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COPD中的心血管疾病和风险：最先进的审查
靶标B细胞受体信号传导的bruton酪氨酸激酶抑制剂（BTKI）导致慢性淋巴细胞性白血病（CLL）治疗的范式转移。BTKI已被证明可减少异常高的CLL相关的T细胞计数，而免疫检查点受体的表达与肿瘤减少同时减少。但是，BTKI治疗对T细胞功能的影响尚未完全表征。在这里，我们对第3阶段E1912试验中的患者进行了预处理和治疗（6和12个月）的纵向免疫表型和功能分析（6和12个月），比较了Ibrutinib-Rituximab与氟二酰胺，环磷有磷酰胺，环磷酰胺，和利曲霉（FCR）。有趣的是，我们报告说，尽管总体T细胞计数减少了。 T细胞数量较高，包括基线和6个月时间点的效应CD8 +子集，与无感染有关；并在Ibrutinib-Rituximab手臂中无进展的生存率。测定显示在Ibrutinib-Rituximab治疗期间，抗CLL T细胞杀死功能增强了，包括从主要是CD4 + T-Cell的转换：基线时CLL免疫突触到增加CD8 + Lytic Syttics intherapy的增加。相反，在FCR组中，较高的T细胞数与不良临床反应相关，并且没有功能改进。我们进一步证明了使用双毒性抗体GLOFIFAMAB，在ibrutinib-rituximab治疗期间利用重新青睐的T细胞细胞毒性，支持组合免疫疗法方法。
Kostaive™助推器疫苗接种，自我扩增的mRNA疫苗与COVID-19的研究结果比较了免疫原性与Comirnaty® 2023年6月27日，ME3208的新药申请（中甲酸酯），一种选择性岩石2抑制剂，在日本提交了CGVHD治疗 2023年8月9日Meiji Seika Pharma宣布了ME3183的II阶段研究阳性结果，这是一种新型的高功能选择性PDE4抑制剂，患者
Kostaive™助推器疫苗接种，对COVID-19的自我扩增mRNA疫苗的研究结果，比较了免疫原性与Comirnaty®®发表在柳叶链传染病Kostaive™助推器疫苗接种，对COVID-19的自我扩增mRNA疫苗的研究结果，比较了免疫原性与Comirnaty®®发表在柳叶链传染病
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
引用歌曲Y-K，Lee G，Hwang J，Kim J-W和Kwon J-W（2023），与生物学疾病模化素相比，Janus激酶抑制剂的心血管风险
类风湿关节炎（RA）与心血管（CV）相关的发病率和死亡率的风险增加，这可能是由于慢性，全身性免疫介导的炎症（Avina-Zubieta等人，2012; Smolen等，2018年）。Disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), including conventional, biologic or targeted synthetic DMARDs, are mainly used for lifetime management of RA, among which Janus kinase (JAK) inhibitors targeting JAK family kinases offer an important alternative to biologic DMARDs (bDMARDs) ( Smolen et al., 2018 ; Takabayashi et al., 2021 ).最近的欧洲反对风湿病联盟（EULAR）指南建议针对未能通过常规合成DMARDS（CSDMARDS）和BDMARDS以及BDMARDS以及BDMARDS的初始治疗实现治疗目标的患者的JAK抑制剂（Smolen等，2020）。三种JAK抑制剂目前可用于RA的临床管理，自大约10年前的Tofacitinib批准以来，然后大约3 - 4年前在美国和韩国（美国食品和药物管理局）大约3 - 4年前的Bariticinib和Upadacitinib（韩国食品和药物管理局；食品和药物安全部）。