药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域,并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑,阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。
需求已经存在。印度已经拥有4亿个数字健康用户,使用了Tele Health,Home Health,Home Testing,E-Pharmacies和其他具有数字功能的产品,即使没有大型医疗保健提供者的创新也是如此。Arthur d Little的一项调查,以确定印度数字化的医疗保健采用驱动的是什么,在使用电子商务服务的客户中,对数字健康解决方案的接受程度高达65%。据报道,长期疾病(如心脏血管疾病,糖尿病和高血压)的患者报告了数字保健工具的采用明显更高。大流行迫使人们将数字渠道用于护理需求。经历了以数字化实现医疗保健服务的好处,消费者现在认为这是必要的。
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战,患者的治疗选择有限,预后不良。近年来,免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略,比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观,重点是肿瘤微环境(TME)和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用,包括免疫细胞,细胞因子和细胞外基质成分的作用,该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂,细胞免疫疗法和个性化治疗策略,免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析,这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响,为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
摘要 - 随着时间的流逝,随着时间的推移,随着时间的推移发生了重大变化,这是由于世界各地客户的感知,紧急情况和活动的差异。由于波动和需求不断增长,相关活动的主要关注点之一是污染,尤其是水和空气污染。对此,一些工业4.0技术的技术可能有助于减轻时装行业的负面影响。基于这一挑战,本文旨在确定行业4.0最相关的技术应用,以增强生产和服务过程中的可持续性。为实现这一目标,使用了两种方法(PICOC和PRISMA)来搜索和选择研究文章。通过包含和排除标准,选择了Scopus数据库中的30个开放式文章。如今,众所周知,时尚行业的活动约占全球碳排放量的8%至10%,这会导致工业废水污染(20%),并产生大量材料和能源的浪费。因此,可以合并各种行业4.0技术,以改善时装行业不同流程的可持续性(纺织制造,供应链管理,商店管理,用户体验)。在分析后,得出结论,属于工业4.0的虚拟现实,数字双胞胎和人工智能等技术提供了一种潜在的解决方案,以减轻时尚行业的负面环境影响,从而丰富了客户企业企业的交互。进一步的工作必须探讨这些技术的收益和局限性,重点是中小型企业(SME)。
1. 哥伦比亚波哥大安第斯大学系统与计算机工程系 2. 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系产品与工艺设计组(GDPP) 3. 哥伦比亚波哥大哥伦比亚国立大学农业科学学院 4. 哥伦比亚波哥大Biotecnologia y Genética SAS, Biotecgen 5. 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系马克斯·普朗克计算生物学串联组计算生物学和微生物生态学研究组 6. 哥伦比亚国立大学农业科学学院,帕尔米拉校区,帕尔米拉,哥伦比亚 7. UMR DIADE,发展研究所(IRD),CIRAD,蒙彼利埃大学,34394,蒙彼利埃,法国 + 共同第一作者 * 通讯作者: ja.duitama@uniandes.edu.co
自动:Rabanus-Wallace,M。Timothy; Mascher,马丁;勒克斯,托马斯;柳条,托马斯;甘德拉赫(Heidrun); Baez,Mariana; Houben,Andreas; Mayer,Claus F.X.;郭,梁丽安格;波兰,杰西; Pozniak,Curtis J。; Walkowiak,肖恩; Melonian,乔安娜; Praze,Coraline R。; Schreiber,Mona; Budak,Hykmet;马蒂亚斯;转向,伯克哈德;沃尔夫,布兰德; Börner,Andreas;拜恩斯,布鲁克; Jana的Čížková; Fowler,D。Brian;弗里茨,艾伦;希梅尔巴赫,阿克塞尔; Kaithacotyl,Gemy; Keilwagen,Jens;凯勒(Keller),击败;音乐会,大卫;拉尔森,杰米; Li,Qiang; Myo,Beata;萨德哈尔人Padmarasu;拉瓦特,尼迪; sess,uğur;生活方式 - 卡亚,塞兹吉;夏普,安迪; Šimcová,哈纳;小,伊恩;大卫·斯瓦布雷克(Swarbreck);海伦娜;纳塔利亚; Voylocov,Anatoly v。; Vrána,Jan;鲍尔,夏娃; Boliboc-Boliboc-Ska,Hanna; Doležel,Jaroslav;霍尔,安东尼;吉亚(Jizeng);康沃尔,维克多;拉罗克(Laroch),安德鲁(Andrew);好吧,Xue-Fengence;奥尔顿,弗兰克; Özkan,Hakan;莫妮卡的Racozy-Trojanowska; Scholz,UWE;舒尔曼,艾伦·H。 Seekmann,Dörthe; Stojałowski,Stefan; Tiwari,Vijay K。; Spannangle,Manuel;斯坦,尼尔斯
