1 Lancieri 是苏黎世联邦理工学院法学与经济学中心的博士后研究员,也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的研究员;Zingales 是罗伯特·C·麦考马克杰出创业服务教授,也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的教职主任;Posner 是芝加哥大学法学院的 Kirkland & Ellis 杰出教授。他在本文的早期草稿发布后加入了司法部;该版本和最终版本不一定反映司法部的观点。作者要感谢 Bill Kovacic、Tina Miller、Marc Winerman、Andrew Gavil、Daniel Crane、Fiona Scott Morton、Matt Stoller、Stefan Bechtold、Amit Zac、Gerard Hertig、Inge Graef、Jens Prufer、Giorgio Monti、Anna Tzanaki、Jens-Uwe Frank、Andrew Vivian、Frederic Marty、Vardges Levonyan 以及由《反垄断法杂志》、蒂尔堡法学院、曼海姆大学、《全球竞争评论》、Cote d'Azur 大学、CRESSE 和 ASCOLA 组织的研讨会和会议小组的参与者对本文不同阶段的评论。我们还要感谢 Lee Epstein 分享她的商业友好度评分数据;感谢 Simcha Barkai 分享他的司法部反垄断诉讼数据;感谢 Erik Peinert 与我们分享他在里根图书馆中发现的几份备忘录;感谢 Dino Christenson 分享法庭之友陈述数据。最后,我们感谢 Sima Biondi 和 Grant Strobl 提供的出色研究协助。
血压的测量对于评估心血管疾病的风险至关重要,因为高血压被认为是世界上发病率和死亡率的主要原因之一。未延误和未经治疗的高血压会导致严重疾病,例如中风和肾衰竭。通过改变生活方式,食物变化和药物的定期监测和合适的管理可以帮助控制血压。辩护在于一个事实,即由于缺乏监视和缺乏明显的CA4FS症状,异常的张力水平通常不会引起人们的注意。常规和纤维监测是检测和遵循血压的最佳方法。使用臂带测量血压的召开方法一直是血压监测数十年的基准,但它们与几种有限4ON相关联,这促使研究人员不得不研究没有臂章的方法。
乳腺癌是全球女性的主要健康挑战,人类表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌的发生率相对较高,并且具有高度侵略性。以曲妥珠单抗代表的靶向治疗剂有效地提高了HER-2阳性乳腺癌患者的存活率。然而,在临床应用中,这种靶向药物表现出不同程度的心脏毒性,目前尚不清楚其心脏毒性的机制。在本文中,我们将它们分为三类:单克隆抗体(mAb),小分子酪氨酸激酶抑制剂(TKIS)和抗体 - 毒物结合物(ADCS)。我们根据当前的临床试验列出了各种药物的心脏毒性证据,并总结了它们相应的流行病学专案。我们还从三个角度讨论了心脏毒性的调节:心脏毒性的临床生物标志物,允许性心脏毒性和心脏毒性调节的现状。
该项目位于维多利亚州政府管辖区内,三十年来脑癌的存活率几乎没有变化,80% 的确诊患者在五年内死亡。每五个小时就有一名澳大利亚人被诊断出患有脑癌,在澳大利亚,死于脑癌的儿童数量超过任何其他疾病。 脑癌中心/WEHI 实验室负责人、彼得麦卡勒姆癌症中心和皇家墨尔本医院的肿瘤医学专家 Jim Whittle 博士表示,Brain-POP 将开始解决脑癌患者缺乏试验选择的问题,并使研究发现能够迅速转化为临床应用。“过去 30 年缺乏进展表明需要从根本上改变药物研发方式和脑癌临床试验方式,”Whittle 博士说。“Brain-POP 平台提供了一种独特的方法来帮助我们测试药物是否真正进入大脑,并确定它是否产生了我们想要的效果。 “这就是我们需要投入精力的地方——最强大、最有前景的疗法,阻止无效疗法的发展,为脑癌患者带来更好的治疗效果。”皇家墨尔本医院神经外科主任凯特·德拉蒙德教授表示,该合作综合试验项目将借鉴墨尔本生物医学区研究人员和临床医生的丰富专业知识。
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
