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混合模态专家的脑病变分割基础模型
摘要。脑病变分割在神经学研究和诊断中起着至关重要的作用。由于脑病变可能是由各种病理改变引起的，不同类型的脑病变往往在不同的成像模式下表现出不同的特征。由于这种复杂性，脑病变分割方法通常以特定任务的方式开发。针对特定的病变类型和成像方式开发特定的分割模型。然而，使用特定任务的模型需要预先确定病变类型和成像方式，这使得它们在现实世界场景中的部署变得复杂。在这项工作中，我们提出了一个通用的 3D 脑病变分割基础模型，它可以自动分割不同类型的脑病变，以适应各种成像方式的输入数据。我们制定了一个新颖的混合模态专家 (MoME) 框架，其中多个专家网络负责不同的成像方式。分层门控网络结合了专家预测并促进了专业知识协作。此外，我们在训练过程中引入了课程学习策略，以避免每个专家网络退化并保持其专业化。我们在九个脑损伤数据集上评估了所提出的方法，涵盖了五种成像方式和八种损伤类型。结果表明，我们的模型优于最先进的通用模型，并为未知数据集提供了有希望的泛化能力。
双环肽作为肿瘤过度表达蛋白质成像和靶向的新方法
使用针对肿瘤相关靶蛋白的特异性探针对癌症进行分子成像，为提供有关靶向治疗选择、患者分层和治疗反应的信息提供了强大的解决方案。在这里，我们展示了双环肽作为靶向探针的强大功能，以肿瘤过表达的基质金属蛋白酶 MT1-MMP 为靶标。鉴定出一种对 MT1-MMP 具有亚纳摩尔亲和力的双环肽，其放射性结合物在 HT1080 异种移植小鼠模型中显示出选择性肿瘤摄取。通过化学修饰对肽进行蛋白水解稳定化显著增强了体内肿瘤信号[注射后 (pi) 1 小时从 2.5%ID/g 增加到 12%ID/g]。使用具有不同细胞系的小鼠异种移植模型的研究表明，肿瘤信号与体内 MT1-MMP 表达水平之间存在很强的相关性。双环脂肪酸改性
抗体药物偶联物 (ADC) 模式中的关键质量属性 (CQA)
Crystal Bio 的能力 Crystal Bio 是一家领先的合同研究组织 (CRO)，专门提供生物治疗的综合分析服务。我们的专业知识涵盖许多模式，包括抗体药物偶联物、单克隆抗体、融合蛋白和与战略合作伙伴的 mRNA-LNP 治疗。我们提供所有必要的分析工具来测量相关的 CQA，包括高分辨率 LC-MS、液基色谱法（HIC、IEX、SEC、RPLC、CE 和 cIEF），以及全面的生物分析工具，包括各种结合和基于细胞的测定、基于效应功能的测定（如替代细胞毒性测定和直接 ADCC、ADCP 和 CDC 测定）、抗 ADC 抗体测定、qPCR、ELISA、内毒素、无菌、生物负载和基于细胞的生物测定等。我们的能力还扩展到生物治疗的方法开发和分析表征。这种整体方法可确保遵守 CMC 部分概述的严格监管要求，使我们成为 IND 前、I 期和后续提交的宝贵合作伙伴。
纸笔写作模式与计算机辅助写作模式作为任务复杂性的新维度
摘要：在本文中，我们提出将写作方式（纸笔写作与计算机写作）概念化为认知任务复杂性因素。为了为这一理论提出奠定基础，我们首先回顾了先前基于认知任务的模型对第二语言（L2）写作的改编。然后，我们比较了纸笔写作和计算机写作方式的一般特征，概述了将学习和表现相关的重要性归因于写作方式的多学科理论模型的主要原则，并回顾了现有的实证证据。由此，我们得出理论和实证依据，将写作方式概念化为任务复杂性维度。在概述我们的概念观点之后，我们继续回顾可用于独立评估纸质和计算机书写的 L2 任务中的认知负荷的方法。在结论中，我们提供了对未来研究的启示和建议。
智能手机交互方式对传统和自动驾驶汽车驾驶性能的影响