尽管在过去几十年中取得了巨大进步,但治疗失败仍然是抗癌疗法的重大负担。肿瘤细胞倾向于通过克隆进化和抗性亚克隆的选择来逃避化疗,从而导致治疗复发。下一代测序旨在找到耐药性癌细胞串扰中有希望的候选变异。这种方法可能进一步有助于分子肿瘤板适应每个患者的靶向治疗方案(1)。髓增生性综合征慢性髓样白血病(CML)成为有效且成功的靶向治疗的榜样。cml是一种罕见的肿瘤,主要是由相互易位t(9; 22)(q34; q11)引起的,导致BCR :: ABL1融合基因的形成(2)。在许多情况下,它通过酪氨酸激酶抑制剂(TKI)成功治疗,尤其是与BCR :: ABL1激酶结合的2-苯基氨基嘧啶伊替尼,从而预防了下游靶标的磷酸化(3)。尽管总体10年生存率为83%,但在治疗的五年内,所有患者中有20%至25%遭受治疗衰竭(4,5)。第二代和第三代TKI,即尼洛替尼,达沙替尼,鲍苏替尼和庞替尼,开发了以可变成功的变化(6,7)克服这种抗药性(6,7)。TKI抗性发生在依赖性或独立于BCR :: ABL1激酶改变。第一个提及的主要是由BCR :: abl1中的突变引起的,例如ABL1 p。(Tyr253His),p。(GLU255VAL)或p。(THR315ile))防止TKIS与BCR或BCR expristion TKIS结合,以防止TKIS与BCR :: ABCR1 anbl1 anbl1 and anbl1 and anbl1fination and Overection(8)。对于BCR :: ABL1-独立抵抗力,讨论了几种机制,例如,药物过表达EF ef lox top子转运蛋白,尤其是ATP结合盒(ABC)转运蛋白转运蛋白家族成员P-糖蛋白(P-GP,P-GP,ABCB1)或乳腺癌抗癌蛋白(BCRP,ABCG2)的传播(abcg2)的demaption(p-gp,abcb1),abcg2 abcg2 ryaption(abcg2)。 10)。此外,显示遗传像差,例如第8条或影响RUNT相关转录因子1(RUNX1)的突变,显示出患者中爆炸危机或抗TKI耐药性克隆的进展(11,12)。除了临床研究外,体外模型还可以详细研究耐药性的机理。这样的模型是关键工具,因为这些模型从这些模型中得出的发现被成功地转化为诊所,例如预测药物效率并改善治疗方案(13)。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。 在这里,我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。 为此,我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。 我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。 此外,我们研究了候选变体PTPN11 p。(Tyr279Cys),PDGFRB p。(GLU578GLN)和NRAS p。(GLN61LYS)对TKI治疗的反应的影响。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。在这里,我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。为此,我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。此外,我们研究了候选变体PTPN11 p。(Tyr279Cys),PDGFRB p。(GLU578GLN)和NRAS p。(GLN61LYS)对TKI治疗的反应的影响。
[4] Schwarz,Roland F.等。“截然异质性的系统发育定量”。PLOS计算生物学10.4(2014):E1003535。[5] El-Kebir,Mohammed等。“复制数字进化问题的复杂性和算法。”分子生物学算法12(2017):1-11。 [6] Zeira,Ron和Benjamin J. Raphael。 “拷贝数演化,癌症中的加权畸变。” 生物信息学36.Supplement_1(2020):I344-I352。 [7] Shamir,Ron,Meirav Zehavi和Ron Zeira。 “用于复制号转换问题的线性时间算法。” 组合模式匹配的第27届年度研讨会(CPM 2016)。 Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik,2016年。 [8] Kaufmann,Tom L.等。 “ Medicc2:全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。” 基因组生物学23.1(2022):241。分子生物学算法12(2017):1-11。[6] Zeira,Ron和Benjamin J. Raphael。“拷贝数演化,癌症中的加权畸变。”生物信息学36.Supplement_1(2020):I344-I352。[7] Shamir,Ron,Meirav Zehavi和Ron Zeira。“用于复制号转换问题的线性时间算法。”组合模式匹配的第27届年度研讨会(CPM 2016)。Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik,2016年。[8] Kaufmann,Tom L.等。“ Medicc2:全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。”基因组生物学23.1(2022):241。
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程,然后由所涉及的代理人评估这些服务,从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡,这些价值观应该具有足够的平衡,可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是,社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型,用于文化进化的代理,以自我调节社会交流过程。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向