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通过顺序靶向 PI3Kδ 和 LAG3 增强抗肿瘤免疫力
摘要 背景 尽管取得了惊人的成功，但旨在提高癌症特异性 T 细胞反应的免疫疗法在大多数癌症患者中并不成功。通过抑制 PI3K δ 信号酶来灭活调节性 T 细胞 (Treg) 在肿瘤免疫的临床前模型中已显示出良好的前景，目前正在实体瘤的早期临床试验中进行测试。方法 每天给患有 4T1 乳腺肿瘤的小鼠口服 PI3K δ 抑制剂 (PI-3065)，并在肿瘤微环境中分析肿瘤的生长、存活率和 T 细胞浸润。第二种治疗方案包括 PI3K δ 抑制剂和抗 LAG3 抗体，10 天后依次给药。结果 与在使用其他药物进行的人体免疫治疗试验中观察到的那样，通过 PI3K δ 阻断进行免疫调节导致 4T1 肿瘤消退和未消退小鼠。退化者的肿瘤浸润 T 细胞比非退化者的代谢更健全，抗原特异性 CD8 + T 细胞、T 细胞因子 1 (TCF1) + T 细胞和 CD69 − T 细胞显著富集，与诱导持续的肿瘤特异性 T 细胞反应相一致。与未治疗的肿瘤相比，退化者和未退化肿瘤中的 Treg 数量均显著减少。然而，与退化和未治疗肿瘤中的 Treg 相比，非退化肿瘤中剩余的 Treg 显著富集了表达共抑制受体 LAG3 的细胞。这种显著的差异促使我们依次阻断 PI3K δ 和 LAG3。这种组合使所有小鼠的治疗都获得成功，证明了 LAG3 在 PI3K δ 抑制疗法下肿瘤不退化中的作用重要性。使用其他癌细胞系（即 MC38 和 CT26）进行的后续研究表明，对 PI3K δ 抑制的部分初始反应是抗 LAG3 抗体获得连续治疗益处的必要先决条件。结论这些数据表明 LAG3 是成功实现 PI3K δ 靶向免疫疗法的关键瓶颈，并为在未来的临床研究中结合使用 PI3K δ /LAG3 阻断提供了理论依据。
用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
可行性和对ALK重型非小细胞肺癌的顺序治疗的挑战
结果：在分析时，70/144（49％）可评估的患者仍然活着。与目标治疗相关的损耗率约为25-30％，用于给药第二代（2G）ALK抑制剂（22％，17/79）或克里唑替尼后任何随后的系统治疗（27％，27/96），以及左他尼布（27％，6/22）或25％（25％）（25％）（25％）（25％）（25％）（25％）。化学疗法实施率为67％（62/93）。多个TKI（MOS 59 vs. 41个月的中值[MOS]与一条TKI线相比41个月，Logrank P = 0.002）和化学疗法（MOS 41 vs. 16个月，Logrank p <0.001）均与更长的存活率显着相关。 预定任何随后的全身治疗的患者的主要原因是临床迅速恶化（n = 40/43或93％）是由肿瘤进展引起的。 在2/3病例（29/43）中，死亡发生在第一次失败的治疗下，而在11/43中，治疗被切换，但患者没有反应，进一步恶化，并在8周内死亡。多个TKI（MOS 59 vs. 41个月的中值[MOS]与一条TKI线相比41个月，Logrank P = 0.002）和化学疗法（MOS 41 vs. 16个月，Logrank p <0.001）均与更长的存活率显着相关。预定任何随后的全身治疗的患者的主要原因是临床迅速恶化（n = 40/43或93％）是由肿瘤进展引起的。在2/3病例（29/43）中，死亡发生在第一次失败的治疗下，而在11/43中，治疗被切换，但患者没有反应，进一步恶化，并在8周内死亡。
在不确定性下进行机器人顺序决策的学习和推理
机器人经常面临需要多个动作的复杂任务，而顺序决策（SDM）的能力是必要的。这项工作的关键贡献是一个机器人SDM框架，称为LCORPP，它支持同时进行监督学习的能力，以实现Passive国家估计，自动推理具有声明性的人类知识，并在不确定性下计划实现长期目标。尤其是我们使用混合范式来重新确定国家估计量，并为概率计划者提供信息的先验。在经验中，移动机器人的任务是使用其运动轨迹，声明性的续文知识和人类机器人互动（基于对话和基于运动）来估算人类的影响。的结果表明，在效率和敏捷性中，我们的框架的表现要比其在办公室环境中的无学习和不合理的框架要好。
使用顺序转化策略
Wenxin Zhang，1,2,8,10 Rui Wang，1,2,10 Dali Kong，1,2,10 Fangnan Peng，1,2,10 Mei Chen，1,10 Wenjie Zeng，1,2 Francesca Gioume，3 Sheng He，3 Sheng He，1 Hui Zhang，4 Zhang，4 Zhen Zhen Wang，1 khen wang，1,9 khe，khen khian khian khian khian stunk khe k ky khe，khe，khe ky，ky， 1,6,7 Fabio Fornara，3和Daisuke Miki 1,11， * 1上海植物压力生物学中心，CAS CAS CAS卓越分子植物科学中心，中国科学院，上海200032，中国2，中国科学院，中国科学院，中国，中国33中，中国科学院33.