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来自光子计算光谱计算机断层扫描中的虚拟单角图像，以评估膝盖骨关节炎
©作者在欧洲放射学学会的独家许可下。2022 Open Access本文均在创意共享归因4.0国际许可下获得许可，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
Reni-Cel，一种研究的ASCAS12A基因编辑的细胞药
*可在八名患者中评估的植入。†ANC≥0.5×10 9 /L的三个连续测量。基于八名在数据截止日期之前获得中性粒细胞植入的患者。‡连续三个连续测量，血小板计数≥20×10 9 /L，至少在血小板输血后7天开始，在血栓蛋白后10天。基于八名患者在数据截止日期之前获得血小板植入的患者。ANC，绝对中性粒细胞计数； Reni-Cel，Renizgamglogene AutogedTemcel； SD，标准偏差。
人口统计学在欧洲的透视人群中的影响...
3 Annex ............................................................................................................................................ 13
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
主题：Etanercept（ENBREL®）注入
的摘要和证据分析：对“冠状动脉层析术的临床使用”的审查（Villines）指出，“冠状动脉计算机层析造影血管造影（CCTA）是对无数型冠状动脉疾病（CAD）的评估或越来越多地利用的非侵袭性测试， 除了检测CAD外，CCTA还是排除血管造影具有意义冠状动脉stenose的绝佳方法。 CCTA的主要指示包括：作为应力测试的替代方法，作为慢性（稳定）症状患者的初步测试，表明缺血性心脏病以前没有建立CAD。 在非诊断或模棱两可的应激测试结果和持续性症状的患者中，作为侵入性冠状动脉血管造影的替代方法，其中尚不确定CAD的诊断。 作为没有已知CAD的患者的初步测试，当高度敏感的肌钙蛋白测定测试和临床评估无法确定地排除AC时，可能会出现急性冠状动脉综合征（AC）。 CCTA不应在持续的胸痛患者中进行ACS，因为运输它们是不安全的，并且CT套房通常不具备与潜在的不稳定患者打交道。 作为未经诊断为具有临床风险表现较低的非ST-Elevation AC的选定患者的应力测试或侵入性冠状动脉造影的替代方法除了检测CAD外，CCTA还是排除血管造影具有意义冠状动脉stenose的绝佳方法。CCTA的主要指示包括：作为应力测试的替代方法，作为慢性（稳定）症状患者的初步测试，表明缺血性心脏病以前没有建立CAD。在非诊断或模棱两可的应激测试结果和持续性症状的患者中，作为侵入性冠状动脉血管造影的替代方法，其中尚不确定CAD的诊断。作为没有已知CAD的患者的初步测试，当高度敏感的肌钙蛋白测定测试和临床评估无法确定地排除AC时，可能会出现急性冠状动脉综合征（AC）。CCTA不应在持续的胸痛患者中进行ACS，因为运输它们是不安全的，并且CT套房通常不具备与潜在的不稳定患者打交道。作为未经诊断为具有临床风险表现较低的非ST-Elevation AC的选定患者的应力测试或侵入性冠状动脉造影的替代方法
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学
摘要尽管医疗保健方面取得了进步，但癌症仍然对人类健康的主要威胁。抗体 - 药物结合物（ADC）是一种有希望的靶向疗法，可以克服对正常组织的不良副作用。在这一领域，当前的挑战是获得偶联物的均匀制剂，其中定义数量的药物与特定的抗体位点结合。基于网站的半胱氨酸共轭通常用于获得同质ADC，但由于需要广泛的抗体工程来确定最佳结合位点和还原 - 氧化方案是每种抗体的特异性，因此这是一种耗时且昂贵的方法。因此，需要对已经批准的抗体疗法提供同质性和直接适用性的ADC平台。在这里，我们用曲妥珠单抗作为模型来描述一种从任何人类免疫球蛋白1（IgG 1）中得出2（IgG 1）的药物与抗体比为2的均质ADC的新方法。该方法基于两个重组HEK293独立培养物中重链（HC）和轻链（LC）的产生，因此未改变原始的氨基酸序列。分离的LC有效地连接到单个药物链链（VCMMAE）构建体并混合到分离的HC二聚体，以获得正确折叠的ADC。根据ADC同质性（HIC-HPLC，MS），纯度（SEC-HPLC），孤立的抗原识别（ELISA）和生物学活性（HER2阳性乳腺癌细胞细胞毒性测定）对工作的相关性进行了验证。
