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可遗传的多基因编辑：基因组医学的下一个前沿？
在人类胚胎和生殖细胞中的多基因组编辑被预测在未来三十年内变得可行。最近的几本书和学术论文概述了种系基因组编辑提出的道德问题及其可能带来的机会1-3。迄今为止，尚未尝试预测改变与多基因疾病相关的特定变体的后果。在此分析中，我们表明多基因组编辑理论上可能会导致疾病易感性的极大降低。例如，编辑相对少量的基因组变异可能会对一个人患冠状动脉疾病，阿尔茨海默氏病，严重抑郁症，糖尿病和精神分裂症的风险产生重大影响。同样，从理论上讲，可以通过多基因编辑来实现危险因素的巨大变化，例如低密度脂蛋白胆固醇和血压。尽管可遗传的多基因编辑（HPE）仍然是推测性的，但我们完成了计算以讨论潜在的道德问题。我们的建模表明，基因编辑在个体层面上的预定积极后果如何加深健康不平等。此外，随着单个或多个基因变异可以增加某些疾病的风险，同时减少其他疾病的风险，因此HPE提出了与多效性和遗传多样性有关的道德挑战。我们通过主张HPE提出的道德问题的集体主义观点来结束，该问题对其对个人，家庭，社区和社会的影响产生了影响4。
根据DIN EN ISO 15189：2014
在带有**标记的检查区域内是医疗实验室，没有德国Akreditungsstelle GmbH的事先信息和批准，修改以及进一步的和新开发的考试程序。列出的检查程序是示例性的。医疗实验室在灵活认证区域中有当前所有检查程序的清单。
预防脑转移瘤：新领域
摘要：本综述讨论了预防最常见的实体肿瘤类型（即肺癌、乳腺癌和黑色素瘤）的脑转移这一主题。在每种肿瘤类型中，脑转移的风险与疾病状态和分子亚型有关（即 EGFR 突变型非小细胞肺癌、HER2 阳性和三阴性乳腺癌、BRAF 和 NRAF 突变型黑色素瘤）。预防性颅脑照射是小细胞肺癌患者的标准治疗方法，这些患者对化疗有反应，但代价是晚期神经认知能力下降。最近，临床试验证明，几种能够靶向驱动肿瘤生长的分子改变的分子药物可有效预防脑部二次复发。EGFR 突变或 ALK 重排的非小细胞肺癌抑制剂、用于 HER2 阳性乳腺癌的 Tucatinib 和曲妥珠单抗-德鲁替康以及用于黑色素瘤的 BRAF 抑制剂就是这种情况。强调对有脑转移风险的无症状患者进行 MRI 筛查的必要性。
重新定义肯尼亚的基础设施前沿和赞助...
大规模的项目成本> 10亿美元涉及来自公共，PRI VATE，国际，地方和国家利益相关者的多个机构（Flyvbjerg，2014年）。在全球南部，这种项目倾向于吸引全球资本，并由国家政府领导，其愿景可以改善当地社区的社会经济状况（Aalders等，2021）。然而，肯尼亚的研究（Flyvbjerg等，2016）表明，此类项目不仅为当地社区（例如，新工作或培训设施的产生）提供了机会，而且还带来了诸如社会经济差异或对当地人群的混凝土益处的冲突增加（Mkutu等人202020202022202）的风险。本文重点介绍了在肯尼亚苏斯瓦的SGR（标准量规铁路）Megaproject在肯尼亚萨斯瓦的SGR（标准量规铁路）期间提供劳动机会的作用，如图1所示。
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
最初发表于：Faes, Livia；Sim, Dawn A；van Smeden, Maarten；Held, Ulrike；Bossuyt, Patrick M；Bachmann, Lucas M (2022)。人工智能和统计学：只是新酒袋里的旧酒？数字健康前沿，4:833912。DOI：https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.833912
我们目睹了医学文献中使用人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 方法的科学研究大幅增加。最近一项比较医疗专业人员与人工智能的分类表现的系统评价检索了自 2012 年 1 月以来发表的 20,000 多条研究报告记录。仅在 2020 年，医学电子数据库中就发现了 7,000 多条新记录 (1)。只需使用 1986 年推出的医学主题词 (MeSH)“人工智能”搜索 Medline 数据库，我们就会发现过去二十年记录数量持续增加 (图 1)。仅在 Medline 中，目前用该术语索引的记录总数就高达 120,000 条。阅读这些论文时，除了庞大的数量之外，还发现几个问题。
防治农作物病虫害的新前沿
