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伊达尔戈，曼努埃尔；阿曼特，弗雷德里克；比安金，安德鲁 V.；布丁斯卡，伊娃；伯恩，安妮特 T.；卡尔达斯，卡洛斯；等(2014)：患者来源的异种移植模型
Hidalgo, Manuel; Amant, Frederic; Biankin, Andrew V.; Budinská, Eva; Byrne, Annette T.; Caldas, Carlos; 等人 (2014)：患者来源的异种移植模型：一种新兴的癌症转化研究平台。爱尔兰皇家外科医学院。期刊投稿。https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10793177.v1
背式官能化DNA纳米结构成活细胞核
Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7， *，Melike Lakadamyali 3,11,12， *，Michael G. Poirier 1,8,13， *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8， *Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7， *，Melike Lakadamyali 3,11,12， *，Michael G. Poirier 1,8,13， *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8， *
在高级黑色素瘤免疫疗法中使用单克隆抗体：叙事评论Carlos Roberto de Almeida MartinsJúniorV，Bruna Eduarda Cardoso
晚期黑色素瘤是肿瘤学的一项关键挑战，因为它的死亡率很高和对传统疗法的抵抗力，例如化学疗法和定向疗法，这些疗法通常在有效性上受到限制并引起严重的副作用。最近，单克隆抗体免疫疗法已成为治疗这种类型癌症的革命性方法。这些抗体旨在与癌细胞中的特定抗原连接，从而增强免疫反应并促进肿瘤细胞的破坏。ipilimumab，例如，抑制了CTLA-4，而Nolutionary和pembrolizumab直接蛋白PD-1则在晚期黑色素瘤患者的延长生存率方面取得了显着成功。尽管有进步，免疫疗法也有挑战，例如免疫不良反应（结肠炎，肝炎），除了耐药性问题外，还需要仔细管理，这需要持续的研究以制定更有效的策略。基于患者的遗传和免疫学特征的治疗反应和定制治疗定制的预测生物标志物的搜索是有希望的领域，可以最大程度地提高治疗疗效并最大程度地减少不良反应。简而言之，单克隆抗体的免疫疗法代表了治疗晚期黑色素瘤的重大进步，为历史上有限的治疗方法提供了新的观点和希望。关键词：晚期黑色素瘤，免疫疗法，单克隆抗体，治疗挑战
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
糖尿病视网膜病变：广泛的临床和治疗方法 Lucas Tochetto ¹、Ana Beatriz Braz Alves ¹、Carlos Augusto Nunes Junior 2、Miguel
摘要糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的一个严重并发症，其特征是视网膜血管的进行性损害，可导致失明。这种疾病是一个严重的公共卫生问题，全球约有三分之一的糖尿病患者受到影响，需要早期诊断和干预以防止严重的眼部并发症。本文旨在回顾 DR 的临床表现并讨论当前的治疗方法，强调影响临床实践中 DR 治疗的诊断方法和新管理策略的创新。文献综述侧重于实验和非实验研究，涉及 DR 的临床方面和治疗。数据是从 PubMed 和 SciELO 等数据库中提取的，经过精心挑选，包括相关文章并排除不相关或无法完整获得的作品。 DR 受多种风险因素影响，包括血糖控制不佳、高血压和生活方式因素。研究表明，严格控制血糖可显著降低眼部并发症的风险。光学相干断层扫描和人工智能系统等技术进步提高了诊断的准确性，有助于更及时地进行干预。治疗方法已发展到包括抗 VEGF 疗法和手术治疗，而治疗方法需要多学科的努力。 DR 需要采用多学科综合治疗方法，结合严格控制风险因素、诊断进展和特定疗法。患者教育和自我护理参与对于治疗成功至关重要。公共卫生政策应侧重于改善诊断和治疗服务的机会，特别是在欠发达地区，以应对全球日益流行的糖尿病及其并发症。医疗保健专业人员之间的持续合作对于改善健康结果和减轻 DR 负担至关重要。关键词：糖尿病视网膜病变；诊所;治疗;糖尿病；眼部并发症。
物质学科1/2025 < / div>
