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面向未来的计算时代已经到来
很难想象没有在线搜索、在云端工作、在线交流或咨询 ChatGTP 的便利生活会是什么样子。计算在我们的社会中占据着核心地位，尽管它带来了全球繁荣，但它也有缺点。数据中心数据流量激增和相关能源消耗（部分原因是人工智能的快速增长）导致了现代计算机无法满足的不可持续需求。因此，是时候推出新一代计算机了：面向未来的计算。
甲硫氨酰-tRNA合成酶的合成和校对活性是抗生素持久性的决定因素
细菌抗生素持久性是一种现象，即细菌暴露于抗生素后，大多数细菌死亡，而一小部分细菌进入低代谢持久状态并能够存活。一旦去除抗生素，持久性细菌群落可以复苏并继续生长。这种现象与几种不同的分子机制和途径有关。细菌抗生素持久性的一个常见机制可能是蛋白质合成的扰动。为了研究这种机制，我们鉴定了四种不同的 metG 突变体，以确定它们是否能够提高抗生素持久性。两种 metG 突变体编码 MetRS 催化位点附近的变化，另外两种突变体编码反密码子结合域附近的变化。metG 中的突变尤其令人感兴趣，因为 MetRS 负责启动 tRNA Met 和延长 tRNA Met 的氨酰化，这表明这些突变体可能影响翻译起始和/或翻译延长。我们观察到所有 metG 突变体都提高了抗生素持久性水平，而野生型 metG 的转录水平也降低了。虽然 MetRS 变体本身不会对 MetRS 活性产生影响，但它们确实降低了翻译率。我们还观察到 MetRS 变体影响同型半胱氨酸的校对机制，并且这些突变体的生长对同型半胱氨酸高度敏感。结合以前的研究结果，我们的数据表明，细胞 Met-tRNA Met 的减少
TCS/23/19-MAC-ENDO：对巨噬细胞靶向免疫疗法的概念验证和可行性研究
TCS/23/19-MAC-ENDO：对子宫内膜异位症治疗中巨噬细胞的免疫疗法的概念验证和可行性研究 - 相关的疼痛背景：子宫内膜异位症是一种影响10％的女性和出生时分配的女性的疾病。这是一种与子宫内衬里的细胞相似的条件（“病变”），并且会导致衰弱的骨盆疼痛。子宫内膜异位症可以通过荷尔蒙药物治疗，但只有三分之一的女性觉得这是有效的，并且经历了许多副作用。在子宫内膜异位中，免疫细胞称为巨噬细胞，被修饰并鼓励病变生长。目的：在子宫内膜异位症患者中，我们旨在研究（1）RRX-001的安全性和副作用，RRX-001是一种免疫治疗，旨在改变癌症的巨噬细胞； （2）未来在英国范围内进行大规模试验的可行性，以确定RRX-001是否可以减轻子宫内膜异位症相关的疼痛。设计和方法：我们计划进行一项名为Mac-endo的研究，其中36位患有子宫内膜异位疼痛的女性，随机分配为每周一次的RRX-001或相同的安慰剂，持续了六个星期。参与者将填写有关其症状的问卷调查，提供血液样本，并采集样本。从问卷调查中得出的信息以及对血液和子宫衬样品的分析将有助于我们计划未来的大型研究，以确定RRX-001是否减轻了子宫内膜异位症的疼痛。我们将采访20名女性，以了解她们对审判各个方面的感受，观点和想法。该试验结果还将在子宫内膜异位症网站和社交媒体上提供给患者。传播：试验结果将在医学期刊上发表，在医学会议上发表，并在社交媒体平台上的摘要/信息图表中公开。
是否存在 AI 证明评估？
1. 与人工智能进行适当、真实的接触 2. 与学科/资格相一致的系统性课程评估方法 3. 学习过程 4. 学生之间以及与人工智能进行适当合作的机会 5. 在整个课程的重要节点上确保安全性，为进度和完成情况提供决策依据
日记牙前线
Brief Running Title: OMA & NLA Joint Expert Review of Obesity and Dyslipidemia Harold Edward Bays, MD, FOMA, FTOS, FACC, FNLA, FASPC Medical Director / President Louisville Metabolic and Atherosclerosis Research Center Clinical Associate Professor University of Louisville School of Medicine 3288 Illinois Avenue Louisville KY 40213 hbaysmd@outlook.com Carol Kirkpatrick，PhD，MPH，RDN，CLS，FNLA中西部生物医学研究，艾迪生，IL，IL辅助教师，Kasiska卫生科学司，爱达荷州州立大学，Pocatello，id ckirkpatrick@mbclinicalrick@mbclinicalrick c.clinicalrick.com kevin C.研究，艾迪生，印第安纳大学公共卫生学院，布卢明顿，用kmaki@mbclinicalresearch.com peter P. peter.toth@cghmc.com Ryan T. Morgan，Do，Facoi，Foma，BC-ADM，Vitalis代谢健康临床临床辅助教授，俄克拉荷马州立大学健康科学中心首席研究员Lynn Health Sealth Institute of Lynn Health Scients Institute 3555 NW 58 T. 910-W Oklahohoma City，Ok 733112 <3555 nw 58 nw 58 nw/
未经证实具有附加效益的高成本肿瘤药物正在给医疗系统带来负担
近几十年来，药物研发取得了令人瞩目的进展，带来了靶向疗法、细胞和基因疗法以及 mRNA 疫苗等突破性的生物医学创新。但这种技术进步的激增也给卫生系统带来了挑战，由于大量创新药物（尽管价格昂贵）进入市场，导致预算压力加剧。1-5 这一挑战在肿瘤学领域尤为明显。进入全球药品市场的肿瘤产品份额从 2010 年的 30% 增加到 2020 年的 50%，全球在这些药物上的支出预计将从 2020 年的 1640 亿美元增加到 2025 年的 2690 亿美元。67 在此背景下，需要对昂贵肿瘤药物的合理使用进行研究，以确保卫生系统的预算得到充分利用。
未来的舰队工作坊议程
Tariq于2013年加入Enbridge，担任零售，仓库和大型配送中心的保护和清洁技术的能源解决方案顾问。自2015年以来，塔里克（Tariq）与恩布里奇（Enbridge）的替代能源团队合作，在那里他帮助卡车舰队评估气态能量选择并克服采用障碍（CNG，RNG和氢气）。最近，Tariq与卡车运输行业合作，将CNG电子混合动力技术引入安大略省市场。在2022年，塔里克（Tariq）帮助推出了安大略省的首个可再生天然气，因为安大略省生产了零碳燃料，用于收集蓝色水，并通过蓝色水回收利用。最近，塔里克（Tariq）与加拿大UPS合作过渡到安大略省的天然气。
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。