我们感谢 Michael Bervell、John Cheng、Pallavi Deshpande、Maxim Ledovskiy、John Kalil、Kelly Kung、Rick Lacerda、MarcAntonio Awada、Paula Marin Sariego、Rafael Noriega、Alejandro Ortega、Rahul Phanse、Quoc-Anh Nguyen、Nitya Rajgopal、Ogbemi Rewane、Kyle Schirmann、Andrew Seo、Tanay Tiwari、Elliot Tobin、Lebo Nthoiwa、Patrick Healy、Saud Almutairi、Steven Randazzo、Anahita Sahu、Aaron Cheng 和 Yogesh Kumaar 提供了有益的研究帮助。我们感谢 Kevin Dai 在数据和可视化方面的出色支持。对于有用的反馈,我们感谢 Maxime Courtaux、Clement Dumas、Gaurav Jha、Jesse Li、Max Männig、Michael Menietti、Rachel Mural、Zahra Rasouli、Esther Yoon、Leonid Zhukov 和 David Zuluaga Martínez。Lakhani 要感谢 Martha Wells、Anne Leckie、Iain Banks 和 Alastair Reynolds 启发了 AI 的未来。我们使用 Poe、Claude 和 ChatGPT 进行简单的文字编辑和图形创作。Lakhani 是波士顿咨询集团的 AI 战略和学习参与顾问。
关于会议 会议将重点关注可持续发展的能源、环境和材料科学的当前趋势和预期未来。会议将讨论许多问题,例如水和废水处理、水资源管理、水净化、膜和热脱盐、废物管理和处置。会议讨论了先进材料合成的潜在应用以及解决能源和环境问题的应用。会议不仅关注论文和海报展示。会议期间将有会议环节,来自各个学科的顶级专家的特邀演讲者将在不同的技术会议上讨论他们的演讲。与会者将能够就潜在的相互作用以及正在开发的材料在能源和环境等广泛领域的研究和应用中的使用交换意见。考虑到这一问题的重要性,MMMUT Gorakhpur 的化学、机械、土木、化学、药学系、KIPM 和 InDA 正在组织这次国际会议,以讨论和分享新想法和新兴进展,并提出适当的协同技术,以满足可持续发展在能源、环境和材料科学方面的需求。 会议主题
首先,我要热烈感谢 Stephanie Wehner、Hugo Zbinden 和 Andrew Shields 审阅本手稿,以及 Pascale Senellart、Gilles Zémor 和 Nicolas Treps 同意加入我的教授资格审查委员会。他们杰出的科学贡献以及他们处理研究和技术的不同方式构成了我一直试图学习的典范。我很荣幸他们同意成为我的陪审团成员,我期待着答辩。这些年来,巴黎电信一直是一个很棒的工作地点。即使我无法一一列举他们的名字,我还是要感谢我的同事、学生以及巴黎电信的行政和管理人员,他们使这所学校成为一个如此特别的地方。我要特别感谢 Michel Riguidel,他给了我直接深入欧洲量子研究的机会,这对我来说是一次美好而基础的学习经历。我还要感谢 Henri Maitre 和 Talel Abdessalem 在许多场合表达的信任和支持,这对巴黎电信和 LTCI 的量子活动发展起到了重要作用,现在在 IP Paris 和 Q UANTUM 中心的激励下也是如此。我要感谢 Philippe Grangier、Anthony Leverrier 和 Eleni Diamanti,我们经常进行激动人心甚至激烈的讨论,但始终保持着友好的精神。我还要感谢 Norbert Lütkenhaus,多年来他一直是我如此善良和值得信赖的科学建议来源。