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推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
新闻稿的新数据支持
日内瓦，瑞士，2024年12月6日至6:30 PM CET - Geneuro（Euronext Paris：CH0308403085 -GNRO），这是一家生物制药公司，致力于解决促进神经退行性和自身免疫性疾病的因素，以此为促进amyotrophic somyotrophic screment scrame screment smemanal scremant scremiss scremiss scrame scremissions scremissions scrame sermississions sermississions sermississions sermississions sersississions，与Geneuro的GNK-301有关ALS的精密医学策略在2024年12月6日至8日在加拿大蒙特利尔举行的第35届国际ALS/MND国际研讨会上。演讲是由美国国家神经系统疾病与中风研究所（NINDS）/国立卫生研究院（NIH）的Darshan Pandya博士进行的。The research, led by GeNeuro, through its Lyon R&D unit GeNeuro Innovation SAS, in collaboration with leading institutions, including the NIH/NINDS, ERBC (France), and the University of Oxford (UK), highlights the potential of GeNeuro's GNK-301, a humanized monoclonal antibody targeting HERV-K ENV, a neurotoxic protein that is often found in the ALS患者的脑脊液。该蛋白已显示出有助于神经元细胞死亡和血脑屏障功能障碍，这是ALS的两个标志。临床前研究表明，GNK-301可用于检测实验室测试中HERV-K ENV蛋白的存在，然后可以用作中和药物来中和Herv-K Env的有害作用，保护神经元并防止对血脑屏障的损害。通过能够在ALS患者中检测到这种有毒蛋白质并提早开始中和治疗后，Geneuro提出了一种新的精密药物方法，该方法为转化ALS的治疗提供了希望。“我们很高兴共享这些有希望的发现，并祝贺NIH/NINDS，ERBC和牛津大学，这一令人兴奋的新数据为零星的ALS治疗开辟了一种新的精确医学方法的道路。”表明，HERV-K ENV蛋白充当神经毒素，有助于神经元细胞死亡和血脑屏障（BBB）功能障碍，这是ALS病理学的两个特征。在实验室中，与GNK-301进行的测试能够确认ALS患者的脑脊液（CSF）样品中的HERV-K ENV存在，并因此确定那些将受益于其药物的人。作为一种中和基于单克隆抗体的药物，GNK-301在IPSC衍生的神经元培养物中废除了ALS CSF神经毒性，并且在曾经与HERV-K Env上注射的小鼠中，在小鼠中消除了ALS CSF神经毒性。令人惊讶的是，当出现在大脑中时，HERV-K ENV蛋白在ALS大脑中观察到了先前报道的BBB功能障碍，GNK-301也预防了BBB功能障碍。在Erbc-Voxcan（法国）的动物设施中，当在小鼠中静脉注射标记的GNK-301时，发现它仅在存在HERV-K-KENV蛋白的大脑部分积聚。值得注意的是，以前有一些研究支持使用GNK-301作为药物：患有ALS的人对Herv-K Env进行了自己的内源性自身抗体，寿命更长。但是，与自身抗体相比，GNK-301具有显示更大的亲和力和中和效应的巨大优势。此外，这种内源性神经毒素对BBB的观察到的作用有助于促进抗体静脉内给药后抗体进入脑组织。正在进行进一步的临床前研究，但是正在为GNK-301的医学级生产计划提供计划，以提供ALS患者的临床研究的抗体，他们将以Geneuro专用的免疫测定法对HERV-K ENV进行了测试。这将是零星ALS中精确医学的第一个综合策略。
使用深度学习和预测建模提高临床试验结果：桥接精确药物和以患者为中心的护理
将人工智能[AI]整合到临床试验中已彻底改变了药物开发和个性化医学的过程。在这些进步中，深度学习和预测建模已成为优化临床试验设计，患者招聘和实时监控的变革性工具。这项研究探讨了深度学习技术的应用，例如卷积神经网络[CNN]和基于变压器的模型，以对患者进行分层，预测不良事件和个性化治疗计划。此外，还采用了预测建模方法，包括生存分析和预测时间序列，以预测试验结果，提高效率并降低试验失败率。解决了分析非结构化临床数据的挑战，例如患者笔记和试验方案，自然语言处理[NLP]技术用于提取可行的见解。一个包括结构化患者人口统计学，基因组数据和非结构化文本的自定义数据集进行培训和验证这些模型。关键指标，包括精度，召回和F1分数，用于评估模型性能，同时检查准确性和计算效率之间的权衡，以确定临床部署的最佳模型。这项研究强调了AI驱动方法简化临床试验工作流程，改善以患者为中心的结果并降低与试验效率低下相关的成本的潜力。这些发现提供了一个可靠的框架，可以将预测分析纳入精确医学，为更加适应性和有效的临床试验铺平了道路。通过弥合技术创新与现实世界应用之间的差距，本研究有助于促进AI在医疗保健中的作用，尤其是在促进个性化的护理和提高整体试验成功率方面。
AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 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。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 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。PM-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：PM-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，PM-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，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的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 PM-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：PM-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结果的关键资源的作用。PM-AI 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。
