利益冲突H.B.曾担任Janssen,Astellas,Merck,Pfizer,Foundation Medicine,Blue Earth Diagnostics,Amgen,Amger,Bayer,Oncorus,Loxo,Daicchi Sankyo,Daicchi Sankyo,Sanofi,Sanofi,Curie Therapeutics,Novartis,Novartis,Astra Zeneca; H.B.已获得Janssen,Abbvie/Stemcentrx,Eli Lilly,Astellas,Millennium,Bristol Myers Squibb,Circle Pharma,Daicchi Sankyo,Novartis的研究资金。O.E. 得到Janssen,J&J,Astra-Zeneca,Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持; O.E. 是Freenome,Owkin,Pionyr Immunothapeics,Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人,也是Champions肿瘤学的付费科学顾问; V.C. 曾担任Janssen,Astellas,Merck,Astrazeneca,Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员; V.C. 已获得Astellas,Janssen,Ipsen,Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。O.E.得到Janssen,J&J,Astra-Zeneca,Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持; O.E.是Freenome,Owkin,Pionyr Immunothapeics,Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人,也是Champions肿瘤学的付费科学顾问; V.C.曾担任Janssen,Astellas,Merck,Astrazeneca,Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员; V.C.已获得Astellas,Janssen,Ipsen,Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。
呼吸道感染,尤其是病毒感染以及其他外部环境因素,已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是,肺泡巨噬细胞(AMS)是呼吸道感染期间重要的前哨,其消失为招募的单核细胞(MOS)开辟了一个细分市场,以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点,但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地(例如感染)似乎部分取决于其起源,但也取决于局部和/或系统的变化,这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力,从而导致有益的反应,例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护,但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性,并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
依靠各种研究方法和分析技术,该报告提供了空间行业的全面概述。这种方法有一定的局限性,尤其是在利用公开可用的数据源和中级研究方面。SpaceTech Analytics对本文介绍的二级数据的质量概不负责;但是,我们会尽力通过使用不同的分析技术和交叉检查数据来消除上述风险。请注意,我们没有故意将某些公司排除在分析之外。也不是由于遇到的数据过滤方法或遇到的困难而引起的。实际上,其不包含的主要原因是可用来源中的不完整或丢失的信息。
改进且便宜的分子诊断允许从“一种尺寸适合所有疗法”转移到针对单个肿瘤的个性化疗法。然而,基于全面测序的大量潜在目标仍然是一个尚未解决的挑战,可以阻止其在临床实践中的常规使用。因此,我们设计了一个工作流,该工作流选择基于多摩学测序和计算机药物预测的最有希望的治疗靶标。在这项研究中,我们证明了关注膀胱癌(BLCA)的工作流程,迄今为止,尚无可靠的诊断来预测治疗方法的潜在益处。在TCGA-BLCA队列中,我们的工作流程确定了由21个基因和72种药物组成的面板,这些小组建议对95%的患者进行个性化治疗,包括5个尚未报道为BLCA临床测试的预后标记。自动化的预测是通过手动策划的数据补充的,从而可以进行准确的灵敏度或抗药性指导的药物反应预测。我们根据在手动策展期间发现的陷阱讨论了药物相互作用数据库的潜在改进。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
报告。虽然大型制药公司投入大量资金招募人工智能专家,但其中大多数仍被大型科技公司收购(谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等)。然而,越来越多的专门面向数据科学和人工智能应用的大学课程和课程预计将在未来几年在一定程度上解决这一问题。2. 缺乏可用的高质量数据仍然是释放深度学习技术全部潜力的挑战。许多变体
金黄色葡萄球菌形成的生物膜由嵌入由蛋白质,多糖,脂质和细胞外DNA(EDNA)的基质中的细胞组成。生物膜相关的感染很难治疗并可以促进抗生素耐药性,从而导致负面的医疗保健结果。edna有助于金黄色葡萄球菌的稳定性,生长和免疫渗透特性。edna是由自溶的释放的,自溶的是由murein水解酶介导的,这些水解酶通过霍林样蛋白形成的膜孔进入细胞壁。金黄色葡萄球菌的EDNA含量在单个菌株之间有所不同,并且受环境条件(包括存在抗生素的存在)影响。edna通过充当促进蛋白质细胞和细胞 - 细胞相互作用的静电网,在生物膜的发育和结构中起重要作用。由于埃德娜(Edna)在生物膜中的结构重要性及其在金黄色葡萄球菌分离株中的普遍存在,因此它是治疗剂的潜在靶标。用DNase处理生物膜可以消除或大大减少它们的大小。此外,靶向与EDNA结合并稳定的DNABII蛋白的抗体也可以分散生物膜。本综述讨论了有关Edna在金黄色葡萄球菌中的发行,结构和功能的最新文献,此外还讨论了针对Edna靶向生物膜消除的潜在途径的文献。
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局,包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解,并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析,旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情,并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来,我们引入了大量更新,重点介绍了快速发展的行业动态,以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体,并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单,以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节,并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外,该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。
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