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AI 驱动的 CAR-T 疗法精准化和个性化
实时和个性化的过程控制和生产调度对于扩大 CAR-T 细胞生产规模必不可少，而这成为了 AI 的责任。与此相关，AIDPATH 项目一直在基于营养消耗和代谢物产生为 CAR-T 细胞扩增的生物反应器实施数字孪生，这可以及时预测细胞扩增完成情况以实现细胞剂量目标 (UC1)。7 第二个系统使用“软传感器”，它基于可用的生物反应器传感器将多个传感器输入组合成实时通知 (UC2)。8,9 调度算法 (UC3) 能够协调不同患者的并行制造周期，以通过细胞扩增过程时间和他们准备好治疗患者的时间应对这些不确定性。10
媒体发布针对胆道癌症患者的新精密医学研究在UCLH开放，UCLH的一项新研究和UCL的目标是Ex
媒体发布了针对胆道癌症患者的新精密医学研究，在UCLH开放了UCLH的一项新研究，UCL旨在通过专门针对其肿瘤的遗传特征量身定制的治疗方法来扩大胆道中某些癌症患者的生存。患有诊断患有胆管癌的三种主要类型的患者（肝内，疗程或胆管癌远端）或胆囊癌的患者可能有资格参加SAFIR-ABC10试验。他们的肿瘤将遗传分析，然后将提供最适合其肿瘤特征的七种不同抗癌疗法中的一个或多个。胆管癌也称为胆管癌。这是一种从胆管，将肝脏和胆囊连接到小肠的小管开始。他们携带一种称为胆汁的液体。这有助于从我们吃的食物中分解脂肪，从而更容易消化。UCLH顾问医学肿瘤学家和UCL癌症研究所临床研究人员John Bridgewater教授说：“这些癌症变得越来越普遍。 使用当前的护理标准，患者通常仅在治疗开始后一年。 因此，对于我们来说，尝试确定更具创新性和有效的替代治疗选择变得越来越迫切。”晚期胆道癌的标准治疗方法基于化学疗法，最近是补充免疫治疗。 Bridgewater教授领导着由UCL赞助的英国审判部门，并在英国癌症研究（CRUK）和UCL癌症试验中心以及UCLH运行。UCLH顾问医学肿瘤学家和UCL癌症研究所临床研究人员John Bridgewater教授说：“这些癌症变得越来越普遍。使用当前的护理标准，患者通常仅在治疗开始后一年。因此，对于我们来说，尝试确定更具创新性和有效的替代治疗选择变得越来越迫切。”晚期胆道癌的标准治疗方法基于化学疗法，最近是补充免疫治疗。Bridgewater教授领导着由UCL赞助的英国审判部门，并在英国癌症研究（CRUK）和UCL癌症试验中心以及UCLH运行。但是，这项国际研究是由法国医院网络Unicancer领导的，首席研究员David Malka博士是巴黎的Mutualiste Montsouris的医学肿瘤学家David Malka博士，旨在招募来自世界各地的约800名参与者，并为他们提供针对肿瘤遗传组成的疗法。他说：“这是针对胆道中的癌症患者进行的首次精确医学研究，这是该患者组首次提供这些抗癌疗法。“患者的基因组分析已经有一段时间了，但是在过去，我们几乎无法处理这种分析的结果。Safir ABC10研究通过提供七种不同的疗法来解决此问题，我们可以与每个患者肿瘤中的特定“靶标”相匹配。”英国癌症研究的科学参与经理Tayyaba Jiwani博士评论说：“患有胆道癌患者的前景通常很差，因为它们通常被诊断出来，除了化学疗法以外的治疗方案以外很少。
解锁 brca1/2 突变的精准医疗
摘要 本研究调查了遗传性乳腺癌患者中 BRCA1 和 BRCA2 基因的表达谱，重点介绍了它们的诊断、预后和治疗意义。从 150 名参与者中采集了外周血样本，其中包括 90 名有乳腺癌家族史的患者和 60 名健康对照者。使用定量实时 PCR (qRT-PCR)，我们量化了 BRCA1/2 mRNA 水平并评估了它们与肿瘤等级、分期和治疗反应等临床特征的相关性。结果显示，与非携带者和对照组相比，突变携带者的 BRCA1/2 表达显着下调，这与更高的肿瘤侵袭性和更差的预后相关。这些发现表明，BRCA1/2 表达谱可以作为遗传性乳腺癌风险分层、早期检测和治疗优化的可靠生物标志物。进一步探索基因表达动态可能为个性化管理策略铺平道路。关键词：BRCA1、BRCA2、表达谱、乳腺癌、风险分层、精准医疗引言过去二十年，遗传生物标志物的研究彻底改变了我们对癌症生物学的认识，并推动了我们的诊断、预后和治疗策略。卵巢癌是少数几种经常出现晚期诊断和高死亡率的遗传性癌症之一。特别是对于 BRCA1 和 BRCA2 基因突变，基因面板检测已成为精准医疗的重要武器，可提供个性化的治疗计划和更好的患者预后。（1）在本引言中，我们探讨了 BRCA1/2 在遗传性癌症中的重要性、基因面板检测的价值以及对个性化医疗的影响。
