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实体肿瘤样本中潜在可操作的体细胞致癌突变的鉴定及其临床影响
摘要背景：越来越多的抗癌治疗药物针对多种不同肿瘤类型表达的特定突变蛋白。这些疗法的成功使用取决于患者肿瘤内是否存在可产生临床疗效或耐药性的体细胞突变。方法：我们的研究旨在确定 47 种癌症相关基因中潜在可靶向的复发性体细胞热点突变的类型、频率、重叠和功能性蛋白质组学效应，这些基因位于多个疾病部位，可能成为使用现有药物或临床开发中药物的潜在治疗靶点。结果：使用 MassArray 技术，在分析的 1300 个患者肿瘤中，571 个（43.9%）至少有一个体细胞突变。在 30 个不同的基因中发现了突变。KRAS（16.5%）、PIK3CA（13.6%）和 BRAF（3.8%）是最常见的突变基因。前列腺（10.8%）的体细胞突变数量最少，而肉瘤中未发现任何突变。眼黑色素瘤 (90.6%)、子宫内膜癌 (72.4%) 和结直肠癌 (66.4%) 的突变数量最多。我们注意到肿瘤不同部位 (94%) 和匹配的原发性和转移性样本 (90%) 中的突变具有高度一致性。KRAS 和 BRAF 突变是互斥的。突变共现主要涉及 PIK3CA 和 PTPN11 ，以及 PTPN11 和 APC 。反相蛋白阵列 (RPPA) 分析表明，与野生型肿瘤相比，突变肿瘤中的 PI3K 和 MAPK 信号通路发生更大改变。结论：热点突变分析是一种敏感、高通量的方法，可用于识别与癌症分子疗法具有临床相关性的突变，并且可能有助于识别基因型驱动的临床试验的新机会。
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。
海军海洋学 - CNMOC
目标：目标：2.1：感知环境 2.1：感知环境 2.2：推进环境数据分析 2.2：推进环境数据分析 2.3：推进环境影响预测 2.3：推进环境影响预测 2.4：提供可操作的信息并缩短决策时间 2.4：提供可操作的信息并缩短决策时间
风力条例 - 爱荷华州沃斯县
worthcountyiowa.gov › 文件 › 2022.06.... PDF 2022 年 6 月 27 日 — 2022 年 6 月 27 日 ... 泵、电机等通过人机界面 (HMI) 软件，... 具有可操作的飞机检测照明系统 (ADLS) 可减少...
从预测性人工智能转向可操作性人工智能
实施起来非常容易，因为它完全依赖于关联 [5]。例如，虽然姑息治疗咨询和去甲肾上腺素输注都高度提示患者死亡，但不能合理地得出停止任何一种治疗就会降低患者死亡概率的结论 [6]。换句话说，预测性人工智能不能指导ICU临床医生做什么，因为它只提供预警。对于为ICU医生提供治疗决策建议的人工智能，即“可操作的人工智能”，需要考虑因果关系。可操作的人工智能应该执行因果推理任务 [3]，这意味着它可以预测（未来）患者的结果或由替代治疗决策导致的事件。通过比较这些结果，可操作的人工智能可以就导致最佳预测结果（即最佳治疗）的治疗方案提供建议。在医学中，因果推理任务传统上是通过进行随机对照试验（RCT）来完成的。治疗的随机化使人们能够将治疗组之间的结果差异解释为治疗的因果效应。因此，人们可以简单地比较结果并得出结论，具有最佳观察结果的结果代表最佳治疗。然而，在观察性研究中，因果推理任务更为复杂，通常因共同原因（混杂偏差）和对共同效应的选择（选择偏差）而加剧。因此，为了让人工智能从观察数据中“学习”因果推理任务，它需要调整这些偏差。要做到这一点，关键是使用适合所考虑治疗类型的调整方法。
遥感卫星面临的威胁 ACCRES 简报
空间 ISAC 的使命是促进全球航天工业的合作，以增强我们准备和应对脆弱性、事件和威胁的能力；在成员实体之间传播及时和可操作的信息；并作为该领域有关此类信息的主要沟通渠道。
Adversa AI 专家对 NIST AI RMF 第二稿的反馈
安全测试应基于威胁模型，涵盖修改、感染和泄露类型的所有相关攻击场景。全面的对抗性测试需要各种可操作的安全指标。建议遵循 AI 安全测试方法和基准，例如“Adversa 十大 AI 漏洞”。