亲爱的编辑,我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章,探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中,我们介绍了几种方法,从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术,我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是,在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展,并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出,需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法,甚至可能需要修改。例如,迄今为止,大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而,关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能,以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而,这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应,并将其(如果可能)与临床研究中报告的响应进行比较,我们可以获得定量数据和参数,以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似,我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则,我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年,我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络(尤其是突显网络和杏仁核网络)的参与之间存在因果关系 [6]。此外,我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而,由于不可能选择性地刺激人类的 LC,因此十多年来,这一假设一直只是一个假设。
印度在2019 - 20年期间的食品需求中取得了巨大的进步,在其食品需求中记录了298吨的粮食生产,而在1951 - 52年期间的价值仅为55吨。但是,要在未来几年内养活该国新兴的人口,印度必须确定2050年377吨粮食生产的目标。随着人均土地面积持续下降,只有通过采用各种经过验证和有效的生产技术来实现这种高生产。无需提及此类技术在增加粮食生产方面的成功将在很大程度上取决于一个主要因素,即土壤健康的维持。由于矿物质肥料的非理性用途以及大多数土壤中有机物水平不足,在高生产率方面稳步下降的肥料使用效率的当前情况正在对土壤健康的可持续性造成严重威胁,因此,该国的粮食生产。现在已经意识到,矿物质肥料只能改善土壤的养分状况,但它们对土壤健康的其他各种物理,化学和生物学特性几乎没有影响。另一方面,这些土壤健康中的大多数可以通过使用有机材料来大大改善特性。因此,这是矿物质肥料和有机材料的综合使用,可以通过在土壤中添加备受期待的有机碳来维持生产可持续性,从而改善其他土壤健康属性。在这种情况下,主张定期使用大量有机物,作为实现土壤健康和生产力维持的主要必需品。由于该国的传统有机肥料的可用性正在逐渐下降,而每天都会产生大量可生物降解的有机废物范围,因此现在,人们越来越关注这些废物以改善我们可耕种土壤的健康状况。这些乌拉尔和城市废物有望在维持农业和环境安全方面发挥重要作用。然而,由于其化学物质和生物学特性的某些局限性,大多数有机废物无法直接添加到土壤中,因此,需要确定管理这些废物的有效方法以实现有效的有机废物回收实践。
锂离子电池 (LIB) 是一种很有前途的电池技术,广泛应用于消费电子产品、电动汽车 (EV) 和固定式储能应用。LIB 回收是对已达到使用寿命的电池进行回收,以回收其内在材料,最好是将其带回制造供应链。回收这些电池是一个多阶段过程,包括收集、分类、拆卸、物理分离和精炼以回收内在材料等步骤。其中一些材料被归类为印度制造业的关键或战略材料,回收它们有助于缓解供应链风险并减少进口依赖。我们估计,到 2030 年,奥里萨邦可能产生约 6.6 千吨累计 LIB 废物,主要受电动汽车和电信塔等固定式储能应用以及消费电子产品的普及推动。为了提供更多信息,根据我们的分析,可以从这些 LIB 废物中回收大约 100 吨锂。一个汽车锂离子电池组(NMC532)可能包含大约 8 公斤锂(Castelvecchi 2021);因此,从这些废物中提取的 100 吨锂理论上可以为 12,500 辆汽车电池组供电。
当用于驱动交通工具的能量形式之一发生变化时,这些设备产生的能量也会发生变化。假设你正在快速踩踏自行车。你这样做时会消耗大量能量。你可以察觉到这一点,因为你的心率可能会增加,你可能会呼吸困难,你可能会开始出汗 - 这是你的身体试图给自己降温的迹象。这在自行车中产生了大量运动能量,因为你让它快速移动。但如果你停止踩踏,自行车就会开始减速,自行车的运动能量就会减少。你消耗的能量也会减少。你的心率和呼吸也会减慢。你自己的运动能量(脚的运动)的下降会导致另一个物体(自行车)的运动能量以大约相同的速率下降。