然而，越来越多的证据表明，JAK抑制剂不适合患有血栓栓塞或CV事件风险的患者，因为它们可能会通过阻断胞内部细胞因子的细胞内信号传导途径对血小板蛋白信号传导和血小板稳态产生负面影响（Gadina等人，Gadina等，2019; 2019; Baldini et and; Baldini et al and and and and 202; Al。，2022）。尽管如此，JAK抑制剂与CV结果之间的关联尚不清楚。几项研究，包括随机对照试验（RCT）和大型基于人群的队列，表明JAK抑制剂对RA患者的重大不良CV事件（MACE）的风险没有显着影响，而RA的患者无论其基本的CV风险何种（Xie等，2019b; Khosrow-Khosrow-khosrow-khosrow-khavar et and 20222222222222222222222222222）然而，与肿瘤坏死因子（TNF）抑制剂相比，最近患有TOFACITINIB的MAC的风险增加了，患有RA和CV风险因素的患者的风险增加（Ytterberg等人，2022年）。因此，监管机构建议限制在患有CV疾病危险因素（CVD）的患者中使用JAK抑制剂以及有吸烟史的患者（美国食品药品监督管理局，2021A；欧洲药品局； 2022年；韩国食品和药物安全部，2022年）。但是，该建议不能直接应用于年龄<50岁的患者和没有CVD的患者（Singh，2022年）。此外，大多数关于JAK抑制剂对MACE的影响的研究包括西方人群。尽管亚洲人和西方人口之间的简历风险和死亡率存在种族差异，以及韩国的RA患病率和JAK抑制剂处方的最近增加，但亚洲人群中JAK抑制剂的CV结果有限（Won等人，2018年； Health
检测环境监测培养基中的小事件的自动化EM Petri菜肴的功能与< / div>中的Visual相比
USP第章<1116> 1将环境监控（EM）描述为确保无菌处理区域以足够的控制水平保留的关键要素。制造的药物的质量与维持非常低的微生物污染水平的能力直接相关。唯一理解和遵循这些关键清洁室污染演变的技术是使用特定培养基，可以恢复环境菌群。通常，培养皿用于控制空气和表面，并培养分类区域中发现的潜在微生物。在适当的孵化（温度和时间）之后，板板检查的普通实践是列举离散菌落形成单位（CFU）的。然后，微生物应生长成不同的宏观菌落。宏观量表描述了一个人可以直接感知的事物，而无需放大设备的支持。这意味着直接观察培养皿的操作员应用肉眼来区分微型植物的存在。但是，有资格的宏观对象的限制是什么？，我们可以在哪个级别上准确考虑检测？为了回答这些问题，本研究提出了一种评估手动阅读性能的标准化方法。
开发了不同的热模拟模型方法并相互比较。为了管理参数计算的高度努力，建模
但是，这种细节的水平是以增加计算资源和仿真时间为代价的。最简化的几何形状是最短的计算时间。同时，准确性也有所不同。目标是找到一个简化的3D几何模型，该模型在准确性和计算效率之间达到平衡，从而可以更快地模拟，同时仍捕获重要的热电池效应。为了评估和比较这些模型，分析并在不同的仿真方法中分析并比较了关键性能指标，例如温度分布，电流分布和细胞电压。
与传统诊断成像方法相比，人工智能工具在癌症检测中的应用：系统评价概述
由于癌症的早期诊断与患者的更好治疗效果相关，人们对通过图像识别将人工智能 (AI) 技术用于癌症筛查和检测有着浓厚的兴趣，希望能够减少诊断时间并提高诊断准确性 [ 1 ]。人工智能在医学、生物医学和癌症研究等领域取得了重大进展。为了预测癌症行为和预后，人工智能采用数学方法，帮助基于逻辑和自主思维以及有效适应性做出决策或采取行动 [ 2-4 ]。人工智能有可能极大地影响肿瘤学的几乎所有方面——从增强诊断到个性化治疗，再到发现新型抗癌药物。因此，回顾人工智能应用的最新巨大进展及其在日常临床实践中的潜力，并强调其局限性和缺陷非常重要 [ 1, 2 ]。多项研究已证明人工智能技术具有预测某些恶性肿瘤（包括结直肠癌、乳腺癌、皮肤癌和肺癌）诊断、预后和治疗反应的潜力[5-8]。