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EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法
摘要电网中电池储能系统（BES）的集成正在加速以减轻与低碳技术（LCT）快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力，例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究，例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法，可以强大地运行BES，以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排，旨在调度分布式的BES，以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作，该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法，并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入，并考虑了退化。
Lee，C。C.，Tan，T。G.，Sharma，V。，＆Zhou，J。（印刷中）。通用CPS设置上的量子计算威胁建模。在第三国际> 新辅助治疗HER2-阳性乳腺癌中的HER2靶向疗法：系统评价和网络元分析Gunasekara，A。D. M EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法 Mohamed，A。A. R.，Morrow，D。J.，Best，R。J.，Cupples，A.，Bailie，I。，＆Pollock，J。（2021）。分布式电池储能系统操作FRA 具有妊娠糖尿病史的女性中特定饮食模式与心脏代谢结局的关联：范围评论 Singh，A。和Tiwari，V。K.（2023）。人前额叶皮层发育过程中瞬时细胞状态的转录网络。分子的边界 检查员工参与支持绿色供应链管理实践的影响：绿色人力资源人 McIlwaine，N.，Foley，A.M.，Morrow，D.J.，Al Kez，D.，Zhang，C.，Lu，X。，＆Best，R。J.（2021）。分销的最先进的技术经济评论
摘要。量子计算机的威胁是真实的，将需要经典系统和应用程序的显着资源和时间，以准备针对威胁的补救措施。在算法级别，这是两个最受欢迎的公钥加密系统RSA和ECC，使用Shor's算法易于量化加密分析，而Grover的Algorithm的algorithm却削弱了对称键和基于哈希的密码系统。在实施层中了解了较少的知识，在这种情况下，企业，运行和其他考虑因素，例如时间，资源，专有技术和成本可以影响受威胁的申请的速度，安全性和可用性。，我们对20种众所周知的威胁建模方法进行了景观研究，并在与攻击树和大步互补时识别面食，作为评估现有系统量子计算威胁的最合适方法。然后，我们在通用的网络物理系统（CPS）上进行意大利面威胁建模练习，以证明其效率并报告我们的发现。我们还包括在威胁建模练习中确定的缓解策略，以供CPS所有者采用。
在基因组时代的骨髓增生综合征和精密医学的未来观点
1瑞士伯尔尼大学伯恩大学医院Inselspital的血液学和中央血液学实验室系，瑞士伯尔尼； ioannis.chanias@insel.ch（i.c. ）; kristina.stojkov@insel.ch（K.S. ）; Michael.daskalakis@insel.ch（M.D. ）; helena.simeunovic@insel.ch（H.S. ）; linetmuthoni.njue@insel.ch（l.m.n。 ）; annatina.schnegg@insel.ch（A.S.S.-K。）; naomiazur.porret@insel.ch（N.A.P。 ）; allam.ramanjaneyulu@dbmr.unibe.ch（R.A.）; tata.nageswararao@dbmr.unibe.ch（T.N.R. ）; alicia.rovo@insel.ch（A.R. ）; veraulrike.bacher@insel.ch（U.B.） 2伯尔尼大学生物医学研究系（DBMR），瑞士伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼3诊所，巴塞尔大学医院，瑞士4031，瑞士巴塞尔大学； gregorthomas.stehle@usb.ch 4血液学和肿瘤学系，医院Thurgau AG，8596 Muensterlingen，瑞士； rudolf.benz@stgag.ch.CH 5血液学和中央血液学实验室，瑞士卢塞恩6004号卢塞恩医院； axel.ruefer@luks.ch 6 6内科医学诊所，医学肿瘤学和血液学诊所，WAID和Triemli，瑞士8063，瑞士苏黎世； adrian.schmidt@triemli.zuerich.CH 7瑞士Thun 3600 Thun医院医学肿瘤学和血液学中心； marcel.adler@spitalstsag.ch.CH 8苏黎世大学苏黎世大学医院医学和血液学系，瑞士8091苏黎世； stefan.balabanov@usz.ch 9瑞士南瑞士肿瘤学研究所血液学诊所，瑞士贝林佐纳6500； georg.stuessi@eoc.ch *通信：nicolas.bonadies@insel.ch;电话。 ： +41-（0）31-632-4571;传真： +41-（0）31-632-34061瑞士伯尔尼大学伯恩大学医院Inselspital的血液学和中央血液学实验室系，瑞士伯尔尼； ioannis.chanias@insel.ch（i.c.）; kristina.stojkov@insel.ch（K.S.）; Michael.daskalakis@insel.ch（M.D.）; helena.simeunovic@insel.ch（H.S.）; linetmuthoni.njue@insel.ch（l.m.n。）; annatina.schnegg@insel.ch（A.S.S.-K。）; naomiazur.porret@insel.ch（N.A.P。）; allam.ramanjaneyulu@dbmr.unibe.ch（R.A.）; tata.nageswararao@dbmr.unibe.ch（T.N.R.）; alicia.rovo@insel.ch（A.R.）; veraulrike.bacher@insel.ch（U.B.）2伯尔尼大学生物医学研究系（DBMR），瑞士伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼3诊所，巴塞尔大学医院，瑞士4031，瑞士巴塞尔大学； gregorthomas.stehle@usb.ch 4血液学和肿瘤学系，医院Thurgau AG，8596 Muensterlingen，瑞士； rudolf.benz@stgag.ch.CH 5血液学和中央血液学实验室，瑞士卢塞恩6004号卢塞恩医院； axel.ruefer@luks.ch 6 6内科医学诊所，医学肿瘤学和血液学诊所，WAID和Triemli，瑞士8063，瑞士苏黎世； adrian.schmidt@triemli.zuerich.CH 7瑞士Thun 3600 Thun医院医学肿瘤学和血液学中心； marcel.adler@spitalstsag.ch.CH 8苏黎世大学苏黎世大学医院医学和血液学系，瑞士8091苏黎世； stefan.balabanov@usz.ch 9瑞士南瑞士肿瘤学研究所血液学诊所，瑞士贝林佐纳6500； georg.stuessi@eoc.ch *通信：nicolas.bonadies@insel.ch;电话。： +41-（0）31-632-4571;传真： +41-（0）31-632-3406
癌症免疫疗法作为精确临床医学的一部分
在过去十年中，治疗选择的显着扩展改变了几乎所有形式的癌症的管理。免疫疗法是指一种新型方法，该方法使人类免疫系统能够以更精确的方式识别自我和非自我并激活抗肿瘤反应。免疫疗法的最新进展一直处于这场革命的最前沿，从而在先前响应式癌症（例如胃癌和胰腺癌）中可行的治疗选择。因此，该特刊欢迎提交探索探索进展的论文，增强我们对肿瘤微环境的理解，作为一种预测性和预后标记，并对不同癌症类型的基因组学有深入的了解，以便对癌症进行更精确和有效的免疫疗法。
关于机器学习辅助血浆医学的观点：迈向自动化等离子体治疗
摘要 - 通过其协同化的化学，电和热效应对医疗应用显示出巨大的前景，可以诱导治疗结果。但是，对复杂生物表面的安全且可重现的血浆治疗构成了广泛采用用于医疗应用的CAP的重大障碍。对血浆和生物表面之间相互作用的预测建模，因此，由于缺乏对血浆表面相互作用的机械理解，可以跨越大量不同的长度和时间尺度，因此在很大程度上量化和预测血浆治疗结果的系统方法仍然难以捉摸。此外，生物瓶盖设备中的实时感测能力通常受到限制，由于治疗过程中的内在血浆和表面变异性以及对外部扰动的敏感性，这可能对等离子体处理有害。所有这些挑战都可以使生物表面的可再现和有效的血浆处理难以实现，这是由于人类手持帽装置的运行而导致的错误。机器学习和数据驱动的方法在以三种主要方式解决这些挑战方面特别有用：（i）数据驱动的难以模型的等离子表面相互作用和等离子体治疗结果的建模； （ii）实时学习血浆和表面诊断的数据分析； （iii）开发可靠有效的帽处理的预测控制器。本文讨论了机器学习在这些领域加速血浆医学研究的希望，朝着机器学习辅助和自动化的帽子处理复杂的生物表面处理。
适用于个性化医学的临床试验的研究设计：范围评论
