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最终业务计划ICH Q9（R1） - 质量风险...
每项研究应确定与确保学习质量有关的一组基本因素。应该重点放在那些对研究质量至关重要的因素。这些对质量因素至关重要的是研究的属性，其完整性对于研究参与者的保护，研究结果的可靠性和解释性以及基于研究结果的决定。这些质量因素被认为是至关重要的，因为如果它们的完整性因设计或行为的错误而破坏，那么基于研究结果的决策的可靠性或伦理也将受到破坏。对质量因素至关重要，也应整体上考虑，以便可以确定它们之间的依赖性。本文档第7节提供了考虑，可以帮助确定对研究的质量因素至关重要。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。使用QBD方法开发的方法非常健壮，具有成本效益，使用良好的实验设计，运行时间较短，可以通过统计分析来进行优化，并且与一项（一次性（OFAT）方法）开发的传统方法相比，可以轻松验证。中央复合设计（CCD）用于基于可取功能方法的优化方法。在本研究中选择的因素是流动相，柱温度，流量和研究反应的有机成分％，是药物的保留时间和理论板数。使用现象C18（150 mm x 4.6 mm，5）柱实现色谱分离。通过应用ANOVA进行CCD实验数据的统计分析，并且发现响应的选定数学模型在p <0.05中很重要。使用乙腈：磷酸盐缓冲液（42.1：57.9％v/v）以0.93ml/min的流速为31.7 0 C实现了基于最高可取性值1的优化条件。最后，根据ICH Q2（R1）指南对开发的方法进行了验证。所有系统适用性参数都在限制范围内。根据在酸性条件下发现的明显降解的ICH指南进行强制降解研究。关键字：AQBD，CCD，Gilteritinib，Desiriebility函数，ANOVA。如何引用这篇文章：Srujani C H，Nataraj K S，Krishnamanjari Pawar A，Adinarayana。QBD驱动的方法开发和验证用于测定RP-HPLC的Gilteritinib的方法。国际药品保证杂志。2024; 15（4）：2129-38。 doi：10.25258/ijpqa.15.4.5支持来源：nil。利益冲突：无简介的吉尔特替尼（GTB）在品牌名称xospata下可用的是一种用于治疗急性髓细胞性白血病（AML）的抗肿瘤剂，该药物具有FMS样酪氨酸激酶3（FLT3）突变。1它是一种口服的小分子抑制剂，它抑制了野生和突变形式的FLT3，AXL和ALK（变性淋巴瘤激酶） - 介导的信号转导途径并减少癌细胞的增殖。2这三种受体酪氨酸激酶在癌细胞生长和生存中起关键作用。AML是一种癌症，会影响血液和骨髓的速度快速进展，并且这种情况会产生较低的正常血细胞，这需要连续输血。3该药物可溶于有机溶剂，例如乙醇，DMSO和二甲基甲酰胺（DMF）。GTB的化学结构如图1所示。实施QBD的优势是坚固性，可以在方法开发阶段而不是在验证部分中测试鲁棒性。否则，如果
糖尿病指南 - 为什么它们很难遵循？糖尿病的营养建议 - 为什么很难跟随它们？
营养是行为疗法的元素之一，是糖尿病患者的适当护理和教育的支柱。营养疗法的目的是促进和支持健康的饮食模式，满足患者的个人营养需求，保持食物诱发的愉悦感，并为患者提供糖尿病的工具，以提高饮食质量。应调整糖尿病中的饮食，以对糖血症，糖化血红蛋白浓度产生可效应的作用，并降低急性和慢性并发症的风险。与经验丰富的营养师合作对适当的营养计划的制定和实施非常有帮助[1，2]。没有一种普遍的饮食类型满足每个患者的需求。推荐的糖尿病饮食模型可能包括：地中海饮食，破折号饮食（饮食中的饮食方法来阻止高血压），柔韧性饮食，植物性饮食和低碳水化合物饮食。大多数上述饮食模型都假设非淀粉蔬菜中有很大一部分，最大程度地减少了糖和精制谷物，以及基于最小加工食品的饮食。根据众多糖尿病社会的建议，个性化的进餐计划应基于健康营养的原则，这也是针对健康人的[3-6]。由国家营养教育中心开发的健康饮食板以简单而透明的方式说明了这些建议[7]。关于糖尿病患者的版本，它基于非淀粉蔬菜（番茄，生菜，菠菜，黄瓜，萝卜，萝卜，kohlrabi，kohlrabi，bell辣椒，羽衣甘蓝，白菜，布鲁塞尔甘蓝，绿豆，绿豆）和果实，以及盘子的一半杯。建议2岁及以上的儿童在白天食用180克蔬菜和150克水果，对于4岁以上的儿童，蔬菜和水果的含量应超过400 g [4]。
结构引导的抗ich虫前药的微生物靶向
抽象的羧基酯前药被广泛用于增加膦酸酯抗生素的口服吸收和效力。前药可以掩盖有问题的化学特征，从而防止细胞摄取，并可能使组织特异性化合物递送。然而，许多羧基酯宣传片被血清酯酶迅速水解，从而限制了它们的治疗潜力。虽然基于羧基酯的前药靶向是可行的，但在微生物中的使用有限，因为尚未描述微生物酯酶特异性的促进性。在这里，我们确定了细菌酯酶，球和FRMB，这些酯酶激活金黄色葡萄球菌中的羧基酯前药。此外，我们确定了FRMB和GLOB的底物特异性，并证明了这些偏好的结构基础。最后，我们建立了人和小鼠血清的羧基酯底物特异性，最终确定了几种可能是耐血清酯酶耐药性和微生物不稳定的宣传片。这些研究将实现抗磷杆菌宣传的结构引导的设计，并扩大分子范围为靶向葡萄球菌病原体。
引用为：Dimitrios Ioannidis，人工智能会取代《联邦仲裁法》下的仲裁员吗？, 28 R ICH. JL & T ECH. 505 (2022)。
* Dimitrios Ioannidis 是位于波士顿的 Roach, Ioannidis & Megaloudis, LLC 的合伙人、创新模拟法庭 (www.innovationmoot.com) 的创始人以及 OsmoCosm 的联合创始人，OsmoCosm 是一个非营利性智库，不仅支持新兴的嗅觉技术，还通过促进嗅觉数据的合乎道德的收集和使用为科学界和公众提供服务。(www.osmocosm.org)。作者谨向 Stephen Thaler 博士（“Imagination Engines” 和“DABUS” 的创始人）以及 Filippos Torlomousis（“麻省理工学院”）、Jeremy Kepner（“麻省理工学院林肯实验室”）、Peter Michaleas（“麻省理工学院林肯实验室”）、Vijay Gadepally（“麻省理工学院林肯实验室”）、Erotokritos Katsavounidis（“麻省理工学院”）和 Justin Holmes 表示感谢。我要感谢我以前在法学院的波士顿大学法学院的 William (Rusty) Park 教授，他提供了宝贵的反馈意见，并始终回复我的询问。我还要感谢我的法律助理 Cassandra Nedder、Mia Bonardi 和 Kelly Bungard 协助编辑最终稿。最重要的是，感谢 Andreas Mershin（“MIT”）的指导、影响和鼓舞人心的力量，没有这些，这项工作就不可能实现。我对这个领域的兴趣基于：(a) 我与麻省理工学院比特和原子中心以及麻省理工学院中东欧和希腊企业论坛分会的科学家的合作；(b) 担任 Willem C. Vis 国际商事仲裁模拟法庭和外国直接投资国际仲裁模拟法庭的仲裁员，同时担任波士顿大学法学院 Vis 队的教练； (c) 拥有涵盖民事诉讼和商业交易的业务经验，这些领域的争议解决需要付出很多努力，无论是通过仲裁还是调解。
S1B(R1) 药物致癌性检测 S1B 附录
1 本指南由人用药品注册技术要求国际协调会 (ICH) 专家工作组 (安全) 制定，并根据 ICH 流程接受了监管机构的咨询。本文件已于 2022 年 8 月在 ICH 流程第 4 步获得 ICH 大会的认可。在流程第 4 步，建议 ICH 地区监管机构采用最终草案。 2 我们会定期更新指南。如需获取指南的最新版本，请查看 FDA 指南网页 https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents。 3 括号中的数字反映了 ICH 指导委员会于 2022 年 8 月在 ICH 流程第 4 步认可的文件的组织细目。
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最严重的中风形式的脑内出血（ICH）占高收入国家的中风的10％–15％，在发展中国家中占20％–50％的中风。1与缺血性中风相比，ICH与预后不良的结局有关，1个月时的死亡率为40％，幸存者的残疾率为80％。2-4通常，ICH预后受许多因素的影响，包括基线体积和血肿位置，格拉斯哥昏迷量表评分，脑室内出血和年龄。5-7在这些因素中，Hema Toma体积是唯一可控制且动态的。5临床研究表明，ICH患者中有33％在ICH SET的24小时内发展出早期血肿肿大。 8-10 ICH患者的早期血肿增大与预后结局和死亡的不良相关。 3,8,11,12因此，及时评估早期hemato5临床研究表明，ICH患者中有33％在ICH SET的24小时内发展出早期血肿肿大。8-10 ICH患者的早期血肿增大与预后结局和死亡的不良相关。 3,8,11,12因此，及时评估早期hemato8-10 ICH患者的早期血肿增大与预后结局和死亡的不良相关。3,8,11,12因此，及时评估早期hemato
E14 和 S7B QT/T 的临床和非临床评估...
