a 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神神经科学中心药物遗传学和临床精神药理学部;b 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床药学研究与创新中心;c 瑞士日内瓦大学药学院;d 瑞士日内瓦大学瑞士西部药学研究所;e 瑞士日内瓦洛桑大学瑞士西部药学研究所;f 德国曼海姆海德堡大学医学院中央精神卫生研究所分子神经影像学系;g 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神病学系;h 意大利博尔扎诺博尔扎诺卫生服务区精神病学系;i 意大利博尔扎诺南蒂罗尔地区卫生服务中心儿童和青少年精神病学系; j INSERM CESP,团队 MOODS,服务医院-大学精神病学,巴黎萨克雷大学,勒克里姆林宫比塞特,法国; k Service Hospitalo-Universitaire de Psychiatrie,H ^ opital Bic ^ etre,Assistance Publique H ^ opitaux de Paris,Le Kremlin Bic ^ etre,法国; l 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡医学院检验医学系临床药理学部; m 东部州立医院,肯塔基大学心理健康研究中心,美国肯塔基州列克星敦;德国波恩联邦医疗产品研究所; o 伦敦国王学院和 MRC 伦敦医学科学研究所 (LMS)-帝国理工学院,英国伦敦; p 韩国首尔国立大学自然科学学院脑与认知科学系;q 韩国首尔国立大学医学院精神病学系;r 奥地利维也纳医科大学精神病学和心理治疗学系;s 加拿大多伦多大学坎贝尔家庭心理健康研究所、CAMH 和精神病学系;t 德国图宾根大学精神病学和心理治疗学系;u 荷兰阿森威廉敏娜医院临床药学系;v 荷兰阿森 GGZ 德伦特精神卫生服务中心;w 荷兰格罗宁根大学药学和制药科学系药物治疗学、流行病学和经济学系;x 荷兰格罗宁根大学精神病理学和情绪调节跨学科中心精神病学系; y 加拿大安大略省多伦多市成瘾与心理健康中心坎贝尔家庭心理健康研究所;z 加拿大安大略省多伦多大学精神病学系加拿大;aa 多伦多大学药理学和毒理学系,加拿大安大略省多伦多;ab 林茨大学生物医学和临床科学系,林茨大学,瑞典;ac 斯科讷大学医院临床化学和药理学,瑞典隆德;ad 西乌尔茨堡大学医院精神卫生中心、精神病学、心身疾病和心理治疗诊所和综合诊所,西乌尔茨堡,德国;ae 南丹麦奥登塞大学精神病学系,丹麦奥登塞;af 拉德布德大学精神病学系,奈梅亨,荷兰;ag 拉德布德大学 Donders 大脑、认知和行为研究所,奈梅亨,荷兰;ah 圣奥拉夫大学医院临床药理学系,挪威特隆赫姆;ai 挪威科技大学临床和分子医学系,挪威特隆赫姆; aj 意大利墨西拿大学临床与实验医学系;ak 德国雷根斯堡大学药学研究所;al 德国慕尼黑工业大学临床化学与病理生物化学研究所;am 德国亚琛工业大学医院临床药理学研究所;an 土耳其安卡拉大学药学院毒理学系;ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系;ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗系;aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗系土耳其;ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系;ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系;aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系土耳其;ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系;ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系;aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系
2 西北农林科技大学生命科学学院生物信息学中心、作物抗逆与高效生产国家重点实验室,陕西咸阳,3 西北农林科技大学农业部西北旱区玉米生物学与遗传改良重点实验室,陕西咸阳,4 俄罗斯科学院西伯利亚分院细胞学与遗传学研究所系统生物学系,俄罗斯新西伯利亚,5 俄罗斯帕特里斯·卢蒙巴人民友谊大学农业与技术学院,俄罗斯莫斯科,6 俄罗斯联邦卫生部莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学(谢切诺夫大学)生物设计与复杂系统建模研究所信息与互联网技术系,俄罗斯莫斯科
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动,医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外,可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要,并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如,它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注,但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议,对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
Hang Thi Thuy Gander-Bui, 1 , 2 Jo € elle Schl € afli, 1 Johanna Baumgartner, 1 , 2 Sabrina Walthert, 1 Vera Genitsch, 3 Geert van Geest, 4 Jose´ A. Galva´ n, 3 Carmen Cardozo, 3 Cristina Graham Martinez, 3 Mona Grans, 5 Sabine Muth, 5 Re´ my Bruggmann,4 Hans Christian Probst,5 Cem Gabay,6和Stefan Freigang 1,7, * 1, * 1伯恩伯恩伯恩伯恩大学组织医学与病理学研究所实验病理学,瑞士大学2研究生院2伯尔尼大学伯尔尼,伯尔尼,瑞士3012伯尔尼,3012瑞士4 Interfulty BioInformatics和瑞士生物信息学研究所,伯恩大学,3012,瑞士伯恩,瑞士5. 55131 MAINZ大学医学中心,德国55131 Mainz 6 6 6瑞士大学医院,瑞士大学医院,瑞士大学医院7号风湿病学司。 stefan.freigang@unibe.ch https://doi.org/10.1016/j.immuni.2023.06.023
危机——与玛乔丽·凯利的一次图书谈话。”阿斯彭研究所经济机会计划。2023 年 9 月 12 日。
•患有无法切除或转移性HER2阳性乳腺癌的成年患者,他们在转移性环境中或新辅助或辅助疗法中接受了先前的基于抗HER2的治疗疗法,在6 mos的疾病复发中,在6 mos的完整疗法中复发(destiny-breast01,destiny-breast01,-breast03 trials,-breast03 trials,nct0322224888888888888888888888888888888888888888888888892,NCT) ado-trastuzumab
3.1 乳腺癌是英国最常见的癌症。激素受体阳性、HER2 阴性乳腺癌是最常见的亚型,约占所有乳腺癌的 70%。患者专家解释说,激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌复发风险高,对生活质量有相当大的影响。初次诊断令人痛苦,对癌症复发的恐惧是患者及其家人压力和焦虑的常见原因。这是因为需要进一步治疗或可能进展为无法治愈的转移性疾病。对于患有 HER2 阴性疾病的人来说,治疗选择有限,并且伴有不良副作用,使得完成推荐的疗程变得困难。临床专家指出,30% 的早期乳腺癌患者在初次治疗后会复发。他们指出,某些临床和病理风险因素(如阳性淋巴结数量多、肿瘤大或肿瘤等级或生物标志物测量的高细胞增殖)会导致复发风险更高。手术后复发风险高的患者存在大量未满足的需求。患者和临床医生将非常重视靶向治疗以降低复发风险。委员会得出结论,激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌患者及其家属将欢迎一种降低复发风险的新型有效治疗方案。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。
本综述对巨噬细胞及其基本机制在糖尿病心肌病(DCM)进展中所起的关键作用进行了全面分析。它首先讨论巨噬细胞的起源和多种亚型,阐明了它们的空间分布和细胞间通信的模式,从而强调了它们在DCM发病机理中的显着性。审查然后深入研究了巨噬细胞与DCM发作之间的复杂关系,尤其是侧重于在DCM条件下巨噬细胞采用的表观遗传调节机制。此外,审查还讨论了旨在针对巨噬细胞管理DCM的各种治疗策略。特别强调了天然食品成分在减轻糖尿病微血管并发症中的潜力,并检查了现有降血糖药物对巨噬细胞活性的调节作用。这些发现,总结在这篇综述中,不仅提供了巨噬细胞在糖尿病微血管并发症中的作用的新见解,而且还为未来的治疗研究和该领域的干预提供了宝贵的指导。