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，已证明可以最大限度地减少发育不良和癌症分类的重复性，确保一致性和有效性，并影响治疗决策[9]。深度学习 (DL) 方法的进展已在癌症和肿瘤学研究中基于图像的诊断和疾病检测方面取得了进展[10,11]。DL 配置是分层耦合的非线性人工神经网络。近几年来，人们开发了一系列基于输入数据类型的 DL 架构。同时，对模型的性能进行了评估，发现 DL 在癌症预测中的应用优于 ML 中采用的标准程序[12]。在此背景下，这些系统提供了巨大的潜力来支持和增强诊断方法，例如克服人类记忆和注意力的局限性，提高计算和解释数据的有效性，以及防止偏见和成见影响判断。然而，由于图像数据的数量巨大且复杂，放射科医生发现吸收和评估大量数据以进行诊断和治疗具有挑战性。诊断需要更长的时间，出错的风险更高，而且放射科医生容易疲劳。放射成像领域的自动化可以帮助解决许多问题，包括a）提高准确性和
白介素23 P19抑制剂的药物存活与牛皮癣的其他生物制剂相比：英国皮肤科医生协会的同类研究
生存功能和Adalimumab 0.91（0.90-0.91），Brodalumab 0.91（0.87-0.93），0.89-0.93），0.93（0.92-0.94），0IL-23P1
与铂型/耐药性卵巢卵巢癌
抗铂/难治性卵巢癌患者的抽象背景治疗方案是有限的，只有略有效率。新颖，更有效的疗法的发展解决了至关重要的未满足医疗需求。olvimulogene纳米赛（OLVI-VEC）具有强大的免疫调节作用对肿瘤微环境的影响，可能会对铂和临床上逆转铂抗性或对铂耐药性/难治性卵巢癌的抗性性逆转性或逆转性抗性。主要目标主要目标是评估腹膜内OLVI-VEC的功效，然后是基于铂的化学疗法和贝伐单抗对抗铂/难治性卵巢癌的患者的功效。研究假设这项III阶段研究研究了OLVI-VEC肿瘤免疫疗法，然后研究基于铂的化学疗法和贝伐单抗作为一种免疫化学疗法，评估了这种顺序组合疗法将延长与基于5tarmigabiz的化学疗法的其他临床益处的假说，即延长了无进展的无进展生存率（PFS）。试验设计这是一个多中心，前瞻性，随机和主动控制的III期试验。患者将被随机分为2：1，然后将OLVI-VEC治疗的实验臂进行，然后进行铂二杆化疗和贝伐单抗或用铂 - Doublet化学疗法和贝伐单抗治疗的对照组。主要的纳入/排除标准符合条件的患者必须具有复发性，抗铂/难治性，不可切除的高度高级浆液性，子宫内膜类药物或透明细胞卵巢，卵巢卵巢，输卵管或原发性腹膜癌。患者必须具有≥3行的先前化疗。
肥胖个体相比，肥胖的葡萄糖依赖性炎症反应
抽象目的肥胖的特征是慢性炎症，可能导致胰岛素抵抗并促进2型糖尿病。我们已经调查了肥胖个体中对血糖和胰岛素血症变化的炎症反应是否改变。在先前的研究中，八个肥胖和八个没有糖尿病的人患有高胰岛素血糖 - 血糖降血糖和高血糖夹。使用接近性扩展测定法，从禁食，高胰岛素血糖，低血糖和高血糖的血浆样品中分析了92个炎性菌落。导致所有参与者，高胰岛素血症，低血糖和高血糖导致分别减少70个完全可评估的生物标志物中的11、19和62。FGF-21在低血糖和高血糖期间增加，而在低血糖期间IL-6和IL-10增加。在低血糖期间，肥胖与精益参与者，Oncostatin-M，caspase-8和4E-BP1被更明显地抑制，而在高血糖期间，VEGF-A被更明显地抑制。BMI与高胰岛素血症，OnCostatin-M，TNFSF14，FGF-21和4EBP-1期间的PD-L1和CD40的变化成反比。HBA1C与高胰岛素血症期间MCP-2和IL-15-RA的变化（RHO≥0.51）的变化呈正相关，并且与低糖期间CXCL1，MMP-1和AXIN-1的变化成反比（RHO≤-0.55）。m值与高血糖期间IL-12b和VEGF-A的变化呈正相关（Rho≥0.51）。上述结果显着（p <0.05）。总体上，高胰岛素血症，低血糖和高血糖导致了几种炎症标志物的抑制，并且在肥胖，胰岛素抵抗和性血糖症患者中倾向于更明显。因此，急性血糖或胰岛素的变化似乎并不能增强胰岛素抵抗和不适的葡萄糖代谢的发展。