在过去的20年中,IMBA一直处于科学发现和社会贡献的最前沿。对社会的贡献的广度令人印象深刻,从共同测试到全球科学界使用的单倍体细胞库和飞行线的集合。所有这些都来自基础研究!重要的是,在IMBA和维也纳生物中心建立了快速互联测试基础的研究人员几十年来一直没有努力。不,社会需要,科学家应用了从研究中获得的知识来开发一些帮助人类的知识。不需要告诉研究人员去哪里。科学家也是公民,并且知道最有趣的问题是什么以及最好的解决方案所在。当需要时,科学家将其知识掌握在需要的地方。
机器学习中的抽象未知未知数表示已知数据分布之外的数据点,并构成了传统机器学习模型的盲点。由于这些数据点通常涉及罕见和意外情况,因此模型可能会做出错误的预测,并可能导致灾难性情况。检测“未知未知数”对于确保机器学习系统的可靠性和鲁棒性并避免在现实安全至关重要的关键应用中出现意外失败至关重要。本文提出了使用主动学习数据选择机制依靠不确定性和多样性的主动学习数据选择机制来检测主动学习(U3DAL)中的无监督未知检测(U3DAL)。在Imagenet-A数据集和不同指标上验证了所提出的方法的有效性,这表明它表现出胜过检测“未知未知数”的现有方法。
从每周安全简报到排级认证,领导者可以强化他们的信息和指挥氛围。在为未知的任务做准备时,拥有积极的氛围是有益的,因为它允许组织作为一个团队来完成任务。这种既定的氛围为成员提供了一种舒适、自信和真正的保证感,使他们能够做出决定并运用他们的判断,这些都受到领导者灌输的培训和价值观的影响。保证使解决问题变得更容易。相反,当指挥部发现组织的气氛正在发生不利的变化时,它必须立即采取行动纠正不足之处。不采取行动不可避免地会给组织及其新领导者带来痛苦的未来。总而言之,积极的指挥氛围和灌输学习和自我完善的文化为组织在任何任务中取得成功的能力奠定了基调。此外,专门的领导者发展计划可以强化这些属性并灌输所需的价值观。
如果原发性肿瘤扩散至身体其他部位并形成新肿瘤,则称为继发性癌症或转移。继发性癌症由原发性癌症中发现的同类型癌细胞组成。例如,如果肠癌扩散(转移)至肺部,则仍被视为肠癌,而非肺癌。它可能被称为转移性肠癌。
随着医学肿瘤学的出现,未知初级(杯)癌症的概念已经发展。杯子可能很难诊断,并且代表2%至5%的新癌症,因此并非异常罕见。可以在杯子内识别出有利的预后肿瘤的一部分,但是绝大多数杯子患者属于不良的预后组。杯子具有重大的肿瘤学挑战,例如揭开生物学和横向问题,最重要的是改善患者的结果。在这方面,杯赛患者的结局令人遗憾地表现出数十年来的最小改善,而杯子仍然是预后非常差的癌症组。杯子的生物学有两个主要的假设。一个是杯子是给定原发性癌症的一个亚组,其中主要存在,但由于其尺寸很小而无法看到。另一个是“真”杯子假设,指出杯子共享的特征使它们成为特定的实体,无论其起源组织如何。尚未描述一个真正的生物学特征,但是染色体不稳定性是预后杯组不良的标志。精确的肿瘤学,尽管达到了识别杯子的推定起源,但到目前为止,未能在全球范围内改善患者的预后。正在研究基于分子分析的分子途径正在研究中。迄今为止,免疫疗法尚未显示出突破性的结果。应计是杯赛试验中的关键问题。在这里,我们回顾杯赛的历史,生物学特征和杯子生物学中的剩余问题,这是杯赛管理中分子肿瘤学的两种主要方法,以便在改善杯子患者预后的巨大挑战中提出观点。
原发灶不明的癌症 (CUP) 是一个总称,用于根据缺乏可识别的原发肿瘤对一组异质性转移性癌症进行分类。临床上,CUP 具有一系列独特特征,包括早期转移性播散,模式不典型、临床病程侵袭性强、对经验性化疗反应不佳,因此预期寿命较短。人们追求两种相反的策略来改善糟糕的预后。一方面,遵循传统的组织学方法,越来越多复杂的组织来源 (TOO) 分类器检测被用于将假定的原发灶识别推到极限,其明确目的是允许肿瘤部位特异性治疗。然而,支持其常规临床应用的有力证据仍然缺乏,特别是最近两项随机临床试验未能证明基于 TOO 预测的部位特异性治疗比 CUP 经验性化疗对患者有益。另一方面,就组织无关策略而言,针对可操作基因组改变的精准医疗方法已经改变了许多已知肿瘤类型的治疗方法。然而,仍需要精心设计的临床试验来研究其在 CUP 中的潜在作用,而不仅仅是轶事病例报告。在缺乏改变实践的结果的情况下,我们认为 CUP 一词中隐含的强调不惜一切代价寻找假定的未知原发性肿瘤的倾向已经使该领域的近期研究产生了偏见。我们关注所有 CUP 共有的独特临床特征,主张采用原发性转移性癌症 (PMC) 这一术语来指代一种独特的癌症实体。我们认为,PMC 应被视为转移性疾病的原型,因此,尽管仅占恶性肿瘤的 2-3%,但揭示其中的机制不仅有助于改善 PMC 患者的预后,而且有望大大增强我们对所有癌症类型的转移过程和致癌作用的理解。