我还要感谢 Iordanis Kereni-dis 和 Eleni,感谢他们发起建立巴黎量子计算中心。这是一个绝佳的机会,可以更多地了解量子的计算机科学方面,并更好地了解 IRIF 和 Inria Secret 的优秀量子同事。特别感谢 Jean-Pierre Tillich、Frederic Magniez、Sophie Laplante、André Chailloux 和 Alex Grilo 的建议和愉快的讨论。多年来,与 Eleni Diamanti、Damian Markham 和 Elham Kashefi 一起在巴黎电信工作非常愉快。我要感谢他们给我留下了许多美好的回忆,感谢他们以独特的方式将永无止境的乐观、冷静和高工作标准结合在一起。2016 年他们离开让我感到很难过,但很高兴能继续有很多合作的机会,我对此感到非常高兴。在接下来的几年里,Gerard Memmi 和 Yves Poilane 的行动,以及 Isabelle Zaquine 和 Filippo Miatto 的激励和果断的团队努力,让我们充满期待,对此我深表感谢。
毕马威致力于实现可持续发展目标,这一点从全球倡议 KPMG IMPACT 的建立以及 2021 年宣布的围绕环境、社会和治理 (ESG) 的多年期、数十亿美元战略中可以看出。毕马威还在技术方面投入了大量资金,有能力推动这一议程向前发展。通过与技术领导者联手,我们正在努力解决当今一些最紧迫的问题,例如扩大平台覆盖范围、数字劳动力、利用自动驾驶汽车解决碳排放问题、数据、分析、区块链等。其中一个例子是我们与微软在公共部门的合作,利用对行业的深刻理解和先进技术,为学习、基础设施和高等教育等开发技术解决方案。
首先,我必须感谢我的导师卡洛·卡索纳托 (Carlo Casonato) 和保罗·特拉弗索 (Paolo Traverso),感谢他们相信我,并勇敢地为我提供了在不同学科之间工作的机会。我特别感谢前者在写作过程中给予我的宝贵建议和持续支持,也感谢后者给予我机会经常接触布鲁诺凯斯勒基金会并结识在其中工作的优秀专业人士。我还要非常感谢整个 BioDiritto 研究小组 (Carla、Cinzia、Elisabetta、Giulia、Lucia、Marta I、Marta II、Sergio 和 Simone),他们让我从第一天起就感到宾至如归,不断给予鼓励,并提供许多团队合作的机会,让我始终面带微笑。尤其是玛尔塔,她是我的宝贵向导和忠实盟友,在困难时期我可以向她寻求建议和安慰。我还要感谢安德里亚 (Andrea)、洛伦佐 (Lorenzo)、莫妮卡 (Monica) 以及 Trentino Salute 4.0 团队的其他成员,我非常感谢他们在一个对我来说完全陌生的环境中给予我的欢迎,以及他们为我提供的无数跨学科融合的机会。出于同样的原因,我将永远感激 Paolo、Giorgia 和 Federico,他们和我一样都是与基金会有联系的法学家,为我提供了取之不尽的思想、激励和建议。此外,我还得到了慕尼黑马克斯普朗克社会法和社会政策研究所以及哥本哈根大学生物医学创新法中心研究人员的大力帮助,他们使我在国外的研究期间成为与其他法系的法学家交流的宝贵机会。对于这些机会,我首先要感谢 Ulrich Becker 教授、Timo Minnsen 教授和 Marcelo Corrales Compagnucci 教授,他们负责这些中心并给予了我热烈的欢迎。然后,还有我的家人——自从我出生以来,他们一直默默地支持和忍受着我——还有我的朋友,所有人。安吉拉、安娜、克劳迪娅、克劳迪奥、达维德、弗朗西斯科、弗朗西斯卡、乔治奥、乔瓦尼、朱利奥、艾琳、卢卡、玛蒂娜、罗伯托以及其他从小就陪伴我走过道路的人;安娜、阿尔贝托、安东内拉、基娅拉、克里斯蒂安、克拉拉、费德里科、乔治娅、朱莉娅、米歇尔、奥兰、萨拉、西蒙娜,他们是后来才来的,但在我看来,他们一直都在那里; CNR 的人;马里奥 (Mario)、亚历山德罗 (Alessandro) 和 Dinamo Kave 的所有人;因为足球,队友们成为了旅途中的伙伴; Berdien、Federico、Giovanni、Marta 和 Matteo,感谢这个世界上罕见的真挚友谊;我已不再见到他,但对他的记忆将永远使这些年变得特别。最后,埃琳娜。她知道为什么。
