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基于生物活性香豆素的杂种化合物的最新进展
近年来，世界卫生组织（WHO）汇编了优先级多药病原体的清单，并发表了一份报告，以提高对问题的认识并提出解决方案[2]。根据世卫组织2020年的报告，结核病是全球死亡的十大原因之一[3]。多药结核菌（TB）是结核病的致病药物（TB），多年来一直具有传染性和造成许多死亡的影响[4]。对长期治疗结核和副作用的药物的抗性使得这种治疗困难[5]。病原体，例如丙氨酸鲍马氏菌，铜绿假单胞菌和肠细菌科，已显示出对碳青霉烯具有很大的抗性，目前用于治疗中[1]。神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏症（AD）和帕金森氏病（PD），经常开始
对动物起源生物活性化合物的遗传毒性和基因保护作用的综述
摘要：动物毒液的利用仍然是一个严重的医学和社会问题，尤其是在热带国家。另一方面，动物毒液被广泛用作新药开发的生物活性化合物的来源。动物毒液的许多衍生物已经在临床实践中使用。分析动物毒液的作用机理时，注意力通常集中在毒液的酶和肽（例如神经毒性，细胞毒性或出血作用）等肽的主要靶标上。在本综述中，我们想将注意动物毒液及其衍生物对DNA损伤和/或防止DNA损伤的保护的“隐藏”影响。生物碱和从海绵中分离的萜类化合物，例如avarol，ingenamine g或variolin b，表现出在体外结合DNA并产生DNA断裂的能力。trabectidin，从海喷发中分离出来，还结合并损坏DNA。对于从蜂蜜和黄蜂毒液中分离出的肽，例如乳腺癌，混血素和蜂毒素也可能采取类似的作用。然而，由果冻鱼的粗毒物，蝎子，蜘蛛和蛇产生的DNA病变是由于细胞膜损伤以及随后的氧化应激而产生的，而某些动物毒液或其成分产生了基因保护效应。当前的研究数据表明，在各种潜在治疗剂的开发中使用动物毒液及其成分的可能性；但是，应进一步研究在他们可能的临床使用途径之前，应进一步研究注射途径，分子靶标，作用机理，确切的剂量，可能的副作用和其他基本参数。
生物学上影响生产者微生物的生物活性补充剂：评论
摘要：微生物，发酵过程和由此产生的代谢产物是生物技术，尤其是食品生物技术的关键驱动力。最终制造食品的数量和/或质量与生产者微生物的代谢过程的效率直接相关。食品生物技术公司自然有兴趣提高其生物技术生产线的生产力。这可以通过间接或直接影响微生物细胞中发生的生物过程的基本机制来实现。本综述考虑了一种方法，可以通过使用几种类型的物质或复合物来提高生产者微生物的效率，从而影响食品生物技术（尤其是发酵牛奶产物）感兴趣的微生物生产的代谢过程。将对这些补充剂进行分类，具体取决于它们的化学性质（聚和寡糖；多聚肽和寡肽，个别氨基酸；其他有机化合物，其他有机化合物，矿物质以及多组分补充剂）以及其应用程序的评估结果。
基于生物学的计算：神经细节和动力学如何适用于实现各种算法
摘要：神经工程框架 (Eliasmith & Anderson, 2003) 是一种长期存在的方法，用于实现受低级神经生物学细节约束的高级算法。近年来，这种方法已经得到扩展，以纳入更多生物学细节并应用于新任务。本文将这些正在进行的研究线索汇集在一起，在一个共同的框架中呈现它们。我们扩展了 NEF 的核心原则：(a) 指定模型不同部分中神经元所需的调谐曲线，(b) 定义模型不同部分中神经元所代表的值之间的计算关系，以及 (c) 找到将导致这些计算和调谐曲线的突触连接权重。特别是，我们展示了如何将其扩展为包括复杂的时空调谐曲线，然后应用这种方法来生成大脑中的网格单元、时间单元、路径积分、稀疏表示、概率表示和符号表示的功能计算模型。