b“ Quralis正在应用精确药物来推进新型的治疗管道，以治疗肌萎缩性侧面硬化症AL，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。针对大多数患者的ALS的小分子计划，以及世界一流的领导者，药物开发人员和患者的拥护者，我们成长中的团队是神经退行性研究和开发的领先地位。神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种各样的背景和价值协作。我们认为，可以通过精确来治疗神经退行性疾病的成功 - 瞄准合适的患者，确定正确的疾病机制，并精心发展疾病调整，临床上有意义的疗法
b“ Quralis正在应用精确医学来推进新型的治疗管道，用于治疗肌萎缩性侧面硬化症ALS，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。我们的干细胞技术可以测试各种疗法的功效，并为诊所提供过渡桥，从而实现目标验证，发现和分子选择。我们正在推进三个反义和小分子计划，以解决大多数患者的ALS的子形式。与世界一流的思想领导者，药物开发人员和患者倡导者一起，我们的成长团队处于神经退行性研究和开发的领先地位。我们很荣幸能在新英格兰的创业生态系统中赢得了凶猛的15和新英格兰风险投资协会的最佳新兴生命科学公司Nevy奖。我们是神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计的先驱。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了一种共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种背景和价值协作。我们认为，可以通过精确靶向正确的患者，确定正确的疾病机制，并精心开发疾病改良的临床有意义的疗法来改善患者生活，从而实现治疗神经退行性疾病的成功。QULARIS的立场摘要正在寻求一位积极进取的副科学家来领导和管理我们的复合管理系统。该职位将与团队成员紧密合作，以学习到适当的跟踪和组织决策实验中使用的化合物。主要职责”
在撒哈拉以南地区推进精确农业教育
性能预期（PE）：对于预期性能的每一个单元增加，采用PA的行为意图都会增加约0.752单位。这种牢固的积极关系表明，受访者认为，采用PA将大大提高其绩效，这对于影响他们参与PA技术的意愿至关重要。这一发现与2021年Eweoya等人的结果相似，他进行了调查，发现预期性能是影响尼日利亚电子农业采用的最重要因素。另外，Lee等人。（2023）强调，预期绩效可以显着预测专业人员采用精确农业技术的意图。这强调了向潜在用户展示此类技术的明确和切实益处的重要性。
提高癌症治疗的精准度：基因治疗和免疫调节在肿瘤学中的作用
基因疗法长期以来一直是治疗罕见病和遗传性疾病的基石，为曾经被认为无法治愈的疾病提供了有针对性的解决方案。随着该领域的发展，其变革潜力现已扩展到肿瘤学，个性化疗法可解决癌症的遗传和免疫相关复杂性。本综述重点介绍了创新的治疗策略，包括基因置换、基因沉默、溶瘤病毒疗法、CAR-T 细胞疗法和 CRISPR-Cas9 基因编辑，重点介绍它们在血液系统恶性肿瘤和实体瘤中的应用。CRISPR-Cas9 是精准医疗的革命性工具，可以精确编辑致癌突变，增强免疫反应并破坏肿瘤生长机制。此外，新兴方法针对铁死亡（一种受调控的铁依赖性细胞死亡形式），为选择性诱导耐药性癌症中的肿瘤细胞死亡提供了新的可能性。尽管取得了重大突破，但肿瘤异质性、免疫逃避和免疫抑制性肿瘤微环境 (TME) 等挑战仍然存在。为了克服这些障碍，人们正在探索新方法，例如双靶向、装甲 CAR-T 细胞以及与免疫检查点抑制剂和铁死亡诱导剂的联合疗法。此外，同种异体“现成” CAR-T 疗法的兴起提供了可扩展且更易于获得的治疗选择。监管环境正在不断发展以适应这些进步，美国的 RMAT（再生医学先进疗法）和欧洲的 ATMP（先进疗法药物）等框架正在快速批准基因疗法。然而，围绕基于 CRISPR 的基因编辑的伦理考虑（例如脱靶效应、种系编辑和确保公平获取）仍然处于最前沿，需要持续的伦理监督。脂质纳米颗粒 (LNP) 和外泌体等非病毒递送系统的进展正在提高基因疗法的安全性和有效性。通过将这些创新与联合疗法相结合并解决监管和道德问题，基因疗法将彻底改变癌症治疗，为血液系统肿瘤和实体肿瘤提供持久、有效和个性化的解决方案。
低CTE（热膨胀系数低）合金广泛需要，其中Hig
低CTE（热膨胀系数低）合金被广泛需要，其中高维稳定性针对温度变化至关重要。我们提供一系列量身定制的低CTE合金，以满足客户的特定温度范围要求。