1 本指南由人用药品注册技术要求国际协调会 (ICH)（前身为人用药品注册技术要求国际协调会议 (ICH)）专家工作组（功效和安全性）制定，并根据 ICH 流程接受了监管机构的磋商。该文件已于 2022 年 2 月在 ICH 流程第 4 步获得 ICH 大会批准。在该流程的第 4 步，建议 ICH 地区的监管机构采用最终草案。 2 我们会定期更新指南。如需获取指南的最新版本，请查看 FDA 指南网页 https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents 。
WRAP-新型靶点治疗晚期脑内...
摘要 脑出血 (ICH) 是第二大常见中风类型，也是全球死亡和致残的主要原因。尽管外科手术和急性 ICH 管理取得了进展，但目前尚无有效的治疗方法来改善患者的功能结果。最近，在揭示 ICH 背后的新病理生理机制方面取得了巨大进展，这可能为治疗干预措施的发展铺平道路。在这里，我们重点介绍了新兴目标，但也强调了临床前动物模型中存在的阻碍其开发的空白。我们特别关注 (1) ICH 病因、(2) 血肿、(3) 炎症和 (4) ICH 后病理。重要的是要认识到，除了神经元和大脑之外，其他细胞类型和器官也与 ICH 病理生理学密切相关，成功的干预措施可能需要解决整个机体。本综述将促进 ICH 的成功治疗干预措施和更能反映其病因和病理生理学的先进动物模型的发展。
基于深度学习的人工智能诊断系统在自发脑内出血体积测量
抽象背景：准确测量出血体积对于预测和自发性脑内出血（ICH）后的预测和选择适当的临床治疗至关重要。这项研究旨在评估具有有或没有脑室内出血（IVH）延伸的自发性自发性分割脑出血（ICH）体积时，基于深度学习的分割算法的性能和准确性。我们将此自动管道与两种手动分割技术进行了比较。方法：我们回顾性地审查了105例急性自发ICH患者。根据IVH延伸的存在，将患者分为两组：ICH没有（n = 56）和IVH（n = 49）。ICH进行分割并测量，并使用ABC/2评分来测量ICH中ICH中没有IVH组的出血量。相关性和协议分析用于分析三种分割方法之间的处理时间和处理时间长度的差异。结果：在没有IVH组的ICH中，使用AI和ABC/2分数测量的ICH量与CTP分割相当。在三种分割方法中观察到了强相关性（r = 0.994，0.976，0.974; p <0.001;一致性相关系数[CCC] = 0.993，0.968，0.967）。但是，通过ABC/2分数测量的ICH体积的绝对误差大于算法的绝对误差（p <0.05）。在ICH中，IVH组中，算法和CTP之间没有发现显着差异（p = 0.614）。CTP和AI之间的相关性和一致性很强（r = 0.996，p <0.001； CCC = 0.996）。AI分割比CTP的时间明显短（p <0.001），但略长于ABC/2分数技术（P = 0.002）。结论：与CTP测量相比，基于深度学习的AI诊断系统具有高忠诚度和更高效率的急性自发ICH，并且比ABC/2分数更准确。我们认为这是一种有前途的工具，可以帮助医生在实践中实现精确的ICH量化。关键字：脑内出血，自发性脑内出血，体积，人工智能，深度学习