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Solvay宣布了新独立Syensqo的未来执行领导团队
Solvay董事会董事长NicolasBoël表示：“ Solvay建立在破坏和创新的基础上，今天的公告以这一遗产为基础。Syensqo的团队是世界一流的，热衷于探索新的边界，以创建将人类推向碳过渡所需的一流科学和技术。这支强大的团队将Solvay和其他行业的领导者的出色人才与新的观点结合在一起，准备提高科学，成长和创新的标准。同时，我相信他们会拥抱我祖先欧内斯特·索尔维（Ernest Solvay）所预告的价值观，因为他召集了他那个时代最聪明的科学思维，加速进步并寻求解决世界紧迫问题的解决方案，并于1911年从第一次索尔维（Solvay）大会上开始。”
公里规模的趋势，可变性和亚得里亚海远处气候的极端（RCP 8.5，2070 - 2100）
由于地形驱动的动力学在（次）公里（例如Bora风）和复杂的海洋测深的测定法上引起的，其中包括许多通道，凹陷和山脊，在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此，特定开发了亚得里亚海和海岸（Adrisc）公里大气层模型，以准确评估历史（1987-2017）和远处（2070-2100）条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中，我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势，可变性和极端事件的影响。在大气中，我们的结果主要遵循已经发表的文献：强烈的土地对比，干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中，表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关，除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中，我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区，底温度上升，底部盐度的速度降低了，而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分，负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢，而底部盐度增加。此外，洋流在表面和中间层中加速，但在底部减速。这些海洋的结果表明，北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少，南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩，以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
COVID-19和糖尿病：当前的发现和未来...
covid-19和糖尿病代表了公共卫生领域中复杂的十字路口，对全球个人的健康成果和医疗保健系统产生了深远的影响。由新型冠状病毒SARS-COV-2引起的Covid-19大流行自2019年底出现以来，它已经迅速遍及全球，导致数百万感染和死亡（1）。患有糖尿病的人已被确定为特别脆弱的人群，面临着COVID-19的严重结果的增加。相反，Covid-19感染会加剧血糖控制并增加糖尿病并发症的风险，从而突出这两种疾病之间的双向关系。糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症或耐药性而引起的血糖水平升高。它包括几种亚型，包括1型糖尿病，2型糖尿病和妊娠糖尿病，每个糖尿病都有其自身的病因和管理考虑因素。糖尿病会影响全球数百万的人，并与一系列并发症有关，包括心血管疾病，肾衰竭，神经病和视网膜病变（2）。尽管存在这些挑战，但共同19岁的大流行也促进了糖尿病护理递送的创新和适应性。远程医疗，远程监测和数字健康技术已成为远程提供糖尿病护理和教育的宝贵工具，从而增强了患者的访问和便利性。这些数字健康解决方案提供了接触服务不足的人群，改善患者参与度并优化Covid-19及以后时代的糖尿病结局的机会。医疗保健提供者已经采用了虚拟咨询，远程医疗平台和移动应用程序，以保持护理的连续性和支持患者在大流行期间管理其糖尿病的连续性（3）。这个研究主题旨在糖尿病和互联-19的关系和共存。目前的研究主题包括16篇论文，其中包含2个案例研究，2个迷你评论和12条有关各种主题的原始研究文章。
量子技能差距 对不久的将来的思考
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年，而它距离成为现实已经越来越近，并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中，但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是，就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域（特别是在机器学习和深度学习领域）发生的那样，很明显存在这样的风险：技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作，这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
引用Qiao T，Cheng Z和Duan Y（2025）在评估免疫疗法effiffiffiffiffiffiffiffifca
引入免疫检查点抑制剂（ICI）已彻底改变了癌症治疗，通过增强免疫监测以对抗肿瘤生长，从而显着改善了晚期癌症患者的预后。这些疗法已被证明有效地有效地延长了无进展的生存（PFS）和整体生存（OS），但是评估其效率带来了独特的挑战。传统的成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）通常测量肿瘤大小的变化，在免疫疗法的背景下可能无法准确反映治疗反应。对于免疫相关现象（例如伪雌性和过度突出）尤其如此，在后期肿瘤的体积可能不会立即变化或可能在随后的减少之前增加或可能增加，从而使响应评估变得复杂。多参数PET/CT已通过提供对肿瘤微环境（TME）内肿瘤代谢和免疫反应的功能见解来评估治疗效率的强大工具。与常规成像不同，PET/CT可以捕获早期的代谢改变和免疫细胞的效果，从而在形态学变化之前提供了更全面的治疗效果图片（1，2）。关键的半定量参数，例如suvmax，MTV和TLG进行代谢活性的转变，并可以鉴定出治疗反应的早期迹象，而宠物衍生的标记物（例如PD-L1表达和CD8阳性T细胞）诸如TME（3-5）的免疫学动力学（3-5）。本综述研究了多参数PET/CT在评估免疫疗法结果中的作用，重点是宠物衍生的代谢参数，并免疫反应为临床决策提供了信息（表1）。它还讨论了传统成像在检测免疫相关变化时的局限性，并回顾了评估免疫疗法反应的恢复和虹彩标准。将在这种情况下讨论诸如假养育和过度突出之类的概念，从而强调了PET/CT检测这些非典型肿瘤反应模式的潜力，从而提供了对免疫疗法效力的更准确的早期评估。
AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
利用非脑和多模态脑成像数据预测健康和病理衰老过程中未来的认知能力下降
a 瑞士苏黎世大学心理学系可塑性研究方法 b 瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心 (ZNZ) c 瑞士苏黎世大学大学研究优先计划“健康老龄化动力学” d 法国帕莱索巴黎萨克雷大学、Inria、CEA e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所神经病学系 f 加拿大魁北克省蒙特利尔蒙特利尔大学老年医学研究所功能神经影像科 g 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学戴尔医学院计算神经影像实验室 h 美国密歇根州底特律韦恩州立大学老年学研究所和心理学系 i 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学心理学系 j 大脑与运动研究所认知神经解剖学实验室épinière，法国巴黎 k 德克萨斯大学心理学系，美国德克萨斯州奥斯汀
未来欧洲电力系统中的低成本氢气
本研究调查了决定欧洲低成本供应氢气能力的四个因素：氢气需求规模、投资大规模氢气储存的可能性、耗氢行业的工艺灵活性以及氢气需求产生的地理区域。通过将成本最小化电力系统投资模型 eNODE 应用于 0 – 2,500 TWh H2 范围内的氢气需求水平，研究了氢气需求对未来欧洲零排放电力系统的影响。研究发现，假设风能和太阳能发电的扩张不会因社会接受度不足而受到阻碍，未来欧洲大部分氢气需求可以通过 VRE 以经济有效的方式满足，成本约为 60 – 70 欧元/兆瓦时 H2（2.0 – 2.3 欧元/千克 H2）。如果将氢气消耗战略性地定位在风能和太阳能发电条件良好且电力需求低的地区，欧洲的氢气成本可降低约 10 欧元/兆瓦时 H2。氢气消耗的完全时间灵活性所带来的成本节约潜力比战略性氢气消耗本地化所带来的成本节约潜力高出 3 倍。随着氢气需求量相对于传统电力需求和可用的 VRE 资源的增加，每公斤氢气的成本增加，灵活性的价值降低。因此，通过为氢气消费者实施效率和灵活性措施以及提高 VRE 的接受度，可以实现低成本氢气。
利用数据和人工智能构建更美好的未来：白皮书
建立患者信任和加强医疗领域数据基础设施的工作示例包括由英国健康数据研究机构资助的 INSIGHT，该项目使用匿名眼部扫描数据，由 ODI 共同开发的多元化数据信托咨询委员会监督。ODI 还强调了隐私增强技术 (PET) 在确保安全、合乎道德的数据访问方面的作用。例如，在 PET 解释器中，联合学习（由牛津大学 CURIAL-Lab 团队展示）使 AI 模型能够跨多个数据源进行训练，从而无需共享数据即可筛查患者是否感染 COVID-19，从而增强隐私和协作。OpenSafely 支持在可信研究环境中链接患者健康记录。数据分析师可以使用此功能来揭示大量疾病、合并症和患者人口统计数据的模式。精心策划的数据基础设施是 AI 功能和部署必须依赖的基础。