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功能化寡核苷酸，合成催化剂作为酶模拟
遗传信息的存储和转移[1，2]。 DNA甚至没有主要考虑，假设惰性化学性质将通过确保没有不希望的遗传指示改变来提供进化优势。 要克服的主要障碍是四个具有有限功能的规范性障碍（大部分是沃森和克里克基料配对），在糖的2'位置下没有羟基。 又花了十年的时间证明了dnazymes，单链的脱氧乙烯核苷酸（ODN），而没有体内对应物，也能够具有可以匹配酶的催化活性[3,4]。 可以通过迭代且功能强大的SELEX方法在体外选择dnazymes的适体（能够结合催化特性但没有催化特性的寡核苷酸[5,6]，依赖于使用未修饰的核苷5' - 三磷酸盐（DNTP）。 这些核苷酸是（突变）DNA 的底物遗传信息的存储和转移[1，2]。DNA甚至没有主要考虑，假设惰性化学性质将通过确保没有不希望的遗传指示改变来提供进化优势。要克服的主要障碍是四个具有有限功能的规范性障碍（大部分是沃森和克里克基料配对），在糖的2'位置下没有羟基。又花了十年的时间证明了dnazymes，单链的脱氧乙烯核苷酸（ODN），而没有体内对应物，也能够具有可以匹配酶的催化活性[3,4]。可以通过迭代且功能强大的SELEX方法在体外选择dnazymes的适体（能够结合催化特性但没有催化特性的寡核苷酸[5,6]，依赖于使用未修饰的核苷5' - 三磷酸盐（DNTP）。这些核苷酸是（突变）DNA
人性化的小鼠模型系统模仿产前Zika感染，并揭示了神经干细胞的过早分化
此预印本版的版权持有人于2025年2月25日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.21.639556 doi：Biorxiv Preprint
功能化寡核苷酸，合成催化剂作为酶模拟
遗传信息的存储和转移[1，2]。 DNA甚至没有主要考虑，假设惰性化学性质将通过确保没有不希望的遗传指示改变来提供进化优势。 要克服的主要障碍是四个具有有限功能的规范性障碍（大部分是沃森和克里克基料配对），在糖的2'位置下没有羟基。 又花了十年的时间证明了dnazymes，单链的脱氧乙烯核苷酸（ODN），而没有体内对应物，也能够具有可以匹配酶的催化活性[3,4]。 可以通过迭代且功能强大的SELEX方法在体外选择dnazymes的适体（能够结合催化特性但没有催化特性的寡核苷酸[5,6]，依赖于使用未修饰的核苷5' - 三磷酸盐（DNTP）。 这些核苷酸是（突变）DNA 的底物遗传信息的存储和转移[1，2]。DNA甚至没有主要考虑，假设惰性化学性质将通过确保没有不希望的遗传指示改变来提供进化优势。要克服的主要障碍是四个具有有限功能的规范性障碍（大部分是沃森和克里克基料配对），在糖的2'位置下没有羟基。又花了十年的时间证明了dnazymes，单链的脱氧乙烯核苷酸（ODN），而没有体内对应物，也能够具有可以匹配酶的催化活性[3,4]。可以通过迭代且功能强大的SELEX方法在体外选择dnazymes的适体（能够结合催化特性但没有催化特性的寡核苷酸[5,6]，依赖于使用未修饰的核苷5' - 三磷酸盐（DNTP）。这些核苷酸是（突变）DNA
额颅交流刺激在正面眼场上模仿视觉处理的注意调制
研究文章|行为/认知经颅交流电流刺激在正面眼场上刺激模仿视觉处理的注意调节https://doi.org/10.1523/jneurosci.1510-23.2024收到：2023年8月7日收到：2024年4月16日接受：2024年4月17日接受：2024年4月17日，2024年4月17日
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
肽疫苗候选者模仿康复性人类天然SARS-COV-2免疫的异质性，并在小鼠模型中诱导广泛的T细胞反应
我们开发了针对SARS-COV-2的全球肽疫苗，该疫苗解决了不同个体的免疫反应中异质性的双重挑战以及感染病毒的潜在异质性。polypepi-SCOV-2是一种多肽疫苗，其中含有从SARS-COV-2的所有主要结构蛋白中得出的9个30-MER肽。疫苗肽是根据其频率作为HLA I类和II类个人表位（PEPIS）的频率选择的，仅限于个体的多个自体HLA等位基因，以不同种族的433名受试者的硅群中。polypepi-SCOV-2疫苗用山烷基ISA 51VG辅助剂量产生的鲁棒，Th1偏置的CD8 +和CD4 + T细胞反应，针对病毒的所有四种结构蛋白，以及在BALB/C/C和CD34 + Transgenic Mice中的抗生素上的所有四种结构蛋白。此外，在症状发作后1-5个月，在17个无症状/轻度Covid-19康复研究中，在17个无症状/轻度COVID-19康复研究中，在17个无症状/轻度Covid-19康复研究中检测到多功能CD8 +和CD4 + T细胞的多功能CD8 +和CD4 + T细胞。用于从Covid-19中恢复的polypepi-Scov-2特异性T细胞库非常多样化：供体平均具有7种不同的肽特异性T细胞，针对SARS-COV-2蛋白；有87％的捐助者对至少三个SARS-COV-2蛋白有多个目标，而对所有四个蛋白质的目标为53％。此外，还基于康复供体的完整HLA I类基因型确定的PEPIS以84％的精度进行了验证，以预测为个体测量的PEPI特异性CD8 + T细胞反应。将上述发现外推向美国的骨髓供体队列16,000个具有16个不同种族的基因型个体（每个种族n = 1,000个种族）表明，普雷比皮 - scov-2疫苗接种polypepi-scov-2疫苗接种一般人群中的polypepi-scov-2 （bame）队列。将上述发现外推向美国的骨髓供体队列16,000个具有16个不同种族的基因型个体（每个种族n = 1,000个种族）表明，普雷比皮 - scov-2疫苗接种polypepi-scov-2疫苗接种一般人群中的polypepi-scov-2 （bame）队列。