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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
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商业、管理和……中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它通过符号化编程来解决问题；也就是说，它耗时更少，结果更快。在制药行业，人工智能 (AI) 最近已成为一个热门话题。它在问题解决科学方面取得了长足的发展，在研究、营销、医疗保健、药学和工程领域有着广泛的应用。机器学习 (ML) 取得了令人印象深刻的成果，在药物发现和开发方面的需求不断增加。制药行业开发新药是一个相当困难和漫长的过程，通常需要数年时间，而且由于流失率增加，成本高昂。因此，有必要利用人工智能 (AI) 等创新技术来加强新药的开发过程。人工智能使机器和计算机能够执行类似人类的任务，并在试图解决特定挑战时做出决策。问题的解决基于在记忆和适应性过程中获得的学习阶段，以及通过训练机器来应对新障碍而获得的概括和专业知识。本综述论文重点介绍了人工智能在制药行业多个领域的主要作用，包括临床试验、药物开发、制造、药物分析、质量保证和药物药代动力学预测。通过使用人工智能，制药行业的这些领域可以更快地实现目标，减少人类的努力，从而减轻他们的负担。
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商业智能战略和路线图
中南埃塞克斯 (MSE) 卫生保健伙伴关系 (HCP) 正在朝着综合护理系统 (ICS) 的方向发展，需要数据和商业智能能力来支持其战略，并采用系统方法来捕获、分析和使用数据，以更好地规划和执行其优先事项。目前，委托人和提供商之间存在单独的数据源、流程和报告系统，并且这些系统与更广泛的系统合作伙伴（例如地方当局、社区和志愿部门组织）基本上没有联系。数据共享和信息治理存在复杂性，内部和外部资源混杂在一起，没有围绕共同的优先事项进行协调。管理运营绩效的独立流程也经常不一致。
癌症免疫和免疫疗法中的腺苷途径
腺苷信号代表了调节肿瘤免疫的关键代谢途径，并由肿瘤采用以促进其生长并损害免疫力。腺苷是在高肿瘤微环境（TME）水平上响应缺氧而产生的。这是一种广泛的免疫抑制代谢产物，可调节先天和适应性免疫反应。抑制腺苷生成酶是通过增强T细胞和NK细胞功能并抑制髓样细胞和其他免疫调节细胞的促肿瘤作用来促进抗肿瘤免疫力的一种策略。对靶向腺苷信号各个方面的免疫治疗性的研究已经在进行中，已经开发了几种抵抗腺苷轴的试剂。临床前研究表明，仅需要进行更多的研究来了解它们作为治疗选择的可行性，但需要进行更多的抗肿瘤活性。细胞外腺苷通过四个已知的G蛋白偶联腺苷受体之一激活细胞途径：A 1，A 2A，A 2B和A 3。A 2A受体是在T细胞和天然杀伤T（NKT）细胞，单核细胞，巨噬细胞，DCS和天然杀伤（NK）细胞上表达的高功能受体。相比之下，A 2B受体是相对较低的非实身受体，最多由巨噬细胞和DC表达（1）。许多有利于腺苷生成组织破坏，缺氧，核苷酸酶表达和炎症的因素，这是TME的高度特征。腺苷是一种免疫抑制代谢产物，在TME内部高水平产生。因此，在靶向肿瘤相关腺苷信号的各个方面以增强对恶性肿瘤的免疫反应（2）方面已经完成了显着工作（2）。缺氧，细胞更新增加以及CD39和CD73的表达是腺苷产生的基本因素。癌症免疫疗法中的腺苷途径阻断对癌症患者至关重要。靶向腺苷途径通常集中在免疫抑制腺苷的两个主要方面，这是通过（1）通过靶向CD73和CD39抑制TME中腺苷的产生，以及（2）通过靶向A 2A和2B受体（3）的腺苷信号的阻断。