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CAPI得分：一种用于识别指甲毛细管镜检查中疾病模式的定量算法
1 INTERNAL MEDICINE DEPARTMENT, LOZANO BLESA UNIVERSITY CLOSE HOSPITAL, ZARAGOZA, SPAIN 2 ARAGON HEALTH REESARCH INSTITUTE, ZARAGOZA, SPAIN 3 DEPARTMENT OF INTERNAL MEDICINE, MIGUEL SERVET UNIVERSITY HOSPITAL UNIT, Vigo Hospital Complex, Pontevedra, Spain 6 Rheumatology Section, El Rosario, Medellin, Colombia 7 Internal Medicine, General University Hospital Jos E M Morales Meseguer, Murcia,西班牙8自动免疫部门，西班牙巴塞罗那市Vall d'Hebron医院9号9帕兹内科医学系，拉巴斯通用大学医院医学，大学和政治医院，西班牙瓦伦西亚，瓦伦西亚11号，梅德尔·卡斯特罗·德·古蒂·埃雷斯总医院，梅德尔林，梅德尔林，哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚省梅德尔林市梅德尔氏菌，12 Rhemumatogology Secuplation，Nitersbivelively Intural ntiverbander Intern B. Zaragoza，Zaragoza，Zaragoza通信：Borja del Carmelo Gracia Tello，内科，Lozano Blesa University诊所诊所医院，San Juan Bosco Street 15，西班牙Zaragoza，西班牙。 div>电子邮件：bcgracia@salud.aragon.es电子邮件：bcgracia@salud.aragon.es
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人与人的细菌传播可以改变新婚夫妇的睡眠方式
摘要 - 目的：肠道菌群的组成在健康个体，失眠症，催眠者和健康的人之间有很大差异。另一方面，在这些人群中共享具有独特的人口内，母亲到侵害和家庭内部传播模式的实质细菌菌株。基于这些前提，我们提出了一个假设，指出人与人之间的细菌传播可以改变夫妻中的睡眠方式。患者和方法：在这项试点研究中，已招募了157对结婚并同时生活5.91个月的夫妇。对参与者进行了广泛的问卷调查，以测量睡眠方式。在两个时间点分析了肠道菌群组成：基线和3个月后。结果：结婚三个月后，具有健康睡眠模式的配偶更有可能类似于其失眠症或催眠伴侣。肠道菌群在正常睡眠模式的参与者中发生了显着变化，并且变得与参与者的配偶相似，即，如果配偶是失眠症或hypersomniac的，则肠道成分分别与他/她的失眠症或高血压配偶相似。调解分析的结果证实了睡眠模式变化与肠道菌群变化之间的关联。我们首次提供了肠道微生物群落结构改变新婚夫妇的证据，这与降低了睡眠数量和质量相关。结论：这项研究将在诊断和治疗睡眠来散发微生物群调制方面具有重要意义，尤其是从诊断，预测，预防和个性化医学的角度来看。
PD-L1测试模式和
抽象引入了有关晚期/转移性非小细胞肺癌（MNSCLC）患者的编程死亡配体1（PD-L1）测试和生物标志物引导治疗的现实数据。方法这项非惯用的回顾性研究使用了希腊索蒂里亚医院肺癌注册中心的患者数据。包括2016年8月（pembrolizumab获得报销）至2019年8月的患者进行了MNSCLC并开始了第一线（L）治疗；患者随访于2020年8月结束。这项研究主要评估了表皮生长因子受体（EGFR）和变性淋巴瘤激酶（ALK）状态和PD-L1肿瘤比例评分（TPS）所规定的PD-L1测试率和治疗。数据对数据进行了描述分析。Kaplan-Meier的时间 - 事件结果的估计值。 在观察过程中，测试了705例患者的PD-L1表达的705例患者的结果。 PD-L1测试率在2019年第1季度的第1季度中达到73.8％；大多数患者在1L下进行了测试。 在1L时，EGFR/ ALK阴性或未知状态的患者中有59.3％接受了PD-1/ PD-L1抑制剂的PD-L1TPS≥50％；这些患者中有90.6％接受了pembrolizumab。 不管PD-L1表达水平如何，大多数EGFR/ALK阴性或未知状态的患者在2L处接受PD-1/PD-L1抑制剂。 