ISSN 印刷版：2617-4693 ISSN 在线版：2617-4707 IJABR 2024； 8(12): 1004-1011 www.biochemjournal.com 收稿日期: 18-09-2024 接受日期: 24-10-2024 Paluru Pavani 植物病理学，中央农业大学因帕尔，曼尼普尔邦，印度 Rani Jayadurga Nayak 助理园艺官员，卡纳塔克邦园艺部，园艺副主任办公室，卡纳塔克邦芒格洛尔，印度 Shivani Chaudhary 博士研究学者，萨达尔瓦拉巴伊帕特尔农业技术大学植物病理学系，印度北方邦密拉特 BM Bhalerao 助理教授，Mahatma Phule Krishi Vidyapeet 生物化学系，印度马哈拉施特拉邦拉胡里 PS Chougule 博士学者，Mahatma Phule Krishi Vidyapeeth 生物化学系，印度马哈拉施特拉邦拉胡里 Amruta Rangrao Rathod 助理教授，Rajmata Jijau Shikshan Prasarak Mandal's bn 艺术、商业和科学学院（RJSPM'S ACS 学院），印度浦那 P Reddypriya 助理教授，Jayashankar Telangana 农业大学农业微生物学和生物能源系，印度特伦甘纳邦海得拉巴 通讯作者：Paluru Pavani 植物病理学，中央农业大学因帕尔，印度曼尼普尔邦
助力美国进入太空前沿
21 世纪美国商业航天能力的增长及其与 NASA 越来越多的项目的整合是 NASA 和私营部门个人和团队 50 多年努力的结果。虽然商业航天的发展通常被描述为最近才出现的现象，最多可以追溯到 10 到 20 年前，但事实上 NASA 早在其起源之初就利用了各种机制来鼓励商业航天能力的发展，甚至更早之前，它的前身之一——国家航空咨询委员会 (NACA) 就已开始使用这种机制。当我们从几十年的时间尺度上理解 NASA 在商业航天发展中的作用时，我们就可以更充分地认识到 NASA 对商业航天发展的长期重要性以及商业航天发展对 NASA 的长期重要性。
撒哈拉以南非洲疾病负担的新前沿
建立能够同时管理 CMNN 和 NCD 的强大医疗保健系统对于改善医疗服务可及性和总体健康状况至关重要。这需要对卫生政策和实践进行战略性调整，以应对当前和新出现的卫生挑战。埃塞俄比亚可以很好地说明卫生政策调整中错失的机会如何影响 CMNN 和 NCD 的管理。该国的健康推广计划 (HEP) 培训社区卫生工作者提供基本服务，增强医疗保健基础设施并促进预防保健。然而，该计划强调 CMNN 而不是 NCD。通过在现有 HEP 的基础上，埃塞俄比亚可以更好地管理疾病的双重负担并改善总体健康状况。通过重新调整卫生战略，撒哈拉以南非洲各国可以更好地应对这种不断演变的疾病负担。
Yehoshua Socol、Ariella Richardson、Imene Garali Zineddine、Stephane Grison、Guillaume Vares 等人。生物学和医学中的人工智能以及辐射防护研究：来自耶路撒冷的观点。人工智能前沿，2024 年，6，第 1291136 页。 10.3389/frai.2023.1291136。 irsn-04669199
虽然人工智能广泛应用于生物医学研究和医学实践，但其使用仅限于少数特定的实际领域，例如放射组学。“生物学和医学中的人工智能”研讨会（耶路撒冷，2023 年 2 月 14 日至 15 日）的参与者，包括研究人员和从业者，旨在通过探索人工智能的进步、挑战和观点来构建整体图景，并为人工智能应用提出新的领域。演讲展示了大型语言模型 (LLM) 在生成分子结构、预测蛋白质-配体相互作用和促进人工智能开发民主化方面的潜力。还讨论了医疗决策中的伦理问题。在生物应用中，多组学和临床数据的人工智能整合阐明了低剂量电离辐射对健康的相关影响。贝叶斯潜在模型确定了未观察变量之间的统计关联。医疗应用强调了非侵入性诊断的液体活检方法、识别被忽视疾病的常规实验室检查以及人工智能在口腔颌面成像中的作用。可解释的人工智能和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类则检测到了博客文章中的厌食行为。研讨会促进了知识共享和讨论，并强调了在放射防护研究中进一步发展人工智能以支持新出现的公共卫生问题的必要性。组织者计划继续将该计划作为一项年度活动，促进合作并解决人工智能应用中的问题和观点，重点是低剂量放射防护研究。邀请参与放射防护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家在下一次研讨会上探讨人工智能在低剂量辐射研究中的效用。