SC技术的出现使我们对包括癌症在内的多种疾病中的巨噬细胞表型,功能和可塑性的理解进行了快速革命。巨噬细胞状态的二进制视图:M1和M2,直到最近才统治着该领域。m1(pro弹药)与M2(替代或抗渗透性)pro文件是通过人和小鼠的体外观察得出的(1)。M1-巨噬细胞在体外通过1型细胞因子(例如IFN-G(和/或TNF- a))在体外获得的巨噬细胞显示出有效的吞噬作用,高水平的促炎细胞因子(即IFN-G,IL-12,TNF- a)和趋化因子(即 CCL2,CXCL10)。 相反,M2巨噬细胞的产生主要由IL-4和/或IL-13(1)等2型细胞因子诱导。 M2样巨噬细胞的特征是伤口愈合活性增加,吞噬作用降低和T细胞抗原表现能力(2,3)。 最近的发现表明,人类巨噬细胞在稳定状态和病理条件下是高度异质的,这表明了上下文和组织依赖性方法在欣赏其生物学特性的重要性。IFN-G,IL-12,TNF- a)和趋化因子(即CCL2,CXCL10)。相反,M2巨噬细胞的产生主要由IL-4和/或IL-13(1)等2型细胞因子诱导。M2样巨噬细胞的特征是伤口愈合活性增加,吞噬作用降低和T细胞抗原表现能力(2,3)。最近的发现表明,人类巨噬细胞在稳定状态和病理条件下是高度异质的,这表明了上下文和组织依赖性方法在欣赏其生物学特性的重要性。
对于某些可区分的函数h:r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值,比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题(Beaumont和Haziza 2022)。我们进一步假设n很大,每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下,研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如,MA,Mahoney和Yu(2015); Ma等。(2022)引入了大数据回归的杠杆采样,随后启发了逻辑回归的类似发展(Wang,Zhu,Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019)广义线性模型(AI等人。2021b; Yu等。2022)和分位回归(Ai等人2021a; Wang,Peng和Zhao 2021)。同样,Dai,Song和Wang(2022)开发了
一个例子是棋盘游戏《外交》,玩家在游戏中与其他玩家协商非约束性联盟。要取得成功,AI 代理需要足够了解彼此,以识别自己的利益是否与其他玩家的利益一致。他们必须开发一个共同的词汇来传达他们的意图。尽管可能存在撒谎的动机,但能够进行可信的交流对他们大有裨益。他们必须克服对背叛的相互恐惧,以便达成一致并执行共同有益的计划。他们甚至可能学会建立与遵守协议有关的规范。为了提高这些合作技能,研究人员设计了外交的变体,以改变这些挑战的难度,例如引入商定的简单词汇或允许具有约束力的承诺。
对营养对粪便菌群的影响的研究及其与肥胖和与体重过大有关的肥胖和炎症的相互作用,已获得相关性,以开出精确的药物。 div>菌群的组成与饮食和生活方式密切相关,直接或间接影响脂肪组织的能量代谢,肠道生理学和稳态,影响肥胖,2型糖尿病,心血管疾病,某些类型的癌症和涉及的炎症过程。 div>对宏基因组机制的理解对于应对临床和流行病学挑战至关重要,并在营养炎症 - 肥胖轴上制定了个性化的治疗策略和健康政策,从它们之间的相互作用及其之间的相互作用及其可能的调节作用至关重要。 div>宏基因组过程的知识会更深入地了解菌群作为肥胖的原因或后果,以及对菌群组成的修改,以优化代谢健康并降低发病率的风险,并详细介绍与OBESITY和OBESITY和炎症相关的慢性疾病的治疗方法。 div>本综述着重于解决肠道菌群与营养,肥胖和炎症的关系,以开发有效的预防和治疗各种慢性代谢疾病的方法。 div>
T-01(PG)主持人标题:主持人姓名:伯大尼蒙哥马利系:药房大学:贝尔法斯特皇后大学贝尔法斯特联系电子邮件:bmontgomery05@qub.ac.ac.uk合着者和分支机构:Lisa E. J. J. Douglas,Qub; S. Lorraine Martin,Qub。会议主题:药学教育中的AI摘要标题:高度选择性的FURIN抑制对基质金属蛋白酶在囊性纤维化中的影响。摘要文本简介:囊性纤维化(CF)是一种慢性气道疾病,其特征是感染和中性粒细胞炎症的慢性循环,导致与异常基质金属蛋白酶(MMP)表达相关的肺组织损伤。MMP还调节细胞因子活性,该活性在炎症和免疫反应中起关键作用。普遍表达的普洛蛋白转化酶,FURIN可以裂解并激活各种疾病的底物,以包括几个MMP [1]。这项研究的目的是研究新型,高度选择性的脂蛋白抑制剂BOS-857是否会调节下游MMP活性。
采用人工智能 (AI) 技术解决各种研发问题是制药行业一个快速增长的趋势。这体现在大量风险投资涌入人工智能驱动的生物技术公司(仅 2020 年药物研发领域的投资就超过 20 亿美元,而更广泛的生物医学和临床应用领域的投资则远高于这一数字),领先制药组织与人工智能生物技术/人工智能技术供应商之间的研究伙伴关系不断增加,行业发展、研究突破和概念验证研究不断涌现,以及主要媒体和咨询公司对制药和医疗保健领域人工智能主题的关注度激增。
3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。 *相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。*相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字:胶质母细胞瘤,人工智能,药物发现,机器学习简介胶质母细胞瘤多形(GBM)是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤,其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中,新诊断的GBM患者的护理标准包括手术,替莫唑胺(TMZ)和电离辐射(IR),延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解,后者支持
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史:CR 19-145:cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号,自 2021 年 1 月 1 日起生效;根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正,以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正,2020 年 12 月登记册第 780 号;EmR2303:emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a),am。 (2)(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23;CR 23-072:r. 和 recr.(标题),am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号,生效。 9-1-24。