引用：Ortiz deZárateM，SáenzC，Cimbaro Canella R，DíazM等。微生物学确认在产妇中心的新生儿败血症的患病率 div>
要考虑的另一个重要方面是在新生儿学评估和可用的抗生素种类有限。他们的合理使用可以防止在短期和长期（选择抗性菌株，对真菌感染的易感性，坏死性肠炎）中的有害作用，并允许选择安全剂量，该频谱剂量安全但限于每个设施中的普遍性植物性，并且显然是在没有诊断诊断的情况下是早期的脱节。早期发作的新生儿败血症（Eons）被定义为败血症，症状从生命的前72小时开始，而晚期发作的新生儿败血症（lons）的定义是在生命的第4天和住院期间发生的，主要是在非常低的出生体重早产婴儿中发生的症状。4个lons也是由主要在医院环境中发现的微生物（医院获得的LONS [HALONS]）或在出院后重新吸收的患者（社区获得的LONS [CALONS]）引起的。1,5
通过反事实增强和形态约束的 3D 深度生成模型对脑成像进行公平建模
我们描述了 CounterSynth，这是一种微分同胚变形的条件生成模型，可在体积脑图像中诱导标签驱动的、生物学上合理的变化。该模型旨在为下游判别建模任务合成反事实训练数据增强，其中保真度受到数据不平衡、分布不稳定、混杂或规格不足的限制，并且在不同亚群中表现出不公平的表现。我们专注于人口统计属性，使用基于体素的形态测量、条件属性的分类和回归以及 Fréchet 初始距离来评估合成反事实的质量。在人为的人口不平衡和混杂的背景下检查下游判别性能，我们使用英国生物库和 OASIS 磁共振成像数据对 CounterSynth 增强与这些问题的当前解决方案进行基准测试。我们在整体保真度和公平性方面都实现了最先进的改进。 CounterSynth 的源代码可在 https://github.com/guilherme-pombo/CounterSynth 上找到。
878 BET 抑制使免疫冷 Rb 敏感...
背景 非 T 细胞炎症的免疫“冷”肿瘤微环境 (TME) 与对免疫检查点阻断 (ICB) 的响应性较差有关，并且可以通过肿瘤细胞基因组学进行塑造。我们之前曾描述过视网膜母细胞瘤 (Rb) 肿瘤抑制因子功能丧失（人类癌症中最常见的改变之一，与谱系可塑性、不良预后和治疗结果相关）如何在体外和体内促进免疫抑制性 TME。在这里，我们评估了溴结构域和末端外 (BET) 结构域家族的抑制如何逆转 Rb 缺失的后果以增强 ICB 的疗效。方法通过 qRT-PCR、Western blot、ELISA 和 ImageStream 分析，体外和离体评估野生型或 Rb 缺陷型小鼠 MycCaP 肿瘤细胞的 BET 抑制剂 (BETi) 如何改变 DNA 损伤和 I 型 IFN 信号通路。用 BETi（单独或与 STING 或 NF- k B 抑制剂一起）治疗荷瘤动物，并通过流式细胞术评估 TME 的免疫浸润。在存在或不存在 T 细胞和/或巨噬细胞耗竭的情况下评估对 BETi 的抗肿瘤反应。最后，将 BETi 与 PDL1 阻断剂联合使用，联合或不联合雄激素剥夺疗法 (ADT)，并在存在或不存在 STING/NF- k B 阻断剂的情况下评估抗肿瘤反应。结果发现，BETi 可增加肿瘤细胞内在 DNA 损伤，从而诱导 STING/NF- k B 信号传导和 I 型 IFN 表达以及 Rb 缺陷肿瘤细胞中的 T 细胞迁移，部分原因是 Rb 丢失后基线 STING 表达增加。体内 BETi 治疗增加了 T 细胞向 TME 的浸润，并抑制了 Rb 缺陷肿瘤的生长，这些肿瘤生长是 T 细胞和巨噬细胞依赖性的以及 STING/NF- k B 依赖性的。单独使用 BETi 可增加体内肿瘤浸润 T 细胞上的 PD-1 表达和抑制性 M2 和 MDSC 群体上的 PD-L1 表达，导致体内 Rb 缺陷肿瘤对 BETi 和 PDL1 阻断联合治疗的敏感性增加。