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社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
社论：癌症代谢和基于T细胞的肿瘤免疫的当前见解
癌症代谢是阐明肿瘤细胞与免疫细胞之间通信的关键因素。例如，在肿瘤细胞增殖过程中，糖酵解增加导致肿瘤细胞产生大量的L乳酸和TGF-β，从而通过促进肿瘤微环境中的调节性T细胞（TREG）的产生来阻止肿瘤免疫（1）。用2-脱氧葡萄糖（一种糖酵解的抑制剂）治疗可通过减少TREG产生来增强抗肿瘤免疫力。值得注意的是，抗PD-1治疗已被证明可以激活T细胞，同时还促进了肿瘤微环境中的糖酵解。在某些患者中，抗PD-1抗体治疗可能导致肿瘤微环境中Treg的增殖增加，从而限制免疫检查点抑制剂的有效性。Xuekai等。建议，抗PD-1和抗TGF-β疗法的结合可能会提供一种新的解决方案来克服对抗PD-1疗法的抗性。Wang等。 进一步阐明了肿瘤微环境中的TGF-beta如何有助于抵抗抗PD-1治疗。 例如，PD-1在食管癌细胞逃避的免疫中起着至关重要的作用，该细胞表达高水平的TGF-β。 食管癌细胞产生的 TGF-β在与肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2-型，从而减少了通过PD-1/PD-L1途径参与特定抗肿瘤反应的CD8+ T细胞的种群。 此外，TGF-beta间接通过激活肿瘤微环境中的Treg来促进免疫抑制。 ）。 Shen等。Wang等。进一步阐明了肿瘤微环境中的TGF-beta如何有助于抵抗抗PD-1治疗。例如，PD-1在食管癌细胞逃避的免疫中起着至关重要的作用，该细胞表达高水平的TGF-β。TGF-β在与肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2-型，从而减少了通过PD-1/PD-L1途径参与特定抗肿瘤反应的CD8+ T细胞的种群。此外，TGF-beta间接通过激活肿瘤微环境中的Treg来促进免疫抑制。）。Shen等。此外，脂质过氧化显着影响肿瘤微环境的调节（Xiao等人。富含脂质的肿瘤微环境可以通过CD36（一种脂肪酸转运蛋白）的上调在肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2型表型。Treg也表达了CD36，使其非常适合富含脂质的环境。在雌激素受体阳性（ER+BR）乳腺癌患者的低风险生存群体和高危生存群体之间的免疫活性，脂质生物合成和药物代谢方面存在差异。分析表明，高危患者表达高水平的ALOX15，一种相关的基因
Antonio D'Aloia Maria Chiara Errigo 编辑
© Springer Nature Switzerland AG 2020 本作品受版权保护。所有权利均由出版商保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在微缩胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或通过现在已知或今后开发的类似或不同的方法。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等并不意味着（即使没有具体声明）这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以免费用于一般用途。出版商、作者和编辑可以安全地假设本书中的建议和信息在出版之日是真实和准确的。出版商、作者或编辑均不对本文所含材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图中的司法管辖权主张和机构隶属关系保持中立。
热和听觉不愉快刺激对健康个体中运动图像的影响
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.06.25323546 doi：medrxiv preprint
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
社论HPCDP杂志：庆祝影响十年