精确医学的进步：2型糖尿病量身定制二甲双胍治疗的多摩学方法
二甲双胍已成为应对2型糖尿病的重要全球健康挑战的一线治疗方法，因为它在降低血糖水平方面具有良好的有效性。然而，现实是，许多患者努力通过药物和这种变异性的原因实现其血糖靶标的，尚未得到彻底研究。虽然遗传因素仅占这种反应变异性的三分之一，但代谢组学的潜在影响和肠道微生物组对药物效率的影响开辟了新的研究途径。本综述探讨了不同的分子特征，以发现遗传学，代谢纤维和肠道菌群之间的复杂相互作用如何塑造对二甲双胍的个体反应。通过强调最近的研究的见解，并确定了有关二甲双胍 - 微生物群相互作用的知识差距，我们的目标是突出通往更个性化和有效的糖尿病管理策略的道路，并超越了单一尺寸的方法。
整合生物标志物和预测因子以提高精度疼痛管理
• Demographic predictors • Age, sex, ethnicity and race, socioeconomic status • Behavioral and Lifestyle Predictors • Sleep quality, physical activity, smoking status, medication adherence, substance use • Social and Environmental Predictors • Social support, work-related factors, environmental stressors, healthcare access • Psychological predictors • Anxiety, depression, fear-avoidance beliefs, pain catastrophizing, self-efficacy • Trait, state, evoked •患者报告的结果指标（PROS或PROMS）
电遗传学：精准医疗的新途径
1. Hongo, M. 和 Iwahara, M. 电激发方法在 l-谷氨酸发酵中的应用。农业生物化学 43，2075–2081（1979 年）。2. Weber, W. 等人。合成哺乳动物电遗传转录电路。核酸研究 37，e33（2009 年）。3. Mansouri, M. 和 Fussenegger, M. 电遗传学：结合合成生物学和电子学远程控制哺乳动物设计细胞的行为。化学生物学观点 68，102151（2022 年）。4. Fussenegger, BG, Martin。用于体内表达治疗性蛋白质的设计细胞。 BioProcess International https://www.bioprocessintl.com/expression-platforms/designer-cells-for-in-vivo-expression-of-therapeutic-proteins-emerging-applications-based-on-gene-circuits (2023)。5. Krawczyk, K. 等人。电遗传细胞胰岛素释放用于 1 型糖尿病的实时血糖控制
衰老的聚糖时钟 - 分析精度和时间 -
用于精确分析，在四26天内分析了三个不同的等离子体池，总共有312个。在短期可变性分析中，分析了两个队列：26个健康个体的阿斯利康MFO队列（中位年龄20岁）和70名青春期前中国妇女（中位年龄22.5）的队列在3个月内监测。长期可变性分析涉及两名47岁和57岁的成年男性，分别监测了5和10年。分别每3个月零3周收集样本。IgG n-聚糖分析遵循了独立的方法，通过分离IgG，其随后的变性和脱糖基化，然后进行聚糖清理和标记。毛细血管凝胶电泳用激光诱导的荧光（CGE-LIF）和超级性能液相色谱分析用于聚糖分析。统计分析
基于模型的精准剂量
基于模型的精准给药 (MIPD) 是个性化医疗的一项重大发展，可根据患者的个体特征定制药物剂量。MIPD 超越了传统的治疗药物监测 (TDM)，它整合了剂量的数学预测，并考虑了患者特定因素（患者特征、药物测量）以及不同的变异源。为此，在患者中应用 MIPD 需要严格的模型鉴定。本综述深入探讨了模型选择和验证的新方法，还强调了机器学习在改进 MIPD 中的作用、生物传感器用于实时监测的利用，以及整合生物标志物用于精准给药的功效或毒性的模型的潜力。讨论了 TDM 和 MIPD 在感染医学、肿瘤学、移植医学和炎症性肠病等各个医学领域的临床证据，从而强调了药代动力学/药效学和特定生物标志物的作用。有必要进行进一步的研究，特别是随机临床试验，以证实 MIPD 在改善患者治疗效果和推进个性化医疗方面的价值。
利用精准农业数据研究湿地对农作物产量的农艺和经济影响
背景：湿地排水已成为北美草原坑洼地区越来越重要的保护问题。几十年来，对一年生作物生产的经济激励推动了湿地排水，而湿地的去除对关键的湿地生态系统服务产生了不利影响，如野生动物栖息地和碳封存。过去研究模拟农民排干湿地的决定，通常假设排干的湿地将产生与田地高地相似的产量。目标：我们的目标是评估湿地及其缓冲区对草原坑洼地区作物产量、农场财务绩效和湿地排水激励措施的影响。方法：我们结合加拿大萨斯喀彻温省黑土和深棕壤带 36 块田地的精确产量数据和详细的湿地测绘数据，以估计湿地及其缓冲区对作物产量的农学影响。然后，我们将这些产量效应纳入具有三种湿地排水情景的农场核算模型，以估算研究区域湿地排水每年每英亩耕地的净收益，并将这些结果与没有湿地产量效应的估计结果进行比较。结果：我们发现湿地盆地的产量相对低于田地的平均产量，并且与作物类型、土壤区域和年降水量之间存在很大差异。湿地排水可以缓解