标题:在1.5T MR-LINAC平台上对头颈癌的显而易见的扩散系数的回波平面成像的重新延伸系数的重现:使用QIBA计量学的技术验证作者:Brigid A. McDonald 1,Dina El-Habashy 1,Renjie He 1,Sammir 1,Sam Mir Bir 1,2 Mohamed 1, 3 , Sara Ahmed 1 , Yao Ding 4 , Jihong Wang 4 , Stephen Y. Lai 5 , Alex Dresner 6 , John Christodouleas 7 , Clifton D. Fuller 1 Affiliations: 1 The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Radiation Oncology, Houston, TX, USA 2 UT MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston,美国德克萨斯州3贝勒医学院,放射肿瘤学系,美国德克萨斯州休斯敦4 4美国德克萨斯州安德森大学癌症中心,放射物理系,美国德克萨斯州休斯顿,美国5号,美国德克萨斯州癌症中心,德克萨斯州癌症中心,德克萨斯州休斯敦,德克萨斯州休斯敦,美国德克萨斯州休斯敦,美国6美国菲利普斯医疗保健MR on Ceport,美国埃尔克斯郡,美国7月,美国埃尔克斯郡。目的:为了检测放射治疗期间的明显扩散系数(ADC)值的变化,用于生物图像引导的自适应放射治疗,必须表征ADC的变异性。我们评估了1.5T MR-LINAC上头颈癌中ADC值的可重复性。方法:39例头颈癌患者(36例原发性肿瘤,55个淋巴结)在1.5T MR-LINAC上在辐射疗法开始之前的两个时间点上以回声 - 平面成像扩散加权MRI成像。为每个病变测量平均值和中位ADC值和体积。绝对性和可重复性系数(RC)。线性回归分析和F检验,以确定病变体积或扫描之间的时间是否影响可重复性。Results: For primary tumors & lymph nodes: mean ADC, median ADC, and volume were 1.27 ± 0.33 mm 2 /s & 1.17 ± 0.34 mm 2 /s, 1.25 ± 0.35 & 1.16 ± 0.37 mm 2 /s, and 8.8 ± 12.3 cm 3 & 6.5 ± 7.2 cm 3 , respectively.对于肿瘤和节点,平均ADC的RC值为0.355 mm 2 /s&0.355 mm 2 /s,%RC值为29.1%和31.1%;中值ADC非常相似。可重现性与体积或扫描间隔没有显着相关,但是观察到较小体积的可重复性较差的趋势。结论:考虑到先前的报告,最佳%∆ ADC在头颈癌中的响应预测阈值约为15-30%,MR-LINAC上的这种序列具有可接受的可重复性来检测较大的ADC变化,但仍可能错过一些临床上显着的变化。
•应在欧盟级别进一步协调建筑产品的标准化,并应简化许可过程。与例如火灾,声学和可持续性应得到协调。应继续使用现有标准(例如欧洲码和统一标准)进行良好工作。建筑产品法规(CPR)及其二级立法的作用至关重要。国家和地区障碍也存在,例如限制使用木材建筑。例如施工分区法规不一定允许由于消防安全法规而使用木质元素。标准化以降低重用和回收木材产品的障碍,并支持混合施工方法的使用。
1。t 2024数字反映了截至2024年12月31日的年度提供的资源。2。2025个数字是准的,反映了我们签订的权力。实际数字可能会根据资源可用性而有所不同。我们每年将在明年8月1日之前以历史性产品内容的形式向您报告您购买的电力的实际资源组合。3。新的可再生能源来自过去15年中首次开始商业运营的一代设施。该产品包括从过去15年内开始商业运营的工厂的生成,或者被Green-E Energy批准用于扩展使用。
理由:干扰素基因(STING)激活肿瘤中的刺激剂不可避免地增强了吲哚胺2,3-二氧酶(IDO)的活性。然而,IDO会将色氨酸(TRP)转换为kynurenine(Kyn),这可以抑制对TRP敏感的T细胞的功能活性并诱导免疫抑制作用。很少探索用于刺激性激动剂和IDO抑制剂组合的有效纳米药物。方法:将二嵌段聚合物多生产与IDO抑制剂1-甲基丁字传(1-MT)合成,该二烷基键(1-MT)由硫代键和光敏剂5,10,15,15,20-四磷酸苯基孢子蛋白(TPP)以及氢孢子骨(TPP)以及氢孢子骨(4-METH)的替代(4-METH)替代(4-METH)(ER) - METHERMETERMESTRIMSILIM级别(ER)磺酰胺在亲水块中。在水溶液中自组装后,可以以高载荷效率形成胶束加载刺激性激动剂SR-717(SR@et-PMT)。细胞内在化后,胶束可以靶向ER。在暴露于650 nm的光照射后,可以生成活性氧(ROS)以打破硫代键并将胶束解离以释放1-MT和Sting Agonist。伴随着光动力疗法(PDT),同时实现了STING激活和IDO抑制作用。结果:体外观察揭示了PDT效应,ER靶向和光活化的药物释放。体内动物模型的结果表明,可光活化的免疫调节剂多生产胶束表现出极好的肿瘤积累和有效的免疫激活能力可抑制实体瘤。PDT效应,STING激活和IDO抑制作用协同激活体内抗肿瘤免疫。最后,由于有效的免疫治疗疗效,SR@et-PMT可以达到88%的实体瘤抑制率。结论:可将光活化的免疫调节剂多塑料成功准备好同时提供刺痛激动剂和IDO抑制剂,这代表了一种有希望的纳米医学,用于协同抗体免疫的时空激活。
前药或可以激活前药的成分,特定于肿瘤。生物正交化学已成为按需前药激活的一种有希望的平台,因为它包括可以在生理条件下进行的化学反应而不会干扰生物学过程。4,5这些反应的选择性,特定城市和相当快的动力学允许精确控制非毒性前药的激活。6 - 8据报道,许多生物正交反应具有很高的选择性前药激活的潜力,例如叠氮化物和三苯基芬丁基之间的Staudinger连接,9和跨环环烯(TCO)和四嗪(TZ)之间的四津连接。10,Staudinger连接主要用于连接应用,因为其动力学相对较慢(K 2〜10-3 m-1 s-1),并且少量报告揭示了其前药激活的潜力。11 - 13在低浓度下,四嗪连接以其快速点击释放反应动力学(K 2〜10 4 m-1 s-1)而闻名,许多报告表明,TZ部分的反应性,
抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战,导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前,控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法,需要显着的人类领域知识,因此,不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan(RL)的动态环境,显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计,以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法,它们本质上禁止全面理解。此外,高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序,这限制了结果的可传递性。在本文中,我们研究了状态,行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时,我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统,主要是在域知识受到限制时。
目的:该研究研究了外多糖(EPS)产生从酸奶样品中分离出的乳酸菌(LAB)的益生菌潜力。它评估了他们针对食源性病原体的抗菌功效,尤其是大肠杆菌和金黄色葡萄球菌。目的是确定可以用作自然防腐剂和功能性食品中促进健康的益生菌的实验室菌株。方法:从巴基斯坦拉瓦尔品第的家用本地市场收集酸奶样品。使用选择性培养基,革兰氏染色和生化测试将实验室分离并鉴定。使用苯酚硫酸法对EPS产生进行定量。益生菌特性,包括针对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌活性。使用API链球菌系统对产生最高EPS的菌株在生物化学上表征。 结果:在29个实验室分离株中,有12个被鉴定为显着的EPS生产者,嗜热链球菌,乳酸乳酸菌和发酵酸酯的limosilactobacillus发酵液显示出最高的EPS产生(高达62 µg/ml)。 这些菌株对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌表现出强大的抗菌活性,抑制区域范围为2 mm至32.1 mm。 结果证实了这些菌株的双重功能,作为食品中质地增强剂和天然防腐剂。 结论:产生EPS的实验室菌株,尤其是嗜热链球菌,乳酸乳杆菌和发酵乳杆菌,显示出作为益生菌和天然防腐剂的巨大潜力。菌株在生物化学上表征。结果:在29个实验室分离株中,有12个被鉴定为显着的EPS生产者,嗜热链球菌,乳酸乳酸菌和发酵酸酯的limosilactobacillus发酵液显示出最高的EPS产生(高达62 µg/ml)。这些菌株对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌表现出强大的抗菌活性,抑制区域范围为2 mm至32.1 mm。结果证实了这些菌株的双重功能,作为食品中质地增强剂和天然防腐剂。结论:产生EPS的实验室菌株,尤其是嗜热链球菌,乳酸乳杆菌和发酵乳杆菌,显示出作为益生菌和天然防腐剂的巨大潜力。他们的抗菌活性和增强食品质地的能力表明它们在食品行业中的适用性可促进健康和改善食品安全。进一步的研究应探索其在不同食品矩阵中的稳定性,以供商业用途。
Thierry Tran,FrançoisVerdier,Antoine Martin,HervéAlexandre,Cosette Grandvalet等。食品微生物学,2022,105,pp.104024。10.1016/j.fm.2022.104024。hal-03648386
背景和意义生成AI(GAI)系统正在为广泛的医疗保健用例部署,包括临床决策支持,行政任务,医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力,但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险,对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题,同时保持GAI在医疗保健中的益处,技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型(LLMS)以将控制和护栏纳入复杂,可验证的系统中。检索功能生成(RAG)代表一种这样的方法,通过将策划内容的响应扎根[4-5],从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构,与独立的LLM相比,索引基于证据的来源时,抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出,从而证明了事实,完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此,幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性,可以完全挑战,而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进,可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量(例如BLEU,Rouge和Helm)和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13],但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度,并不能完全捕获开放式,创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息,或者它们可以自信地提供合理的声音,但实际上是不正确的细节。因此,单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确,也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法,如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样,采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度,包括准确性/正确性,完整性,忠诚/一致性,相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性,可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作,包括准确性,正确性,适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明,尽管准确性和正确性是一致的主题,但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题,但特定定义,实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems