这篇综述中,我们专注于内分泌系统的疾病,并讨论包括单基因β细胞糖尿病和肥胖症在内的糖尿病中潜在靶向RNA的治疗机会,包括综合征肥胖
脑肿瘤的特征是脑组织异常生长,因其对全球发病率和死亡率的影响而成为一项重大的医学挑战。脑肿瘤有多种表现形式,从良性到恶性,后者尤其具有侵袭性且易于转移 (1)。脑肿瘤的病因复杂,包括放射线暴露、遗传易感性和家族史等因素,因此需要早期发现和准确诊断 (2)。在脑肿瘤诊断领域,磁共振成像 (MRI) 因其更高的空间分辨率和软组织对比度而成为优于计算机断层扫描 (CT) 的检查方式。这使得 MRI 成为脑肿瘤病例术前评估、治疗管理和生存预测所必需的 (3)。然而,MRI 扫描中传统的手动分割方法虽然是黄金标准,但却存在固有的效率低下和主观差异性,因此有必要探索自动化技术 (4、5)。近年来,深度学习模型(例如 Ma 等人提出的模型)在自动脑肿瘤分割方面取得了重大成功。这些模型擅长捕捉局部和全局上下文特征,但通常会遇到梯度消失和过拟合的问题,尤其是在较深的网络层中。Kumar 等人(7)通过将 ResNet50 与全局平均池化相结合来解决这些问题,以增强各种肿瘤类型的肿瘤分类。在此基础上,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同,它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性,而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同,它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性,而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。
• 在中国很常见 • 2018 年 7 月以后出生的儿童必须接种脑膜炎球菌 ACWY • 为所有新来的孩子提供一剂 ACWY(如果尚未接种)。 • 脑膜炎球菌不在许多东南亚计划中
尿路感染 (UTI) 是人类最常见的细菌感染之一,尤其影响女性,具有显著的临床和社会经济影响。尽管医学研究取得了进展,但自 Kass 的开创性工作以来,UTI 的诊断标准几乎没有改变,这强调了需要根据新的科学见解重新评估。最近的研究强调了泌尿道 (UT) 内以前被低估的微生物群落——泌尿道 (UT) 内微生物群落的重要性及其在维持泌尿生殖系统健康中的作用。肠膀胱轴已成为理解 UTI 作为一种菌群失衡的关键途径,其中微生物群落的不平衡及其与宿主的关系会导致感染易感性。本综述探讨了 UTI 的不断发展的定义和诊断挑战,特别是在女性中,并研究了最近对泌尿道生物群和肠膀胱轴的发现的影响。此外,我们讨论了恢复微生物平衡的新治疗策略的潜力,为治疗尿路感染提供了一条有希望的途径。
8中国;北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号,北京Xicheng区,8中国;北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号,北京Xicheng区,
通过虚拟模型为个性化医疗保健提供机会,DTS代表了精密健康和个性化医学领域的范式转变。在医疗保健中,DTS可以定义为物理实体(细胞,组织,器官,患者和卫生系统)的高度详细和动态的虚拟复制品,从而再现了物理对应物的结构,行为和背景(Qi等人,2021年)。这些虚拟的对应物不断使用实时数据进行更新,以模拟和预测健康结果,从而优化了临床决策(Fuller等,2020)。dts实时整合来自多个来源的数据,以模拟健康结果,并可以通过实现更精确,及时,及时,及时的临床干预措施,最终提高患者治疗效率,从而适应每个患者,从而增加主动的医疗保健管理。
