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用于生物仿制药开发的药效学生物标志物...
罗伯特·J·马戈利斯医学博士健康政策中心隶属于杜克大学，因此其教职员工和学者都尊重学术独立性的传统。杜克大学和马戈利斯中心均不持党派立场，但其成员可以自由发表意见，就重要问题发表看法。
食品药品管理局如何批准用于皮肤的外用仿制药？
局部皮肤用药品涵盖多种剂型，包括溶液、凝胶、乳膏、洗剂和软膏等。1984 年《药品价格竞争和专利期恢复法》（公法 98-417），俗称《哈奇-瓦克斯曼修正案》，为仿制药（包括局部皮肤用药品）的审批建立了途径，以增加患者获得此类产品的渠道。经批准的仿制药与预先确定的品牌药品（参考上市药物）在治疗上等效，是已证明生物等效性的药物等效物。当在标签规定的条件下给患者使用时，它们预计具有相同的临床效果和安全性。用于评估此类药品生物等效性的研究类型通常取决于药品的作用部位/机制和剂型的复杂性。
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
Pharmacy Solution 的生物仿制药趋势报告 - Aon
图表显示不同生物仿制药的采用率差异。生物仿制药包括贝伐单抗（Avastin®，用于治疗癌症）；促红细胞生成素α（Epogen®，用于治疗贫血）；非格司亭（Neupogen®，用于治疗白细胞计数偏低）；英夫利昔单抗（Remicade®，一种免疫抑制剂）；培非格司亭（Neulasta®，用于治疗白细胞计数偏低）；利妥昔单抗（Rituxan®，多种用途，包括治疗癌症）；和曲妥珠单抗（Herceptin®，用于治疗癌症）。随着医疗系统支付方对报销生物仿制药的态度发生变化，2019 年至 2022 年期间生物仿制药的采用率大幅增加。直到 2023 年，市场上大多数生物仿制药都是由医疗保健提供者管理并作为医疗福利计费的输注产品。这些药物的采用受提供者报销推动，因为提供者受到激励选择成本较低的替代方案。在医疗福利方面，各种因素相互协调，正如肿瘤学/免疫疗法类别的药物所表明的那样，生物仿制药已获得 80% 以上的市场份额。IQVIA 估计，从 2019 年到 2022 年，医疗福利节省 370 亿美元，这主要归功于生物仿制药。4
基于虚拟仿真的轻型卡车后桥疲劳分析...
首先根据实测车辆参数建立整车MBD（多体动力学）模型。十、进行路谱采集试验。在试验路况下，采集整车多个位置的加速度、位移、力信号。以路试信号为迭代目标，以车辆MBD模型为迭代载体，利用VIM（虚拟迭代法）获取车辆等效激励。将VIM获取的等效激励应用到车辆MBD模型中，得到驱动后桥关键点的载荷谱。通过实测信号与迭代信号的对比，验证模型的准确性，增强关键点载荷谱的可靠性。其次，建立后桥FEA（有限元分析）模型，借助FEA软件获取单位载荷下各关键点的静态分析结果。第三步，将后桥有限元分析结果、关键点载荷谱、材料疲劳特性曲线输入疲劳软件进行后桥疲劳仿真，根据疲劳分析结果准确定位疲劳寿命未达到设定目标的位置，最后基于以上结果对结构进行优化，优化后的后桥疲劳寿命评估表明其耐久性得到了显著提高。
生物仿制药改善患者使用优质药物
有关生物仿制药的临床证据表明，生物仿制药和可互换的生物仿制药都符合相同的高标准的质量标准，并且具有与参考产品相同的安全性和有效性。研究表明，当患者的医疗保健提供者通知他们有关药物的变化以及以患者为中心的生物仿制药的教育时，患者的反应更为积极。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
最大限度地利用生物仿制药带来的机会
本文件由全威尔士治疗和毒理学中心 (AWTTC) 和威尔士政府编写，随后得到全威尔士药物战略小组 (AWMSG) 的认可。如有任何疑问，请联系 AWTTC：全威尔士治疗和毒理学中心劳特利奇学术中心兰多大学医院彭兰路兰多格拉摩根谷 CF64 2XX awttc@wales.nhs.uk 029 218 26900 本文件中的信息可能会接受审查，并可能随时更新或撤回。AWTTC 和 AWMSG 对使用其内容不承担任何责任。本文件中提供的信息可以使用以下引用复制：全威尔士药物战略小组。最大限度地利用生物仿制药带来的机会：威尔士国家战略。2023 年 1 月。版权所有 AWTTC 2023。保留所有权利。