研究参与者对阿尔茨海默氏病精确诊断的观点
癫痫是一种涉及神经元网络过度兴奋性的普遍疾病，但现有的治疗策略通常无法提供最佳的患者外。化学遗传方法，其中外源受体在定义的大脑区域表达，并被选择性激动剂特别激活，这是限制过度活跃的神经元活性的有吸引力的方法。我们开发了Barni（Bradanicline-和乙酰胆碱激活的受体进行神经元抑制作用），这是一个由α7烟碱乙酰胆碱受体配体结合结构域组成的工程通道，并与α1glycine受体受体孔结合了。在这里，我们证明了临床期α7烟碱乙酰胆碱受体选择性激动剂Bradanicline的Barni激活有效地抑制了靶向神经元活性，并控制了雄性小鼠的急性和慢性癫痫发作。我们的结果为使用抑制性乙酰胆碱的工程通道提供了证据，可通过外源性和内源性激动剂作为治疗癫痫的潜在治疗方法。
基于稀疏视图计算机断层扫描
摘要提出了一种新的稀疏 - 视图计算机断层扫描重建方法，该方法利用了变压器网络的恢复能力，特别是基于Swin Transformer的图像重建网络SWINIR。我们的方法包括三个关键块：通过线性插值来提高采样，使用两者中深度学习的初始重建以及残留的细化。测试了两个架构：一个长期的架构，该结构在残留细化块的两个域中使用神经网络，而在正式结构域中仅使用网络的网络进行了简短。用swinir和u-net测试了每种方法，从而产生了四种变体，所有这些方法在PSNR和SSIM方面都优于FBP和SIRT（例如FBP和SIRT）。使用Swinir的短体系结构取得了最佳结果，其训练和计算时间小于基于Swinir的长架构，但比两个基于U-NET的变体都大。
心律失常性心肌病作为肌疾病
心律失常性心肌病（ACM）是一种遗传性心肌病，其特征是通过纤维脂肪浸润和心肌细胞损失替换心肌。ACM易感性心律不齐的高风险。ACM最初被定义为一种脱染色体疾病，因为导致疾病的大多数已知变异涉及编码脱染色体蛋白的基因。研究这种病理是复杂的，特别是因为人类样本很少见，并且在可用时反映了该疾病最先进的阶段。通常的细胞和动物模型无法再现人类病理的所有标志。在过去十年中，已提出人类诱导的多能干细胞（HIPSC）作为创新的人类细胞模型。现在，HIPSC分化为心肌细胞（HIPSC-CM）现在已被良好控制，并且在许多实验室中广泛使用。该HIPSC-CM模型概括了病理学的关键特征，并为疾病的心肌细胞综合方法和筛查抗心律失常药物（AAD）有时在经验上为患者开了。在这方面，该模型为探索和开发新的治疗方法提供了独特的机会。HIPSC-CMS的使用无疑将有助于开发精密医学，以更好地治愈患有ACM的患者。
致心律失常性右心室心肌病的右心劳损：对心血管结果的影响
使用 TomTec ImageArena 分析了 70 名患者的右心尖聚焦视图中的 RVGLS 和 RAGLS，并确定了与综合终点（持续性室性心律失常和心血管死亡）的关联。在 4.9 年的中位随访期内，26 名 (37%) 患者达到了终点。事件组的 RVGLS 显著受损（-11.5 [-13.3 至 -10.2] %），而无事件组（-15.8 [-17.1 至 -14.5] %，P < 0.001），RAGLS 也是如此（分别为 22.8 [21.4–27.4] % 和 31.5 [25.1–39.6] %，P < 0.001）。在 Cox 回归中，RVGLS（HR 1.36，P < 0.001）和 RAGLS（HR 0.92，P = 0.002）与不良事件风险较高相关。在多变量 Cox 回归模型中，RVGLS 和 RAGLS 与年龄、性别和常规 RV 参数无关，且随其递增，当 RVGLS 和 RAGLS 同时应用而非单独应用时，模型拟合度会得到改善。