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临床科学 Still 病和巨噬细胞活化综合征 (MAS) 治疗的有效性和安全性：EULA 的系统评价
摘要 目的 分析 Still 病和巨噬细胞活化综合征 (MAS) 治疗的疗效和安全性。方法 在 Medline、Embase 和 Cochrane 图书馆中搜索临床试验（随机、随机对照试验 (RCT)、对照和临床对照试验 (CCT)）、观察性研究（回顾性、纵向观察回顾性 (LOR)、前瞻性和纵向观察前瞻性 (LOP)）和系统评价 (SR)，其中研究人群为 Still 病和 MAS 患者。干预措施是任何药物治疗（已批准或正在评估）与任何对照药物或安慰剂的对比，结果包括任何相关的疗效和安全性事件。使用 Cochrane RoB 和 AMSTAR-2（评估系统评价的方法学质量-2，第 2 版）评估 SR 的偏倚风险 (RoB)。结果 共纳入 128 篇全文：25 篇 RCT、1 篇 CCT、11 篇 2013 年以后发表的 SR 和 91 篇 LOP/LOR 研究。在 Still 病中，白细胞介素 (IL)-1 抑制剂 (IL-1i) 和 IL-6R 抑制剂 (IL-6i) 是研究最多的药物。两项 RCT 荟萃分析显示，IL-1i 和 IL-6Ri 达到 ARC50 反应率的 OR 分别为 6.02（95% CI 2.24 至 21.36）和 8.08（95% CI 1.89 至 34.57）。回顾性研究表明，早期开始使用 IL-1i 或 IL-6i 与临床无活动性疾病的高发生率相关。在 MAS 中，所有患者均使用了 GC，通常与环孢素和/或阿那白滞素联合使用。报告的完全缓解率范围为 53% 至 100%。Emapalumab 是 CCT 中唯一测试的药物，完全缓解率为 93%。结论 IL-1i 和 IL-6Ri 在治疗 Still 病方面表现出最高水平的疗效。对于 MAS，在高剂量糖皮质激素的背景下，IL-1 和干扰素-γ 抑制似乎有效。
简历 - Alargon
• 人工智能 (AI) 在预测分析中的应用 • 开发基于 FPGA/Arduino 的运行 AI 的嵌入式系统 • 撰写嵌入式 AI 领域的科学项目、技术文档 • 使用 TVM-VTA、TinyML 平台等硬件加速器 • 创建基于 AI 的项目 - KIRETT、LIFETIME、HARS、IRIS、CareEpi、MAPS • 指导学生（4 篇硕士论文、1 篇学士论文、4 个硕士项目，目前有 2 名博士生担任联合导师）理论电气工程与微电子研究所硕士生
最终计划 - IEEE ISCAS 2024
谨代表 2024 年 IEEE 国际电路与系统研讨会 (ISCAS 2024) 技术委员会，欢迎您来到新加坡，这里是完美的文化交响乐。今年的技术计划包括常规讲座和海报会议、特别会议、主题演讲、教程、现场演示、嵌入式研讨会、学生设计竞赛和博士论坛。常规技术计划涵盖电路与系统 (CAS) 协会的传统和新兴领域，分为 13 个分会场。它包括为期三天的 138 场常规会议（79 场口头会议和 59 场海报会议）。除了常规会议外，我们还有 34 场特别会议，涵盖各种令人兴奋的 CAS 主题。共有来自 50 个不同国家/地区的 1497 篇论文提交给会议。其中，1271 篇、202 篇和 24 篇分别进入了常规分会场、特别会议和现场演示。所有提交的论文都经过了仔细的同行评审，整个过程都是在线高效进行的。共收到 6111 份评审意见，每篇论文平均有 4.1 份独立评审意见。经过严格的评审过程和技术计划委员会会议上的深思熟虑的讨论，共有 880 篇高质量论文被选中在 ISCAS 2024 上发表。其中包括 690 篇常规会议论文和 190 篇特别会议和现场演示论文。常规会议和整个计划的接受率分别为 54.29% 和 58.78%。ISCAS 2024 技术计划于周日开始，作为 ISCAS 传统的一部分，将举办前沿教程。今年，我们有 3 个全天和 10 个半天的教程，由领先的研究专家提供，主题涵盖了 CAS 领域的广泛范围。主题演讲始终是会议的亮点。周一开幕式结束后，我们在上午有两场主题演讲，午餐后还有一场。周二上午我们还有两场主题演讲。也就是说，ISCAS 2024 有来自全球知名研究人员的五位高调主题演讲。按照演讲顺序，他们分别是 Aaron Thean 教授（新加坡国立大学）、Gert Cauwenberghs 教授（加州大学圣地亚哥分校）、Sandro Carrara 教授（瑞士联邦理工学院洛桑分校）、Hemanth Jagannathan 博士（美国 IBM 研究院）和 Chi K. Michael Tse 教授（香港城市大学）。为了鼓励来自世界各地的专家和与会者之间进行更多互动，我们在今年的会议期间组织了许多嵌入式研讨会；气候变化研讨会、老年人技术（GeronCAS）研讨会、信息安全研讨会、自主移动 CAS（AutoCAS）研讨会、CASS 标准协会研讨会和 3D 集成与先进封装研讨会。
癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生有价值的见解，关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图谱中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，然后是它们对原始 Zhang, Y., et al. 通路的好处。研究中 40 篇论文超过 60 万字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
Microsoft Word - 双重抑制剂作为癌症多药耐药治疗的合理策略
背景：单一药物双重靶向治疗癌症是一种非常规的药物组合方法。开发双重靶向药物的理由是克服使用单个靶向药物时经常出现的疗效不完全和耐药性。因此，采用双重靶向策略有望获得更有利的癌症治疗结果。方法：我们回顾了文献，重点关注临床相关和/或新型双重抑制剂与调节癌细胞多药耐药表型（特别是 P-糖蛋白活性）之间的关联。我们对内容进行了平衡分析，以强调最重要的发现并优化本综述的结构。结果：本综述共纳入 224 篇论文。74 篇论文阐述了酪氨酸激酶抑制剂在抑制 P-糖蛋白和化学增敏方面的作用。 92 篇论文回顾了天然化合物在克服多药耐药性方面的贡献，而 50 篇论文描述了针对微管组装和/或拓扑异构酶的特定双重抑制剂。八篇论文深入介绍了一种新颖且较少探索的混合药物方法。还评估了它们对 P-糖蛋白和多药耐药性的影响。结论：这些发现使双靶向药物的合理抗癌策略成为焦点。大多数评估的合成和天然药物在化学增敏方面表现出巨大的潜力。需要朝这个方向进一步采取措施以优化抗癌治疗。
柏拉图的《理想国》
柏拉图的《理想国》是他除《法律篇》外最长的著作，当然也是最伟大的著作。《菲勒布斯》和《智者篇》更接近现代形而上学；《政治家》或《政治家》更为理想；《法律篇》更清楚地阐述了国家的形式和制度；作为艺术作品，《会饮篇》和《普罗泰戈拉篇》更为出色。但是，柏拉图的其他《对话录》都没有如此广阔的视野和完美的风格；没有其他作品展现出对世界的同等了解，也没有其他作品包含更多新旧思想，而且不只属于一个时代，而是涵盖所有时代。柏拉图的任何地方都没有更深的讽刺、更丰富的幽默或意象，或更具戏剧性的力量。他的任何其他作品都没有试图将生活与思辨交织在一起，或将政治与哲学联系起来。《理想国》是其他《对话录》的中心；哲学在这里达到了古代思想家所能达到的最高点（参见第五、六、七卷）。希腊人中的柏拉图，就像现代人中的培根一样，是第一个构想出一种知识方法的人，尽管他们都没有总是将简单的轮廓或形式与真理的实质区分开来；他们两人都满足于尚未实现的科学抽象。他是世界上最伟大的形而上学天才；他身上蕴藏着未来知识的萌芽，比任何其他古代思想家都多。逻辑和心理学为后世提供了许多思想工具，它们以对苏格拉底和柏拉图的分析为基础。定义原则、矛盾律、循环论证的谬误、事物或概念的本质与偶然、手段与目的、原因与条件之间的区别；还有将心灵划分为理性、情欲和暴躁元素，或将快乐和欲望划分为必要和不必要的元素——这些以及其他伟大的思想形式都可以在《理想国》中找到，并且可能是柏拉图首先发明的。所有逻辑真理中最伟大的，也是哲学作家所信奉的真理
药物流行病学中的人工智能
结果：通过 Ovid MEDLINE 共查明 72 篇原创文章和 5 篇综述，其中 19 篇（26.4%）将人工智能技术与传统药物流行病学方法的性能进行了比较。总共对 44 篇文章进行了比较，旨在 1）根据患者特征预测所需剂量（31.8%），2）预测药物治疗后的临床反应（29.5%），3）预测药物不良反应的发生/严重程度（20.5%），4）预测倾向评分（9.1%），5）识别更有可能出现药物无效风险的亚群（4.5%），6）预测药物消耗量（2.3%），7）预测药物引起的住院时间（2.3%）。在 44 项比较中的 22 项（50.0%）中，人工智能的表现优于传统药物流行病学技术。在大多数比较中，随机森林（11 项比较中的 7 项；63.6%）和人工神经网络（10 项比较中的 6 项；60.0%）的表现优于传统药物流行病学方法。