位于圣卡洛斯起源校园的地点：圣卡洛斯起源校园的当地礼堂：圣卡洛斯起源校园的当地礼堂：在圣卡洛斯原产地点的LE 6地点：SãoCarlos的LE 6地点在SãoCarlosOrigin校园：Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le carlos Origin campus：Le 6
2024年12月
卡洛斯·巴雷托（Carlos Barreto）是土壤生物多样性专家，具有土壤生态学和全球变化生物学背景。卡洛斯（Carlos）获得了他的生物科学学士学位 - 来自巴西联邦大学的昆虫学 - 昆虫学。他是一名现场生物学家，评估了经过采矿活动的地区的洞穴生物多样性，后来又协调了同一公司的动物群实验室。Carlos拥有西部大学（加拿大）的土壤生态学博士学位，他从中获得了土壤生物多样性，泥炭地碳动态，Oribatid Mite分类法，生态系统功能和服务以及全球变化生物学的经验。他是全球土壤生物多样性会议的联合主席，也是加拿大生物调查局的董事会成员。卡洛斯（Carlos）于2024年开始担任土壤生物多样性专家，负责管理国际土壤生物多样性网络（NETSOB）。
以人为本的服务计划/个人计划计划（IPP）模板和协议表格
您应该了解有关卡洛斯的事情：卡洛斯（Carlos）已有13岁。他在加利福尼亚河滨的中学8年级。他身体活跃，喜欢在外面玩游戏，而且任何事情都会很快。卡洛斯最喜欢的食物包括taquitos，披萨，面食和蛋白质奶昔。在假期期间，卡洛斯喜欢与他的母亲和祖母一起为家人做塔玛雷斯。
智利出口可再生能源的潜力
13 , Claudio Agostini 8,39,21 , Carlos Alvear 12,27 , Jorge Amaya 12,27,30 , Paz Araya 45 , Nelson Arellano 7 , Pedro Arriagada 13 , Camilo Aviles 1 , Carlos Barria 1 , Alex Berg 13 , Daniela Buchuk 2 , Jose Miguel Cardemil 19,39 , Francisco Dall'Orso 1 , Maria Paz Dominguez 18 , Cristian Escauriaza 19,38 , Felipe Feijoo 20 , Alejandra Figueroa 46 , Cristian Flores 44,45 , Cristobal Gamboni 2 , Maria Jose Garcia 1 , Alex Godoy Faúndez 14,31 , Luis Gonzales 19,32 , Karen Gonzalez 12 , Francisco Gracia 12.39 , Luis Gutierrez 8.39,21 , Jannik Haas 41.27,39 , Johanna Hoehl 34 , Cecilia Ibarra 25.12,28 , Anita Inguerzon 47 , Alejandro Karelovic 13 , Thomas Lindsay 22 , Alvaro Lorca 19 , Jenny Mager 1 , Roy Mackenzie 15 , Marcia Montedonico 12.27 , Pilar Moraga 12.25,39 , Rodrigo Moreno 12.37 , Raul O'Ryan 8.25,21 , Juan Carlos Osorio-Aravena 9.35 , Mauricio Osses 18.25 , Rodrigo Palma-Behnke 12.27,39,6 , Cristian Parker 16.36 , Joel Perez Osses 9.3，Carlos Portillo，11.39，Ana Lucia Prieto 12.23，Veronica Puga 1，Soledad Quiroz 6，Magdalena Radrigan 6，Luis Ramirez-Camargo 42.43，Carlos Ramirez-Pascualli 6.17 E 47，Maisa Rojas 12.25,6，Hugo Romero-Toledo 9，Ana Maria Ruz 5，Alex Santander 1，Rodrigo Sion 18，Juan Pedro Searle 1，Hernan Sepulveda 1，Hernan Sepulveda 1，Carlos Silva Montes Montes，Cristiane Silva dealiiz 33，Carlsiane Silva carvaliiz Avier Vargas 6 , 塞巴斯蒂安·维库尼亚 19,24,6