摘要 虽然疫苗在临床试验中经过了严格的安全性和有效性测试,但这些试验没有纳入足够的受试者来检测罕见的不良事件,而且它们通常排除孕妇等特殊人群。因此,有必要使用观察性数据源进行上市后疫苗安全性评估。通过大型链接数据库和分布式数据网络,结合以案例为中心的方法的发展,罕见事件的研究已经得以实现。分布式数据网络需要通用协议、定义、数据模型和分析,开发和使用这些工具的过程正在迅速发展。怀孕期间疫苗安全性的评估因生理变化、母子联系的挑战以及对婴儿进行长期随访的需要而变得复杂。潜在的偏见来源包括获得和利用产前护理的差异、永恒的时间偏见、怀孕的季节性时间和未测量的怀孕结果决定因素,尚未得到充分探索。用于评估上市后研究产生的证据的现有工具可能会降低观察数据的证据,并优先考虑随机对照试验的证据。然而,基于真实世界数据的真实世界证据越来越多地用于安全性评估,并且已经开发出用于评估真实世界证据的新工具。疫苗安全监测的未来,特别是针对罕见事件和特殊人群,包括在单个国家以及协作网络中使用大数据。这种向使用真实世界数据的转变需要继续开发生成和评估真实世界证据的方法。
甚至在 COVID-19 疫情爆发以及预计的精神疾病和自杀人数激增之前,太多澳大利亚人(五分之一)一直在与心理健康作斗争。现在,预计未来五年内,疫情每年将引发 1500 例自杀相关死亡,导致“代际心理健康危机” 1 依从性差 服药依从性差会导致自杀,这是一种常见的死亡原因。不幸的是,标准的抗抑郁疗法无法让相当多的人康复。最近发表的一项为期 7 年、在 41 个地点进行的大型试验(N = 3,671)发现,只有 40% 的重度抑郁症患者在接受一线抗抑郁药物急性治疗后康复。(1)20% 的参与者在接受两年治疗后仍未康复,至少 10% 的参与者尽管接受了多次治疗但仍对治疗没有反应。(2)目前患者对抗抑郁药物治疗的反应无法预测,通常是处方人员的经验和药物副作用决定了给患者选择的抗抑郁药物。SSRI 是治疗抑郁症的一线药物,反应率仅为 60-70%。另一方面,三环类抗抑郁药的反应率仅为 50-80%。自 2010-11 年以来,全科医生就诊的精神健康相关病例估计数量每年平均增加 6.1%。研究发现,抑郁症是全科医生管理的最常见的精神疾病,占全科医生心理健康相关就诊的 32.8%。除了处方药无效的问题外,最常见的心理健康相关问题管理方式是全科医生开药、提供或推荐药物,占 61.6%,作为一线治疗。(3- 8) 精神病学临床试验表明,药物基因组学测试可以减少不必要的药物相关不良反应。(9)
摘要 2019年12月在中国武汉首次报告的新型冠状病毒引起的肺炎,后来被命名为COVID-19。由于其特殊的致病性,COVID-19跨境传播速度极快,严重影响了正常生活。目前尚无特效药物、治疗方法或疫苗。COVID-19疫苗研发是一个高度复杂的过程,涉及病毒基因组研究、疫苗靶标识别、疫苗设计、生产、储存和分发、临床前和临床安全性和有效性研究。如此大规模的高水平努力和全球合作是前所未有的。截至2020年7月13日,世界卫生组织(WHO)已记录了160种不同的COVID-19候选疫苗,其中26种目前正在进行临床评估,137种疫苗处于临床前评估阶段。COVID-19疫苗工作标志着有史以来首次使用mRNA型疫苗进行评估。许多研究组织已经成功启动了COVID-19疫苗的临床评估。本综述旨在总结 COVID-19 疫苗研发的进展和挑战。关键词:COVID-19、疫苗研发、RNA 和 DNA 疫苗