抽象客观的个性化医学（PM）允许患者根据其个体人口统计学，基因组或生物学特征来剪裁“在正确的时间为合适人士的正确治疗”来治疗。PM临床试验需要健壮的方法，才能正确识别参与者和治疗组。作为开发PM试验设计新建议的第一步，我们旨在介绍该领域使用的研究设计的概述。设计范围评论。我们搜索的方法（2020年4月）PubMed，Embase和Cochrane图书馆，用于所有英语，法语，德语，意大利语和西班牙语的报告，描述了适用于PM的临床试验的研究设计。研究选择和数据提取是通过共识或参与第三名专家审稿人的重复解决分歧进行的。我们提取了有关试验设计特征的信息以及这些方法当前应用的示例。提取的信息用于为PM生成新的试验设计分类。结果我们确定了应用于PM的21种试验设计，10个亚型和30种试验设计变化，我们将其分为四个核心类别（即主协议，随机性，全部，生物标志物策略和富集）。我们使用这些设计发现了131次临床试验，其中绝大多数是主方案（86/131，65.6％）。大多数试验是II期研究（75/131，57.2％）在肿瘤学领域（113/131，86.3％）。结论存在各种试验设计，并应用于PM。我们确定了有关不同方面的34个主要特征（例如，框架，对照组，随机化）。将四个核心类别和34个功能合并为双输入表，以创建针对PM的试验设计的新分类。提出了一种新的试验设计分类，以帮助读者浏览PM临床试验的复杂领域。
神经内分泌肿瘤中精确医学的分子分析和目标可行性：现实世界数据
结果：在156名合格患者中有114例获得了MPS，其中包括12％的Net-G1、42％Net-G2、13％的Net-G3和35％的神经内分泌癌（NEC）。主要部位为肺/胸腺（40％），胰腺（19％），胃肠道（16％），头颈部（10％），未知（10％）和其他患者的同步转移（10％）。最常见的MA是：Men1（25％），PTEN（13％），TP53（11％）和TSC2（9％），NEC中的Neuroenocrine肿瘤（NET）和TP53（50％）和RB1（18％）在NEC中。这些MA分子靶标（ESCAT）分类的临床可行性的ESMO量表为：I（5％），III（20％），IV（23％），X（27％）；在48％的患者中确定了假定的可操作MA。中位TMB为5.7 mut/ mb，3 TMB> 10和1 MSI净。在26％的患者中发现没有MA。对19例患者（4 NEC，15净）进行了分子匹配的治疗：免疫疗法（n = 3），Tipifarnib（n = 1），Notchi（n = 1），EGFRI（N = 2），HER2I（n = 1）和Everolimus（n = 11）（n = 11）。总体而言，有67％的患者的临床益处定义为GMI超过1.3，疾病控制率为78％。
抑制甲基腺苷磷酸化酶可保护免受实验性急性肾损伤 Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台 MAO-B抑制剂在鼠中的功能功效 抗血管病原体的水力发电 一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性 农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2 的影响 肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1， 生物信息学分析确定了PHARC相关脂肪酶ABHD12 的酶活性序列决定因素 自闭症中E/I不平衡的验证和分析 NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法 用壳测量 与嗜性粒细胞增生的心脏病的病理生理学 通过功能 - 进行有效的K-MER设置操作 从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征 颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体 小鼠人类遗传变异的计算建模 基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建 创新的Nitinol Lumbar椎骨植入物
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi：Biorxiv Preprint
通往个性化生殖医学的道路
男性不育症是大约40％的经历原发性或继发性不育症的夫妇的重要因素，构成了主要的生物医学和社会挑战。基于世界卫生组织（WHO）标准的传统精子评估提供了精液集中，运动和形态的基本评估。然而，这些方法面临着相当大的局限性，包括在观察者间和观察者内和分子洞察力有限，功能和分子见解的缺乏以及涵盖临床，基因组和表观遗传数据的整合标准。在最近几十年中，人工智能（AI）的模型已成为一个potivotal ands的模型。在生殖医学中，AI通过提高诊断和预后的准确性，同时为个性化的生殖医疗保健铺平道路，从而发挥了变革性的作用。机器学习和深度学习应用是自动化的过程，这些过程几乎完全依赖于人类专业知识，从而在评估精子形态，运动性和功能方面具有前所未有的精度。本文在精子分析中对AI应用程序进行了全面和多学科的评论，涵盖了常规方法及其对高级分类和预测模型的局限性。它还探讨了AI与“ OMICS”技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和表观基因组学），微流体设备的发展以及在临床实践中采用大数据技术的整合。评论以道德考虑的讨论结束，需求