AI-HOPE：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang，博士1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士。2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。高优化和精准医疗人工智能代理 (AI-HOPE) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，无需编程专业知识。AI-HOPE 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：AI-HOPE 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，AI-HOPE 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，AI-HOPE 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 AI-HOPE 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：AI-HOPE 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。AI-HOPE 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
HOPE-AI：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang 博士 1、Enrique Velazquez-Villarreal 医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据同时加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理高优化平台 (HOPE-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。HOPE-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：HOPE-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比等统计输出。通过使用癌症基因组图谱 (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其能力：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者中 TP53 突变的富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，HOPE-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，HOPE-AI 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与现有文献一致，证明了 HOPE-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：HOPE-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者治疗效果的关键资源的作用。HOPE-AI 弥合了数据复杂性与研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
精准医疗中人工智能的验证框架
摘要背景：人工智能 (AI) 有可能极大地改变我们的医疗保健系统。基于机器学习方法的新型 AI 技术应该在未来的临床决策中发挥关键作用。然而，它们在医疗保健环境中的实施仍然有限，主要是因为缺乏强有力的验证程序。有必要为 AI 的临床验证制定可靠的评估框架。我们在此介绍了一种评估 AI 预测三阴性乳腺癌 (TNBC) 治疗反应的方法，该方法使用来自临床数据仓库和生物库的真实数据和分子组学数据。方法：欧洲“ITFoC（面向癌症未来的信息技术）”联盟设计了一个框架，用于临床验证用于预测肿瘤学治疗反应的 AI 技术。结果：该框架基于七个关键步骤，具体规定：（1）AI 的预期用途，（2）目标人群，（3）AI 评估时间，（4）用于评估的数据集，（5）用于确保数据安全的程序（包括数据质量、隐私和安全），（6）用于衡量性能的指标，以及（7）用于确保 AI 可解释的程序。该框架构成了我们为“ITFoC 挑战赛”构建的验证平台的基础。这项全社区竞赛将使我们能够评估和比较用于预测 TNBC 治疗反应的 AI 算法与外部真实世界数据集。结论：在将 AI 技术应用于医疗保健环境之前，必须以稳健、公正和透明的方式评估其预测性能和安全性。我们相信，在精准肿瘤学和个性化护理的背景下，ITFoC 联盟的考虑将有助于在临床环境中安全地转移和实施 AI。