最后，我们认识到在出版实践中拥抱创新的重要性，以保持对科学交流的演变景观的反应。技术的进步正在改变研究，共享和访问研究的方式，我们致力于确保加拿大的健康促进和慢性疾病预防在这些变化的最前沿。作为发表原始研究文章的开放式访问杂志，我们旨在探索加速研究结果的传播并采用增强与已发表工作的新格式的实践。通过不断发展我们的实力，我们努力更好地满足读者和贡献者的需求，同时最大程度地提高我们发布的研究影响。
编辑量22 - 2024年Revistatecnogestión
在一个环境，技术和资源管理挑战越来越复杂的世界中，研究被定位为知情和可持续决策的基本支柱。 div>在《技术杂志》第22卷中，提出了解决当前问题的研究，并提出了关键领域的创新解决方案，例如金融领域的计算机安全，水资源管理，城市可持续性以及科学在解决环境问题中的应用。 div>
评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素
脑肿瘤和神经退行性疾病都是影响人脑的影响最普遍，毁灭性的疾病之一。尽管在过去十年中研究和临床实践方面取得了重大进展，但两种状况仍然是全球发病率和死亡率的主要因素。对它们的分子病理特征的更深入的了解是必不可少的，这不仅对于揭示这些疾病的潜在机制，而且还可以推进新型诊断生物标志物和治疗策略的发展。在神经肿瘤学领域，2021年世界卫生组织（WHO）的中枢神经系统肿瘤（CNS）分类引入了变革性变化，突出了分子诊断在CNS肿瘤分类中的关键作用。这个更新的框架具有重新确定的诊断标准，扩大了公认的肿瘤实体的范围，并重新确定了预后层次。这些进步使得更准确的诊断和个性化治疗方法，最终改善了患者的结果。同样，尽管神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）（AD）和帕金森氏病（PD）的确切病因和发病机理尚不完全了解，但最近的研究阐明了驱动疾病进展的关键分子机制。这些见解不仅提高了我们对病理学神经退行性病理学的理解，而且还揭示了有希望的治疗干预途径。我们试图突出这些动态领域内的开创性发现，新兴趋势，未解决的挑战以及未来的方向。该研究主题旨在介绍神经肿瘤和神经退行性疾病分子病理学的最新进步，目的是为其诊断，预后和治疗提供新的见解。我们的范围包括对各个维度（包括分子，细胞，结构和功能方面）的疾病发病机理的全面探索。我们还将着重于生物标志物的识别和验证以及尖端技术的发展，这些技术有望提高诊断准确性，预后精度和治疗性效率。鉴于多矩技术的不断增长（例如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和表观基因组学）在分子景观中的表征
社论：癌症的代谢重编程
在过去的几十年中，技术进步已经揭示了肿瘤的多样性和适应性，阐明了支持肿瘤生长的关键遗传畸变和代谢途径。特别是癌细胞改变其代谢途径，以满足增强的能量和基础需求，同时管理其增殖和生存至关重要的氧化应激（Nong等，2023）。通过这些代谢途径的漏斗，癌症代谢可塑性的潜在，受到癌症驱动器突变和环境营养的可用性的控制。肿瘤微环境（TME）通常在特异性营养素中表现出来，迫使癌细胞通过诱导机制清除营养和维持其增殖来适应癌细胞。越来越多地认识到，TME中非癌细胞类型的代谢，例如内皮细胞，细胞细胞和免疫细胞，会影响肿瘤的进展（Xia等，2021）。特定的，代谢重编程对于维持各种类型免疫细胞的自我和身体稳态也至关重要。最近的研究表明，免疫细胞在效应功能的增殖，分化和执行过程中进行代谢重编程，这对于调节抗肿瘤免疫反应至关重要（Hu等，2024）。通过释放代谢物及其对免疫分子表达的影响来实现这种影响。此外，利用癌症遗传分析对患者进行分层和设计饮食干预措施以及靶向代谢疗法的设计有了新的兴趣。考虑到转移是与癌症相关的死亡的重要原因，因此持续的努力集中在理解转移细胞的代谢如何使用，尤其是在诸如肺和胰腺癌等侵袭性肿瘤类型中（Comandatore等人（Comandatore等）（Comandatore等，2022222））。本研究主题包括12篇原始和评论论文，涉及肿瘤中代谢重编程的不同特征，并在转化的角度提供了有关此主题的新知识。在他们的评论文章Chen等人中。总结了肿瘤中代谢重编程的主要特征，解决了不同方面，包括增加的糖酵解代谢，脂质合成，氨基酸的改变以及代谢改变和免疫反应之间的关系。然后，他们将论文集中在代谢适应机制在肾癌预后和进展中所扮演的作用，讨论了肾脏诊断和治疗的最新进展