研究 MTI 致力于为各级政府和私营部门提供政策导向研究，以促进最佳地面交通系统的发展。研究领域包括：自行车和行人问题；为公共和私营部门的交通改善提供资金；多式联运连通性和一体化；交通系统的安全性和保障性；交通系统的可持续性；交通/土地使用/环境；交通规划和政策制定。认证研究员负责研究。认证需要高级学位，通常是博士学位，有学术出版物记录和专业参考资料。研究项目最终会以同行评审的出版物形式发表，可在 MTI 网站 TransWeb 上找到（http://transweb.sjsu.edu）。
以 DHX9 抑制为靶点，作为微卫星不稳定型结直肠癌的新型治疗方式
• 对患有人类 CRC-MSI 肿瘤的小鼠口服 ATX968 可导致肿瘤强劲持久地消退，并与肿瘤内诱导 PD 生物标志物 circBRIP1 相关
通过第二种方式丰富蛋白水解靶向嵌合体：两种方式优于一种方式
摘要：蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 介导的蛋白质降解促使人们重新思考，并且正处于推动药物发现转变的关键阶段。为了充分利用这项技术的潜力，一种日益增长的模式是使用其他治疗方式丰富 PROTAC。研究人员能否成功地结合两种方式来产生具有扩展特性的多功能 PROTAC？在本期观点中，我们试图回答这个问题。我们讨论了这种可能性如何包含不同的方法，从而产生多靶点 PROTAC、光可控 PROTAC、PROTAC 结合物以及基于大环和寡核苷酸的 PROTAC。这种可能性有望进一步提高 PROTAC 的功效和选择性，最大限度地减少副作用，并击中无法用药的靶点。虽然 PROTAC 已经进入临床研究阶段，但仍必须采取额外步骤来实现多功能 PROTAC 的转化开发。需要更深入、更详细地了解最关键的挑战，以充分利用这些机会并决定性地丰富 PROTAC 工具箱。■ 简介
通过缺失模态合成和模态级注意力融合进行多模态脑肿瘤分割
摘要 —多模态磁共振 (MR) 成像为诊断和分析脑胶质瘤提供了巨大潜力。在临床场景中，常见的 MR 序列（例如 T1、T2 和 FLAIR）可以在单次扫描过程中同时获得。然而，获取对比增强模态（例如 T1ce）需要额外的时间、成本和注射造影剂。因此，开发一种方法来合成不可用的模态具有临床意义，这些模态也可以用作下游任务（例如脑肿瘤分割）的额外输入以提高性能。在这项工作中，我们提出了一个端到端框架，称为模态级注意力融合网络 (MAF-Net)，其中我们创新地进行逐块对比学习以提取多模态潜在特征并动态分配注意力权重以融合不同的模态。通过在 BraTS2020 上进行大量实验，发现我们提出的 MAF-Net 具有优异的 T1ce 合成性能（SSIM 为 0.8879 和 PSNR 为 22.78）和准确的脑肿瘤分割（在分割肿瘤核心、增强肿瘤和整个肿瘤方面的平均 Dice 分数分别为 67.9%、41.8% 和 88.0%）。
心脏和大脑：心脏熵的变化与马中侧向视觉检查有关
1计算系，伦敦帝国学院，伦敦，英国，苏塞克斯大学2号信息学系，英国布莱顿大学，3苏塞克斯郡意识科学和苏塞克斯科学和苏塞克斯AI中心，苏塞克斯大学，苏塞克斯大学，布莱顿大学，布莱顿大学，4，4个，伦敦皇家科学，伦敦帝国科学，伦敦皇家科学界，是4个，英国，苏塞克斯大学。牛津，英国牛津，6临床神经科学系和麻醉司，剑桥大学，剑桥大学，英国，7勒沃尔姆情报未来中心7伦敦，伦敦，英国
预期的大脑活动取决于预期刺激的感觉方式：从单次试验分析中获得的见解
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 9 月 9 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.09.27.559806 doi：bioRxiv 预印本