最后，ADT 以 STING/NF- k B 依赖的方式进一步增强了 BETi 和 ICB 的疗效。结论 这些数据表明，BETi 通过激活肿瘤细胞内在的 STING/NF-k B 激活和肿瘤细胞内的 I 型 IFN 信号传导，增加免疫冷 Rb 缺乏的 TME 的免疫浸润。这导致分化巨噬细胞和 T 细胞介导的 Rb 缺乏前列腺肿瘤生长抑制和 Rb 缺乏前列腺癌对 ICB 的敏感性。这为在 Rb 缺乏激素敏感转移性前列腺癌的临床试验中测试 ADT、BETi 和 ICB 组合提供了机制原理。
生物标志物驱动的药物在生物学上相似的癌症上重新利用DNA-REPAIR DEFIECIES
疾病之间的类似分子和遗传畸变会导致在生物学上相似的疾病中发现共同重要的治疗选择。肿瘤学家密切关注几种激素依赖性癌症，并鉴定出其DNA修复途径异常中的显着病理和分子相似性。尽管同源重组（HR）途径中的表现对癌症的进展起着重要作用，但可能需要其他需要仔细研究的DNA-REPAIR途径。在本文中，通过生物标志物驱动的药物重新使用模型，我们确定了基于常见的特定生物标记物的DNA替代定义的乳腺癌和前列腺癌患者的几种潜在药物候选者，并且对肿瘤的肿瘤不论起源于肿瘤。归一化的折扣累积增益（NDCG）和灵敏度分析用于评估药物重新利用模型的性能。我们的结果表明，在具有高治疗作用的药物中，米托氨基酮和染料木黄酮是疾病引起的基因表达变化（FDR调整后的PROSTATE癌症= 1.225E-4和8.195E-8）引起的基因表达变化的药物之一。提议的多癌治疗框架适用于癌症具有常见特异性生物标志物的患者，有可能通过通过多种癌症的整合并靶向对机器人特异性治疗反应良好的患者来识别有希望的候选药物。
一种生物学上可信的脉冲神经网络，用于解码海马和运动前皮层的运动学
摘要 — 本研究提出了一种脉冲神经网络，用于根据神经数据预测运动学，从而实现准确且节能的脑机接口。脑机接口是一种解释神经信号的技术系统，可让运动障碍患者控制假肢。脉冲神经网络具有低功耗和与生物神经结构非常相似的特点，因此有可能改进脑机接口技术。本研究中的 SNN 使用泄漏积分和激发模型来模拟神经元的行为，并使用局部学习方法进行学习，该方法使用替代梯度来学习网络参数。该网络实现了一种新颖的连续时间输出编码方案，允许基于回归的学习。SNN 是在从灵长类动物运动前皮层和大鼠海马记录的神经和运动数据上进行离线训练和测试的。该模型通过寻找预测运动数据与真实运动数据之间的相关性来评估，运动前皮层记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.77，海马体记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.80。该模型的准确性与卡尔曼滤波解码器和 LSTM 网络以及使用反向传播训练的脉冲神经网络进行了对比，以比较局部学习的效果。
液体活检在组织学未确诊肺癌的肿瘤管理中的应用：病例报告
摘要：肺癌是全球最常见和最致命的癌症之一。近十年来，许多针对非小细胞肺癌特定分子改变的药物问世，彻底改变了该疾病的临床治疗。它们的使用带来了分子检测技术的同步发展，用于识别肿瘤遗传物质中可用药物治疗的分子靶点的改变。进行分子检测需要活检或手术组织标本，这还可以对肿瘤进行组织学表征。不幸的是，在现实生活中，并非所有患者都适合活检或手术。在未活检病例中，使用液体活检进行血液提取的肿瘤 DNA 分析是一种很有前途的方法，但它也受到一些方法和技术限制的影响。我们在此报告一例组织学未确诊的肺癌病例，该病例采用液体活检进行治疗，随后接受抗 EGFR 治疗。我们的报告强调，在特定临床情况下使用液体活检分子检测可以为受肺癌影响的脆弱患者提供治疗机会。