XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprecision
子宫内膜免疫分析和精确疗法...
材料和方法：这项随机对照开放的两臂试验包括IVF患者，并在胚胎转移前评估了免疫子宫内膜环境和精确治疗（ET）。2015年10月至2023年2月，有493名患者入学。子宫内膜活检。子宫内膜免疫促进涉及子宫内膜中细胞因子生物标志物的分析。如果诊断出免疫子宫内膜失调，则计算机随机化将患者分配给常规ET（无视免疫发射）或个性化ET（具有适合免疫功能的精确治疗）。主要分析的重点是使用改良意图对治疗人群（MITT）证明精度治疗的优势，不包括没有ET的患者。主要终点是ET第一次尝试后的活出生率（LBR）。
精准医疗针对重症肌无力的自身免疫机制
重症肌无力 (MG) 是一种由神经肌肉接头 (NMJ) 自身抗体引起的慢性致残性自身免疫性疾病，临床特征为眼肌、骨骼肌和延髓肌波动性虚弱和早期疲劳。尽管 MG 通常被认为是一种原型自身免疫性疾病，但它是一种复杂且异质性的疾病，表现出不同的临床表型，这可能是由于与不同的免疫反应性、症状分布、疾病严重程度、发病年龄、胸腺组织病理学和对治疗的反应相关的不同病理生理环境所致。目前基于国际共识指南的 MG 治疗可以有效控制症状，但大多数患者无法达到完全稳定的缓解，需要终生免疫抑制 (IS) 治疗。此外，其中一部分患者对传统 IS 治疗有抵抗力，这凸显了对更具体和量身定制的策略的需求。精准医疗是医学领域的一个新领域，有望大大提高多种疾病（包括自身免疫性疾病）的治疗成功率。在 MG 中，B 细胞活化、抗体再循环和补体系统对 NMJ 的损伤是关键机制，创新生物药物针对这些机制的靶向性已在临床试验中被证明是有效和安全的。从传统 IS 转向基于这些药物的新型精准医疗方法可以前瞻性地显著改善 MG 护理。在本综述中，我们概述了 MG 背后的关键免疫致病过程，并讨论了针对这些过程的新兴生物药物。我们还讨论了未来的研究方向，以满足根据遗传和分子生物标志物对患者进行内型分层的需求，以便在精准医疗工作流程中成功做出临床决策。
激光微加工是一种灵活、高精度的制造工艺
虽然激光可能是微加工系统的核心，但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作，以精确、可重复地移动工件。此外，集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作（或与操作员协同工作），以安全地处理零件，支持大批量生产。
硬皮病精准医疗前景
系统性硬化症 (SSc) 是一种罕见且异质性疾病，没有相关的环境诱因或显著的致病基因。一直以来，很难找到足够多的患者来进行经典的基于人群的流行病学暴露/非暴露研究，并有足够的能力确定这些疾病的环境和遗传风险因素，而且这种情况将继续存在。发病机制的复杂性和异质性可能需要针对 SSc 的个性化/精准医疗。由于目前有几种潜在药物可用于特定患者（如果不是整个 SSc），因此 SSc 的分类似乎为更好的治疗策略奠定了基础。迄今为止，SSc 的分类基于受影响区域的范围/严重程度以及一些疾病标志物，包括自身抗体谱。然而，这种分析也应该有助于改进适当分层的临床试验的设计，以确定靶向治疗的效果和预测。基于临床前药物反应的方法，使用患者自身的成纤维细胞体外进行，可以为临床实践提供精确的疾病标记/治疗选择。因为硬皮病真皮成纤维细胞具有持续的高产表型，不仅在人体中发生，而且在细胞培养条件下也发生。因此，基于疾病标记的累积方法可确保 SSc 发病后病情进展和降级，从而通过个性化优化的药物环境重新建立更好的生活。
挑战在恢复和振动 - 对照组合的挑战 -
1）基于地球的天文学：随着分段镜的出现，望远镜技术的范式发生了变化（Keck，1993），这似乎使非常大的望远镜可扩展到无限，尤其是适应性光学的成功，尤其是由于大气湍流而造成的blur show doce night> doce show a doce show> <[Gilmozzi]。几个项目将在这十年中看到第一光：TMT（TMT（30 m的主镜M1）和E-ELT（M1直径最初预见到42 m，最近降低至39 m），图1。请注意，允许良好图像质量的波前误差仅与观察到的波长有关（λ /14），从而使比率ε=精度 /大小明显小于任何现有项目。这些结构的大小使它们对外部干扰越来越敏感，例如由于地球旋转和风而引起的重力矢量的变化；这需要具有较大带宽的控制系统，与固有频率降低和轻度阻尼相冲突。量表效应分析[preumont]表明，这些复杂的光学机能系统的行为受到控制结构相互作用的威胁，控制结构相互作用迄今为止微不足道或至少无法控制[Aubrun]。
工程精度疗法：诊所的教训和动机
与小分子药物或抗体不同，基于细胞的thera可能会通过启动上下文依赖性治疗作用来感知各种输入信号和重新考虑（1，2）。尽管自重组DNA和病毒技术的早期以来，尽管基于基因和细胞的疗法已被视为具有巨大的希望，但在过去的十年中，它们才刚刚开始在制药行业中占据中心地位（3 - 5）。目前，这种疗法的监管部门批准正在加速生物技术和医学的技术革命（6），这些变化有可能在全球经济和社会中产生构造转变。例如，格利贝拉（Glybera）于2012年在欧洲市场上被释放为一种基因治疗疗法，旨在逆转脂蛋白脂肪酶缺乏症，但几年后，每名患者的治疗费用迫使其征收100万美元（5）（5）。，尽管最近批准的嵌合
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
精密医学对晚期癌症患者的可行性和早期临床影响
丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院的肿瘤学和临床癌症研究中心； B丹麦奥尔堡市奥尔堡大学临床医学系； c临床数据科学中心，丹麦奥尔堡市奥尔堡大学和奥尔堡大学医院； D丹麦奥尔堡大学临床医学系炎症性肠病分子预测中心（预测）； E分子诊断和临床癌症研究中心，丹麦阿尔堡市阿尔堡大学医院； F丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床遗传学系； G丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院神经外科系； h丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院血液学系； I丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床药理学系；丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院放射科J放射科； K丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院病理学系
标题：为 ALS/FTD 精准医疗创建从头隐蔽剪接 1
作者：Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2