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结果:患者中男性 17 人(40%),女性 25 人(60%),年龄 36 至 84 岁(中位数:67 岁)。PS 为 0(55%)或 1(45%),肝内胆管癌 (CCA)(21 人,50%),胆囊癌(8 人,19%),肝门部 CCA(7 人,17%),远端 CCA(4 人,10%)和壶腹部瘤(2 人,5%)。BTC 为 LA 或 M 的患者分别为 10 人(24%)和 32 人(76%)。胆道支架置入患者为 14 人(33%)。中位数为 10 个疗程,中位数治疗持续时间为 6 个月。没有不良毒性问题,没有发热性中性粒细胞减少症、因毒性或毒性死亡而紧急入院。我们观察到 12 例部分缓解 (29%) 和 19 例疾病稳定 (45%)。六名患者 (14%) 接受了二次 R0-R1 切除术。中位 TTP 为 8 个月 [95%CL,6 – 10],中位 OS 为 15 个月 [13 – 17]。接受二次切除术的患者的 3 年无病率为 83%。结论:一线 FOLFIRINOX 为 LA 和 M-BTC 患者提供了有希望的结果。它值得进行前瞻性评估,以进一步改善晚期 BTC 的结果。
理解和影响与健康相关行为的框架。3个文化细微差别和行为变化模型构成了成功的公共卫生交流的基础,因为它们可以确定健康沟通策略的有效性。通过量身定制MES,以与不同的群体产生共鸣,干预措施可以引起更长的持久行为转变,这反过来又可以改善健康结果。文化量身定制的公共卫生运动可以通过解决社区的特定信念和实践来改善参与度。3根据文化特征分割公共卫生介入信息,增强其影响和相关性。3,4 AI领域的最近爆炸性增长为AI提供了巨大的潜力,可以简化和加快流程,使知识更容易获得并提高我们对世界的理解。在兽医医学中,AI已用于各种目的5,包括诊断成像6,7和临床文档。8 Generative AI可以创建针对不同识字级别,语言和地理位置的内容。9截至本文提交时,目前尚无关于使用生成AI来创建量身定制的AMR意识内容的研究。这项简短的非正式研究旨在探索生成AI的潜力,以不同语言的方式开发AMR消息传递通信,适合不同的受众。
高重复利率高平均值薄盘,平板和基于纤维的激光器由于其稳健的紧凑设计,出色的梁质量和可靠的功率稳定性1-8而变得越来越受欢迎。提供足够的峰值功率来触发各种非线性感兴趣的过程,但这些激光源提供了改善的信号噪声比和快速数据采集时间尺度。这对于打击凝结相光发射过程中的空间充电效应,改善低收益重合测量值或具有自然可降解样品9 - 17的实验至关重要。在这里,我们说明了由200-W泵源(来自Trumpf Scientific的Dira)驱动的超快红外OPCPA(来自Fastlite的Twinstarzz)的性能,以100 kHz的重复速度运行。OPCPA设计旨在满足一套超级光谱技术的一系列标准,从基于HHG的瞬态角度分辨光发射光谱(TR-ARPES)和X射线吸收光谱(TR-XAS)到时光液质式和Raman Spectrared和Raman spectrared和Raman Spectrrasepoppy。在带有固态样品的Tr-Apres中,每个脉冲发射的光电子数量受到空间电荷效应的约束,这限制了驱动脉冲的能量并影响数据统计数据。因此,更高的重复率激光器是有益的。同样,在TR-XAS中,从HHG驱动器18的中红外波长中访问元素X射线吸收边缘的利润。但是,该过程的转化效率低,因此得到了高度重复速率的平均HHG光子通量的帮助。振动光谱法通常需要激光的光谱可调性,以选择性地激发分子振动。在这方面,OPCPA设计的吸引力是可以调整激光光谱带宽,而无需诉诸复杂的脉冲拉伸和压缩,以适应实验的目的。虽然广泛的光谱覆盖范围允许在吸收光谱中访问扩展光谱过渡,但它限制了频率分辨技术中的能量分辨率,例如,在拉曼光谱中。另一方面,当不需要宽光谱覆盖时,减少光谱带宽的能力可以通过将激光能将激光能量浓缩到“有用”带宽中来增加光谱亮度。为了满足不同的实验要求,OPCPA旨在在(1)可调的红外光谱模式之间互换操作,(2)可调的拉曼光谱模式和(3-4)两个
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通过关注与肿瘤相关的抗原,效应免疫细胞靶向和消除肿瘤细胞的能力对于免疫疗法的成功至关重要。嵌合抗原受体(CAR)变形的免疫细胞已彻底改变了癌症的免疫疗法,主要是在血液学癌症中表现出显着成功的CAR-T细胞。许多基于细胞的疗法,例如CAR-T细胞,TIL,CAR-NK细胞和T-Cell受体(TCR)的疗法,目前正在各种癌症类型进行临床和临床前评估。但是,这些基于细胞的疗法具有局限性,包括无法穿透肿瘤造口,改变TME并夸大了炎症反应。为了克服这一点,必须制定高级和灵活的策略,以精确地靶向肿瘤细胞,同时保留癌症患者免疫稳态。