上海师范大学，上海，200234年，生命科学，中国5研究生科学研究生院，米雅基仙台，米雅基980-8577，日本6 6高级生物技术学院和生命科学学院，科学技术大学科学与技术大学，科学与技术大学，科学技术大学，中国518055中心，高级生物学。北京100081，中国8现在的地址：高级跨学科研究学院，北京北京大学北京大学北京大学生命科学中心，中国北京100871，中国9目前的地址：当前的地址：阿纳伊州农业大学，阿纳伊州农业大学，HEFEI 230036，HEFEI 230036，HEFEI 230036，HEFEIS NEE SUPER ESHORIAN ES EMALINE 11次贡献了11次主持人。 https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100389Wenxin Zhang，1,2,8,10 Rui Wang，1,2,10 Dali Kong，1,2,10 Fangnan Peng，1,2,10 Mei Chen，1,10 Wenjie Zeng，1,2 Francesca Gioume，3 Sheng He，3 Sheng He，1 Hui Zhang，4 Zhang，4 Zhen Zhen Wang，1 khen wang，1,9 khe，khen khian khian khian khian stunk khe k ky khe，khe，khe ky，ky， 1,6,7 Fabio Fornara，3和Daisuke Miki 1,11， * 1上海植物压力生物学中心，CAS CAS CAS卓越分子植物科学中心，中国科学院，上海200032，中国2，中国科学院，中国科学院，中国，中国33中，中国科学院33.上海师范大学，上海，200234年，生命科学，中国5研究生科学研究生院，米雅基仙台，米雅基980-8577，日本6 6高级生物技术学院和生命科学学院，科学技术大学科学与技术大学，科学与技术大学，科学技术大学，中国518055中心，高级生物学。北京100081，中国8现在的地址：高级跨学科研究学院，北京北京大学北京大学北京大学生命科学中心，中国北京100871，中国9目前的地址：当前的地址：阿纳伊州农业大学，阿纳伊州农业大学，HEFEI 230036，HEFEI 230036，HEFEI 230036，HEFEIS NEE SUPER ESHORIAN ES EMALINE 11次贡献了11次主持人。 https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100389
在连续时空学习自我调节的关注，并应用于顺序建议
用户的兴趣通常在现实世界中是动态的，这既提出了从丰富的行为数据中学习准确偏好的理论和实际挑战。在现有用户行为建模解决方案中，注意力网络的有效性和相对简单性被广泛采用。尽管进行了广泛的研究，但现有的关注仍然受到两个局限性：i）判例的关注主要考虑了用户行为之间的空间相关性，而是相对于连续时空中这些行为之间的距离少了； ii）这些注意事项主要对过去所有行为提供了密集且没有区别的分歧，然后专心地将它们编码为输出潜在表示。这在实际情况下不合适 - 用户的未来动作与她/他的历史行为的一小部分相关。在本文中，我们提出了一个新颖的注意网络，名为“自我调节的注意”，该网络对复杂且非线性发展的动态用户偏好进行了建模。我们从经验上证明了我们方法在顶级接收授权任务上的效率，并且三个大型现实世界数据集的结果表明，我们的模型可以实现最新的性能。
多方 QKD 的广义顺序状态鉴别及其光学实现
顺序状态鉴别是一种针对 N 个分离接收方的策略。由于顺序状态鉴别可以应用于多方量子密钥分发 (QKD)，它已成为量子信息理论中的相关研究领域之一。到目前为止，顺序状态鉴别的分析仅限于特殊情况。在本报告中，我们考虑了顺序状态鉴别的广义化。在这里，我们不限制先验概率以及量子态和接收方的数量。我们表明广义顺序状态鉴别可以表示为优化问题。此外，我们研究了两个量子态的广义顺序状态鉴别的结构并将其应用于多方 QKD。我们证明，当接收方数量不太多时，两个纯态的广义顺序状态鉴别可以适用于多方 QKD。此外，我们表明两个混合状态的广义顺序状态鉴别可以以较高的最佳成功概率进行。这个最佳成功概率甚至高于量子复制和量子广播策略。因此，混合状态的广义顺序状态鉴别足以执行多方 QKD。此外，我们证明了广义顺序状态鉴别可以通过使用线性光学实验实现。最后，我们分析了最佳顺序状态鉴别提供的多方 QKD 安全性。我们的分析表明，即使在低信道效率下，多方 QKD 也能保证非零密钥速率。
使用网络药理学系统地推断出选择性核酸隔室抑制剂ML246
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括：a）通过经过事件和环境的了解，b）实施和行动，以及c）由合作学习模型（CLM）组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型（GELM）用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。