[摘要]AI技术正在快速应用于医疗领域,带来医疗保健的重大变革。本文以IBM Watson、手术机器人、使用LLM的自动医疗文档创建系统等为例,探讨AI在医疗领域的应用,并探讨AI将给诊断、内科、外科治疗等医疗带来的潜在变化。同时,还探讨了临床工程师在AI时代应如何在各种工作中应对不断变化的环境。
为了测试其发现的潜在临床相关性,研究人员单独并与dasatinib一起测试了Adagrasib,以确定其在临床前小鼠模型和人类器官中的抗肿瘤作用。Bosutinib和DGY-06-116,一种高度选择性的共价SRC抑制剂。研究人员发现,通过对SRC进行治疗,他们可以增强或恢复Adagrasib的抗癌活性。
今年冬天的疫苗接种水平和严重的共同水平的水平足够低,以至于CDC研究小组的数据中没有足够的患者来可靠地确定受疫苗受保护的儿童,可以防止非老年人的住院,或者阻止任何人患有严重的相互企业并发症或死亡。
摘要 - 电子产品越来越容易受到硅内能量颗粒相互作用的影响。为了在辐射效应下提高电路可靠性,在VLSI系统的设计流中采用了几种硬化技术。本文提出了逻辑门中的PIN分配优化,以减少单个事件瞬态(SET)横截面并提高轨内软率。信号概率传播用于通过重新交换或引脚交换将最低概率分配给电路最敏感的输入组合。细胞优化的软率最高可降低48%。对于分析的算术基准电路,优化的细胞网列在设置的横截面和轨内软校正速率上可以在电路设计区域内无需成本降低8%至28%。另外,由于引脚交换是一种布局友好的技术,因此优化不会影响细胞放置,并且可以与逻辑和物理合成中的其他硬化技术一起采用。
Kengo Fukuda代表董事,副总裁兼执行官员,负责公司规划部,财务部,人力资源发展中心,总事务部,管理支持部,可持续性促进部,可靠性保证部,法律部门,法律部门,风险管理,公司伦理学
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 4 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.09.30.614878 doi:bioRxiv 预印本
多重耐药性疟原虫的不断选择和繁殖要求我们鉴定出参与尚未被靶向的代谢途径的新的抗疟药物候选物。枯草杆菌蛋白酶样 1(SUB1)属于新一代药物靶点,因为它在寄生虫生命周期的不同阶段从受感染的宿主细胞中逃出时起着至关重要的作用。SUB1 的特点是具有一个不寻常的脯氨酸区域,该区域与其同源催化结构域紧密相互作用,因此无法对酶-抑制剂复合物进行 3D 结构分析。在本研究中,为了克服这一限制,采用严格的离子条件和控制重组全长间日疟原虫 SUB1 的蛋白水解,以获得没有脯氨酸区域的活性稳定催化结构域 (PvS1 Cat) 晶体。 PvS1 Cat 的高分辨率 3D 结构(单独存在以及与-酮酰胺底物衍生的抑制剂 (MAM-117) 复合存在)表明,正如预期的那样,SUB1 的催化丝氨酸与抑制剂的-酮基形成共价键。氢键和疏水相互作用网络使复合物稳定,包括抑制剂的 P1 0 和 P2 0 位置,尽管 P 0 残基在确定枯草杆菌蛋白酶的底物特异性方面通常不太重要。此外,当与底物衍生的肽模拟抑制剂结合时,SUB1 的催化槽会发生显著的结构变化,尤其是在其 S4 口袋中。这些发现为未来设计优化的 SUB1 特异性抑制剂的策略铺平了道路,这些抑制剂可能定义一类新的抗疟候选药物。
准确的EV量化对于确保大规模细胞外囊泡(EV)制造过程中的质量,一致性和安全性至关重要。在上游阶段,EV定量允许监测影响EV产量和质量的细胞培养条件,而在下游阶段,它有助于控制EV纯化的效率和纯度。纳米颗粒跟踪分析是EV定量最常用的方法,而由于纳米化污染物(例如蛋白质聚集体)的干扰,它面临着显着的局限性,尤其是在粗制样品中(例如细胞培养基)。为了解决这个问题,我们开发了一种高度特定,准确的ELISA分析,即使在粗制样本中量化了电动汽车。使用超纯电EV标准样品,该测定法显示了EV检测的可靠定量结果,以支持方法开发以及对大规模EV制造的过程中的控制。该测定法的检测范围为4.1E7至3E10 EVS/mL,LOD为1.04E7 EVS/mL,LOQ为3.21E7 EVS/ML。因此,我们将此测定法开发为测试套件,并证明该EV定量ELISA试剂盒能够确保杂质的最小干扰并支持工艺发展和EV生产中的过程中的控制。
AI将彻底改变银行如何将数据用于预测分析和风险管理。通过从历史记录,实时市场数据甚至社交媒体趋势中分析大量数据集,AI将确定人类分析师可能会错过的模式和相关性。这将使银行能够以显着的准确性来预测市场的转变,经济低迷和特定于行业的风险。例如,AI可以帮助银行预测地缘政治事件如何通过分析行为和财务信号来预测货币价值或预测借款人的违约风险。 因此,金融机构将有能力做出积极的决定,例如调整投资组合或信用政策,以减轻风险成为问题的风险。 这种积极主动的方法不仅可以保护资产,而且还可以增强金融体系的整体稳定性,从而使机构在不确定的经济环境中更具弹性。例如,AI可以帮助银行预测地缘政治事件如何通过分析行为和财务信号来预测货币价值或预测借款人的违约风险。因此,金融机构将有能力做出积极的决定,例如调整投资组合或信用政策,以减轻风险成为问题的风险。这种积极主动的方法不仅可以保护资产,而且还可以增强金融体系的整体稳定性,从而使机构在不确定的经济环境中更具弹性。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年9月23日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.22.614332 doi:Biorxiv Preprint