一种有前途的方法涉及使用工程肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),这些巨噬细胞本质上是塑料的,约占肿瘤微环境(TME)的50%,并且对于肿瘤进展和回归都是必不可少的。工程化的汽车巨噬细胞旨在对M1 TAM表型进行重编程巨噬细胞,并使它们能够克服免疫抑制的TME并促进免疫介导的肿瘤破坏。肿瘤微环境(TME)通常包括各种免疫细胞,包括与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),这是TME的主要组成部分之一,在癌症进展或回归中起着至关重要的作用(1)。TAM可以鉴定为M1 TAM(调节)和 /或M2 TAM(TROPHIC)。与肿瘤相关的巨噬细胞本质上是极其塑性的,由于这种独特的特性,这些细胞既促进又促进了肿瘤发育,这取决于所建立的主要表型。有趣的是,在各种肿瘤患者中,这些表型仍然保持在动态平衡中(2)。在肿瘤期间,肿瘤中的肿瘤tam获得了M1表型,其中这些细胞凭借其Th1效应子反应能够控制肿瘤的发育。然而,在肿瘤发育的后期,在难治性肿瘤微环境的影响下,肿瘤中的M1 TAM肿瘤朝向M2 TAM偏振(3-5)。这些本质上是营养的,并分泌各种促肿瘤和血管生成因子,例如IL-10,TGF- B和
钛(Ti)植入物以其机械可靠性和化学稳定性而闻名,这对于肉体再生至关重要。已经开发了各种形状控制和表面修饰技术,以增强生物学活性。尽管胶原蛋白/磷灰石骨微结构对机械功能,抗菌特性以及生物相容性,精确和多功能模式控制对重生微结构至关重要。在这里,我们开发了一种新型的成骨裁缝条纹 - 微图案MPC-TI底物,可诱导对定向骨基质组织的遗传水平控制。这种生物材料是通过微观图2-甲基丙酰氧甲基乙基磷酸胆碱(MPC)聚合物通过选择性光反应到钛(Ti)表面上产生的。Stripe-Micropatened MPC-TI底物建立了一个独特的细胞粘附界面,可通过肌动蛋白细胞骨架比对来稳健地诱导成骨细胞细胞骨架对准,并促进形成骨骼模拟骨骼的骨骼与方向的胶原蛋白/apatite consue。更多,我们的研究表明,通过激活Wnt/β -catenin信号传导途径,促进了这种骨比对过程,该途径是由强烈的细胞比对引导引起的核变形引起的。这种创新的材料对于个性化的下一代医疗设备至关重要,提供了高可定制性和骨微结构的积极恢复。调节细胞粘附和细胞骨架比对的创新方法激活了Wnt/β -catenin信号传导途径,对于骨分化和方向至关重要。的意义陈述:这项研究表明了一种新型的成骨剪裁条纹 - 微调Micropatened MPC-TI底物,该基材基于遗传机制诱导成骨细胞比对和骨基质方向。通过采用光反应性MPC聚合物,我们成功地微孔钛表面,创建了一种生物材料,从而刺激单向成骨细胞排列,并增强了天然骨模拟于天然骨模拟各向异性微观结构的形成。这项研究提出了第一种生物材料,该生物材料人为地诱导机械上各向异性骨组织的构建,并有望通过增强骨骼不同的诱导和方向来促进功能性骨骼再生 - 靶向骨组织的数量和质量。
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。
药物基因组学代表了癌症治疗领域的重大进步,它为个性化治疗提供了潜力,可以改善患者的治疗效果并最大限度地减少副作用。通过了解影响药物反应的遗传因素,医疗保健提供者可以根据个体患者量身定制治疗计划,从而提高治疗效果。尽管实施过程中存在挑战,但药物基因组学在肿瘤学领域的前景光明,技术的进步、合作的加强以及患者参与度的提高为更有效的癌症治疗铺平了道路。随着该领域的不断发展,药物基因组学有可能改变癌症治疗的格局,最终为患者带来更好的健康结果。
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍:试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期:2024 年 5 月 23 日 | 修订日期:2024 年 7 月 15 日;2024 年 7 月 28 日;2024 年 8 月 24 日 | 接受日期:2024 年 8 月 28 日 | 出版日期:2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍,组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍,从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍,以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战,从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法,本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据,确定了 AI 实施的四个主要障碍。