摘要:靶向药物输送系统的开发一直是纳米医学中的关键区域,应对低药物加载能力,不受控制的释放和全身毒性等挑战。本研究旨在开发和评估双官能化介孔二氧化硅纳米颗粒(MSN),以靶向塞来氧基靶向递送,增强药物载荷,实现受控释放,并通过胺嫁接和咪唑基聚乙醇激素(PEI)降低全身毒性。MSN,并用(3-氨基丙基)三乙氧基硅烷(APTES)官能化,以创建胺移植的MSN(MSN-NH 2)。celecoxib被加载到MSN-NH 2中,然后将咪唑官能化的PEI(IP)守门人结合通过碳二二胺偶联。使用傅立叶转换红外光谱(FTIR)和质子核磁共振(1 H-NMR)进行表征。在pH 5.5和7.4处的药物加载能力,夹带效率和体外药物释放。细胞毒性。合成的IP通过FTIR和1 H-NMR确认。氨基接枝的MSN表现出塞来昔布的负载能力为12.91±2.02%,比非官能化的MSN高2.1倍。在体外释放研究中显示,pH响应性行为在pH 5.5时从MSN-NH 2-Celecoxib-IP中释放出明显更高的塞来昔布,而pH 7.4则在2小时内释放率提高了33%。细胞毒性测试表明,与PEI处理的细胞相比,IP处理的细胞的细胞活力明显更高,从而确认毒性降低。MSN与胺接枝和咪唑基PEI守门人的双重功能增强了Celecoxib的负载,并提供受控的pH反应性药物释放,同时降低全身毒性。这些发现突出了该晚期药物输送系统对靶向抗炎和抗癌疗法的潜力。
代谢和免疫力是全身亲身动力学的关键监测器。所有细胞都需要能量执行其基本功能。细胞最重要的代谢技能之一是能够根据需求或可用性(称为代谢功能)最佳地适应新陈代谢的能力。免疫细胞是在体内循环并在组织之间迁移的第一条宿主防御线,也需要在不总是可用的营养物质的环境中起作用。免疫细胞的弹性完全由它们的高适应能力组成,这是一个挑战,尤其是在持续免疫反应的框架内。PubMed和Scopus数据库,以构建本综述中探讨的广泛背景,从肯尼迪和Lehninger关于1950年代线粒体生物化学的研究到有关免疫代谢布主义的最新发现。详细说明,我们首先关注代谢重新构造如何影响免疫系统的作用步骤并调节免疫细胞的命运和功能。然后,我们强调了考虑线粒体的证据,除了常规的细胞能量供应商,作为免疫代谢的动力。最后,我们探索了生物体中强调的有机体中的主要免疫代谢中心,在生理和病理条件下代谢和免疫成分之间的相互影响。
我们分析了 DMA 和相关欧盟法案对四个关键领域的人工智能模型和基础数据的影响:披露要求;人工智能训练数据的监管;访问规则;以及公平排名制度。我们证明,在 DMA 下,公平性超越了人工智能和法律交叉领域的学术研究所关注的传统受保护的反歧视法类别。相反,我们借鉴竞争法和知识产权法中已知的 FRAND 标准来解释和完善 DMA 关于公平排名的规定。此外,我们展示了如何基于 CJEU 判例法,在传统反歧视法和竞争法中找到对非歧视概念的连贯解释。最后一部分概述了在 DMA 下及以后的透明度、访问和公平性的全面框架的建议。
2 请参阅 Karen Kornbluh,《虚假信息、激进化和算法放大:国会可以采取哪些措施?》,《J UST S EC》。(2022 年 2 月 7 日),https:// www.justsecurity.org/79995/disinformation-radicalization-and-algorithmic-amplification-what-steps-can-congress-take/。 3 请参阅 Georgia Wells、Jeff Horwitz 和 Deepa Seetharaman,《公司文件显示,Facebook 知道 Instagram 对少女有害》,《华尔街日报》(2021 年 9 月 14 日上午 7:59),https://www.wsj.com/articles/facebook-knows-instagram-is-toxic-for-teen-girls- company-documents-show-11631620739。 4 例如,请参阅 James Grimmelmann,《没有计算机创作的作品——而且这也是一件好事》,39 C OLUM . JL & A RTS 403(2016 年)。5 请参阅 H AROLD L. V OGEL,《娱乐业经济学:金融分析指南》48–49(剑桥大学出版社,第 10 版,2020 年)(描述娱乐需求的心理根源);另请参阅 id。第 53 页(“媒体领域的竞争始终非常激烈……长期成功的最重要因素是可扩展性……留住客户的可能性……以及应对风险和管理失败的能力(对于大多数引入的内容项目来说,这些项目永远无法完全收回创作、分发和营销的总成本。”)。
不过,大多数被要求提交额外信息的申请人没有机会向人类讲述这个故事。虽然百分比各不相同,但 Moran 先生估计,系统通常会认为 80% 提交入门级专业职位简历的候选人具备成功担任该职位的基本技能和能力,从而要求他们完成一项或多项测试。然后,大多数考生将被要求录制视频面试。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式?这对商标法意味着什么?商标法的核心在于如何购买商品和服务,而由于人工智能正在影响购买过程,因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程:(a)消费者可获得的品牌信息和(b)谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”,控制向消费者提供哪些品牌信息,并以纯粹的形式购买品牌产品,在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预,从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”,例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”,这些概念都围绕着人类的弱点。然而,人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗?它会混淆商标吗?人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买,这就是所谓的人工智能黑箱问题吗?人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响,而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下,知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而,即使人工智能应用程序不做出购买决策,它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如,亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品,它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而,人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的,但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪,并发展到现代。然而,在此期间,购买过程并非一成不变,而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化,从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化,实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如,关于人工智能应用程序的责任问题,我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导,例如谷歌法国,它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色,则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任,如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色,并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者,则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化,并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis