膀胱癌是美国十种最常见的癌症之一,占2023年所有新癌症病例的4.2%(1)。约90-95%的膀胱癌病例是尿路上皮癌(2,3)。转移性尿路上皮癌(MUC)的预后较差,五年生存率仅为5-7%(1)。基于铂的化学疗法是先前未经治疗的MUC患者的护理标准(4),但是,与该方案相关的临床结果仍然是最佳的(5)。免疫疗法在癌症治疗领域变得越来越流行,因为它的出色效率在治疗乳腺癌和甲状腺癌(6,7)中。PD-1和PD-L1抑制剂通常用于不符合铂基化学疗法的患者,作为基于铂的化学疗法后的后续疗法,或作为复发或抗性病例的替代疗法(8)。尽管在MUC中使用了这些抑制剂,但许多患者仍经历进展(9)。Enfortumab Vedotin(EV),一种针对Nectin-4(10)的抗体 - 药物结合物,于2018年(11)在美国食品药物管理局(FDA)(11)中获得了突破性疗法名称,随后于2019年12月获得了营销批准,以其在MUC患者中用作第二线治疗(12)。与化学疗法相比,接受EV和pembrolizumab的患者的生存率显着,将死亡的风险降低了53%,总中位生存率(OS)降低了,危险比(HR)(HR)为0.47(中位数OS:31.5个月VS. 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9。适用于先前接受过基于铂的化学疗法和免疫检查点抑制剂(ICI)治疗的局部晚期或转移性膀胱癌的患者,并建议使用NCCN指南(8)使用其用于MUC的二线治疗。EV-302试验评估了EV和Pembrolizumab和Pembrolizumabed患者的组合(13)。联合疗法还将进展或死亡的风险降低了55%,中位PFS几乎翻了一番,HR为0.45(中位PFS:12.5个月,而6.3个月)。基于这些结果,FDA已批准EV和Pembrolizumab作为MUC患者的第一线治疗(14)。尽管该试验表明中位OS和PF的同时几乎增加了一倍,但从价值的角度来看,该疗法的成本是否通过其潜在的好处来恰当地尚不清楚。这项研究的目的是评估EV与Pembrolizumab与基于铂的化学疗法的成本效益,从美国付款人的角度来看,MUC患者的第一线治疗。
腹泻代表接受化学疗法的癌症患者的常见病情,可能会严重影响生活质量和治疗结果。化学疗法相关的腹泻是一种复杂的疾病,需要正确理解其潜在机制和预防和管理的有效策略(1)。腹泻是由各种因素引起的,主要是由癌症的侵略性和治疗性干预措施(如化学疗法)的副作用引起的。胃肠道粘膜是一种保护消化系统的关键屏障,它因破坏正常细胞过程的处理而易受损害。化学疗法诱导的腹泻是一种常见的表现,其特征在于抗癌药对肠壁上快速分裂的细胞的毒性作用。此外,肠道微生物群的改变,炎症和各种信号分子的释放进一步有助于破坏生理肠功能(1)。在预防和管理腹泻中使用益生菌是基于理论考虑和众多临床试验的结果(2-6)。乳酸细菌通过竞争致病细菌,产生细菌蛋白并增强跨皮性耐药性来解决营养不良中的关键作用(7)。它们的酶活性影响负责诱导腹泻的代谢物的激活或失活(8)。这种副作用不仅给患者带来不适,还可能导致剂量降低或此外,短链脂肪酸的产生,对于肠粘膜细胞的福祉至关重要,进一步有助于益生菌的抗diarheal作用(9,10)。与其他化学治疗剂相比,在包括大肠癌在内的各种癌症(包括大肠癌)的培养酶I抑制剂(包括结直肠癌)的治疗率更高的腹泻发生率有关(11)。
由新颖的冠状病毒SARS-COV-2造成的全球Covid-19大流行对全球公共卫生,经济和社会产生了深远而持久的影响1。自2019年底出现以来,科学家一直在不懈地采取有效的治疗策略来减轻疾病的严重性并降低其死亡率。这种追求导致了动态和说唱无聊的治疗方法,从重新塑造的现有药物到专门针对病毒及其相关并发症的新型疗法2。在大流行的早期阶段,主要集中于重新利用现有的抗病毒药物,并调查其对SARS-COV-2的潜在功效。但是,随着我们对病毒的理解及其与宿主免疫系统的相互作用加深了新的治疗靶标。
现在比以往任何时候都更明显地对气候弹性的需求更为明显,气候变化的阴影对我们的未来产生了巨大的不确定性。这种紧迫性在农业中显着相交,在农业中,实现粮食安全的双重目标以扩大全球人口和采用可持续生产实践至关重要。可持续农业的核心是对营养物质的有效利用,尤其是氮,鉴于其对农作物生产力和环境福祉的深远影响。由于气候变化,天气不足,温度升高以及影响农作物吸收的养分吸收和肥料的有效性,养分管理的复杂性被气候变化所增强。因此,优化养分管理超越了提高产量;这是关于强化农业反对气候诱发的逆境。在农业方面的最新技术进步已经在提高养分效率方面的归零,这标志着在升级气候和环境挑战的研究中,研究中的关键时刻。研究现在必须集中于在不断发展的天气条件下不同作物的精确需求,同时优先考虑土壤和节水,并降低温室气体的排放。从经济上讲,使这些创新负担得起和可扩展的农民至关重要。但是,此类创新的可伸缩性,成本和农民的可及性,尤其是在不太发达地区的,需要仔细考虑。将这些技术适应各种农作物和气候提出了其他挑战。这篇社论封装了最近发现对营养效率和气候弹性的本质和含义,主张未来,高级技术符合可持续的农业以以环保的方式确保食品。Bhavya等人的文章。对CO 2水平升高如何影响水稻种植有细微的理解,特别关注产量,质量和营养含量。在增加的CO 2条件下,耕种者的数量有所增加,但
在过去的半个世纪中,胰腺导管腺癌(PDAC)的五年生存率几乎没有提高。它固有地抵抗了FDA-批准的免疫疗法,这改变了其他晚期实体瘤患者的前景。积累的证据将这种抵抗力与其标志性免疫抑制环境有关,后者灌输了在肿瘤 - 纤维化效应效应T细胞中进行性功能障碍。该环境是在免疫抑制细胞种群(包括调节性T细胞(T Reg))的肿瘤开始时建立的,这些细胞(T Regs)与恶性PDAC的进展并行积累。因此,T Regs的治疗操作已引起了显着的科学和商业关注,这是由于发现丰富的肿瘤 - 填充t regs与PDAC患者的预后较差相关的发现所增强。在此,我们提出了一种机制,以抗PDAC对抗PD-1和CTLA-4免疫疗法的抗性,并重新评估追求T型剂量靶向疗法的理由,以鉴于最近的研究,这些研究促进了患者来源的肿瘤样品的免疫景观。我们评估正在逐步限制对PDAC治疗的免疫抑制的策略,以及提供初步证据的临床活动证据的SIGNPOST早期试验。在这种情况下,我们发现了对PDAC持续开发T Reg的免疫疗法的投资的令人信服的论点。
peter H.沙尔。We are also thankful for comments from participants at several seminars (University of Salzburg, University of Würzburg, University of Oxford, University of Mannheim) and conferences (Villars Workshop on International Economics, PRONTO Workshop in Paris, DEGIT in Nottingham, EEA in Geneva, ETSG in Paris, Stoos Sinergia Workshop, TRISTAN workshop in Bayreuth).1参见Breinlich等人的最新作品。(2016),Felbermayr,Aichele和Heiland(2016)的跨大西洋贸易和投资伙伴关系(TTIP),或Fajgelbaum,Goldberg,Kennedy和Khandelwal(2019)的美国和中国之间的2018年美国贸易战。
第一读者Catherine Grgicak,博士学位生物医学法医学助理教授第二读者Robin Cotton,博士学位副教授兼生物医学法医学
方法:为了推断 AS 与各种糖尿病相关特征(包括 1 型糖尿病 (T1DM)、T2DM、血糖水平、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素)之间的因果关系,我们采用了孟德尔随机化 (MR) 分析。我们从 IEU OpenGWAS 数据库、GWAS 目录和 FinnGen 数据库中获取了暴露和结果变量的 GWAS 汇总数据。为了综合 MR 分析的结果,我们应用了使用固定或随机效应模型的荟萃分析技术。为了识别和排除与结果表现出水平多效性的工具变异 (IV),我们使用了 MR-PRESSO 方法。使用 MR-Egger 方法以及 Q 和 I^2 检验进行敏感性分析,以确保我们的研究结果的稳健性。
“我向将于 8 月 1 日上任的 Denis Mistral、Yann Gravêthe、Thierry Laval、Jean-François Querat、Yann Latil、Jean-Marc Giraud、Nicolas Lambropoulos 和 Marc le Bouil 表示诚挚的祝贺。我要衷心感谢他们的前任的忠诚服务,”武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努说道。
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力,要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此,技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案,以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外,为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势,使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明,由于该领域每年全球文章的产量有限,因此该领域的研究空间巨大。然而,这是一个不断发展的领域,已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。