用PD-1/PD-L1抑制剂获得了EGFR/ALK阴性或未知状态患者的数值最高1L总生存期，总生存期（OS）为26.7个月。 结论PD-L1测试速率在pembrolizumab在1L治疗MNSCLC患者的1L治疗中报销后迅速提高。Kaplan-Meier的时间 - 事件结果的估计值。在观察过程中，测试了705例患者的PD-L1表达的705例患者的结果。PD-L1测试率在2019年第1季度的第1季度中达到73.8％；大多数患者在1L下进行了测试。在1L时，EGFR/ ALK阴性或未知状态的患者中有59.3％接受了PD-1/ PD-L1抑制剂的PD-L1TPS≥50％；这些患者中有90.6％接受了pembrolizumab。不管PD-L1表达水平如何，大多数EGFR/ALK阴性或未知状态的患者在2L处接受PD-1/PD-L1抑制剂。用PD-1/PD-L1抑制剂获得了EGFR/ALK阴性或未知状态患者的数值最高1L总生存期，总生存期（OS）为26.7个月。结论PD-L1测试速率在pembrolizumab在1L治疗MNSCLC患者的1L治疗中报销后迅速提高。EGFR/ALK阴性或未知状态和PD-L1 TPS≥50％的患者最常接受的PD-1/PD-L1抑制剂在1L下，并且与其他疗法相比，OS的OS更长。EGFR/ALK阴性或未知状态和PD-L1 TPS≥50％的患者最常接受的PD-1/PD-L1抑制剂在1L下，并且与其他疗法相比，OS的OS更长。
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
在微尺度液滴中培养多能干细胞可调节芯片上类器官的分化和组织模式
多能干细胞 (PSC) 的分化及其向类器官的自组织受到细胞间相互作用的影响，这些相互作用由接触和分泌分子介导。由于限制和小的培养体积，这些相互作用在微流体液滴中得到增强。然而，尚未对液滴内 PSC 的培养及其微环境的影响进行全面研究。在本研究中，我们提出了一个液滴平台，用于在细胞定型的各个阶段对 PSC 进行 3D 培养。我们展示了 PSC 分化为三个胚层以及在液滴内形成类器官的可行性。我们的研究结果表明，在密闭空间中培养 PSC 可以调节细胞命运决定，通过依次诱导不同分化细胞群的生长和迁移来促进类原肠胚中的组织模式形成，并促进心脏类器官的自组织。这种技术方法为体外调节组织自模式形成的内在因素提供了独特的见解。
大小选择巨型Unilamellar囊泡（GUV）通过改良的CDICE方法
生态学从历史上受益于在社区内外生物多样性的统计模式的表征，这种方法称为宏观生态学。在微生物生态学中，宏观生态学方法确定了可以通过有效模型捕获的多样性和丰度的普遍模式。实验同时发挥了至关重要的作用，因为高复制社区时间序列的出现使研究人员能够调查潜在的生态力量。但是，在实验室中进行的实验与自然系统中记录的宏观生态模式之间存在差距，因为我们不知道这些模式是否可以在实验室中概括，以及实验性操纵是否会产生宏观生态影响。这项工作旨在弥合实验生态学和宏观生态学之间的差距。使用高复制时间序列，我们证明了尽管有控制的条件，但在实验室环境中仍存在于自然界中观察到的微生物宏观生产模式，并且可以在随机的逻辑模型（SLM）下统一。我们发现人口操纵（例如迁移）影响观察到的宏观生态模式。通过修改SLM将上述操作与实验细节（例如采样）一起，我们获得与宏观生态结果一致的预测。通过将高复制实验与生态模型相结合，可以将微生物宏观生态学视为一种预测性学科。通过将高复制实验与生态模型相结合，可以将微生物宏观生态学视为一种预测性学科。
49,482 名个体组成的大型多样化群体的大脑衰老模式
大脑衰老过程受各种生活方式、环境和遗传因素以及与年龄相关且经常共存的病理的影响。磁共振成像和人工智能方法在理解衰老过程中发生的神经解剖学变化方面发挥了重要作用。大规模、多样化的人口研究能够识别由不同但重叠的病理和生物因素导致的全面和有代表性的大脑变化模式，揭示受影响大脑区域和临床表型的交叉和异质性。在此，我们利用最先进的深度表示学习方法 Surreal-GAN，并展示方法学进展和大量实验结果，阐明来自 11 项研究的 49,482 名个体的大脑衰老异质性。通过各自的测量 R 指数确定并量化了每个个体的五种主要脑萎缩模式。它们与生物医学、生活方式和遗传因素的关联为观察到的差异的病因提供了见解，表明它们有可能成为遗传和生活方式风险的大脑内表型。此外，基线 R 指数可预测疾病进展和死亡率，捕捉早期变化作为补充预后指标。这些 R 指数建立了一种测量衰老轨迹和相关大脑变化的维度方法。它们有望实现精确诊断，特别是在临床前阶段，促进个性化患者管理和基于特定大脑内表型表达和预后的有针对性的临床试验招募。