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人工智能与客观性的神话：
人工智能 (AI) 正在迅速融入医疗保健领域，人们天真地相信人工智能的客观性，并自满地相信计算知识的全知性。虽然人工智能有可能改变医疗保健，但也存在重大的道德和安全问题。人工智能发展的步伐和对人工智能霸权的争夺导致人工智能应用迅速且基本上不受监管地扩散。重要的是要明白，人工智能技术带来了新的和加速的风险，需要有意义的人为控制和监督。然而，该领域的标准和监管还处于非常起步的阶段，需要紧急关注。本文探讨了与可靠性、透明度、偏见和道德相关的问题，以说明实际情况，并提出了制定标准和监管框架的案例，以确保人工智能在医疗保健领域的安全、有效和合乎道德地使用。
使用脑监测客观评估人机物理协作中的人类工作量
安全和顺从交互的概念不足以确保有效的物理人机合作。为了获得最佳的顺从行为（例如，可变阻抗/导纳控制），需要使用评估技术来衡量用户感知工作量方面的交互有效性。本研究调查了脑电图 (EEG) 监测作为一种客观测量方法，以对具有顺从性的合作操作中的工作量进行分类。进行了一项实验研究，包括两种类型的操作（粗略和精细）和两个导纳水平（低阻尼和高阻尼）。性能和自我报告的测量表明，增强感知工作量的适当导纳水平取决于任务。此信息用于形成二元分类问题（低和高工作量），其中频谱功率密度和相干性是从 EEG 数据中提取的特征。使用与受试者无关的特征选择方法，使用与受试者相关的线性判别分析 (LDA) 进行分类。平均分类率为 81%，表明所提出的方法在评估人类工作量与粗大和精细操作中不同顺从性之间的交互作用时具有可靠性。此外，为了验证我们提出的客观工作量测量方法，我们进行了第二次实验，包括精细和粗大运动任务。与恒定导纳交互相比，使用开环可变导纳控制器可观察到较低的基于 EEG 的工作量。该观察结果与主观工作量评分 (NASA-TLX) 一致。
Krabbe病的临床前研究 比较阿尔茨海默氏病中脑脊液，血浆和神经成像生物标志物 的打孔CD3患者的事后分析 下一代微流体学：实现实验室-A 的承诺 结合IVU + OCT数据，生物力学模型和机器学习方法，用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测 在编码转录因子的基因中引起疾病的突变，对光感受器发育至关重要 离子通道调节肠道免疫 无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能 通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目 数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应：系统评价和荟萃分析 神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤 针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标 tert，CNS恶性肿瘤的启动子
Krabbe病（KD）是由GALC基因突变引起的溶酶体储存疾病（LSD）。有50多种单遗传LSD，在很大程度上阻碍了儿童的正常发育，并且经常导致过早死亡。目前尚无LSD的治疗方法，可用的治疗通常不足，表演短，并且并非没有合并症或长期副作用。过去30年中，我们对LSD病理学以及治疗方案的理解取得了重大进步。最近根据这些进展开始了两项基于基因治疗的临床试验，NCT04693598和NCT04771416。本评论将讨论我们对KD的了解如何到达今天的位置，重点关注临床研究，以及发现的内容如何证明对其他LSD的治疗有益。
认知功能的客观评估系统
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晚期不可切除肝细胞癌的总体生存率和客观反应：REFLECT 研究的子分析
这项分析来自一项已完成的临床试验 (REFLECT) 的数据，旨在寻找接受抗血管生成治疗的不可切除性 HCC 患者的客观反应和总生存期之间的任何联系。结果发现，反应者的中位总生存期 (21.6 个月) 明显长于无反应者的中位总生存期 (11.9 个月)。在里程碑分析中，反应者的总体生存期也明显长于无反应者 (基于 2、4 和 6 个月的客观反应状态)。我们的结果表明，客观反应是这种情况下总体生存期的独立预测因素，证实了其作为可用于 II 期试验的快速疗效标记物的有效性；然而，需要进一步验证以确定其对其他全身治疗 (如免疫疗法) 的有效性，或作为总体生存期的替代指标。
离子通道调节肠道免疫 无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能 通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目 数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应：系统评价和荟萃分析 神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤 针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标 tert，CNS恶性肿瘤的启动子
循环肿瘤DNA（CTDNA）敏感性仍然是膀胱癌患者分子残留疾病（MRD）检测的敏感性。为了解决这个问题，我们专注于最靠近该疾病，尿液和分析的尿液肿瘤DNA的生物流体。我们通过深层测序（UCAPP-SEQ）将超低通的整个基因组测序（ULP-WGS）与尿癌个性化的亲填充（ULP-WGS）整合在一起，以实现敏感的MRD检测并预测总体存活。变体等位基因频率，推断的肿瘤突变负担和无尿细胞DNA（CFDNA）的拷贝数衍生肿瘤分数水平的明显预测的病理完全反应状态，远胜于血浆CTDNA的能力。将这些尿液CFDNA衍生的因子具有带有一口输出的交叉验证的随机森林模型，对于预测有关金标准手术病理学的残留疾病的敏感性为87％。Kaplan - Meier分析该模型的患者具有MRD，这是通过COX回归分析证实的。对肌肉侵入性，新辅助化疗和持有验证亚组进行的其他生存分析证实了这些发现。总而言之，我们促进了来自74例局部膀胱癌患者的尿液样本，并使用尿液CFDNA多词敏感地检测MRD并准确预测生存率。
NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应：系统评价和荟萃分析
急性髓性白血病（AML）和急性淋巴细胞白血病（ALL）爆炸与骨髓微环境的相互作用可调节自我更新，生长信号传导以及化学疗法的耐药性。趋化因子受体CXC受体4（CXCR4）及其配体趋化因子配体12（CXCL12）在正常和恶性干细胞向骨髓的存活和迁移中起关键作用。CXCR4在AML上的高表达和所有爆炸已被证明是这些疾病预后不良的预测指标。 已经开发了几种小分子抑制剂，短肽，抗体和抗体药物缀合物，目的是更有效地靶向和杀死表达CXCR4的恶性细胞。 在这篇综述中，我们将讨论AML或全部患者中这些药物针对CXCR4的最新结果和策略。CXCR4在AML上的高表达和所有爆炸已被证明是这些疾病预后不良的预测指标。已经开发了几种小分子抑制剂，短肽，抗体和抗体药物缀合物，目的是更有效地靶向和杀死表达CXCR4的恶性细胞。在这篇综述中，我们将讨论AML或全部患者中这些药物针对CXCR4的最新结果和策略。
利用定量的干血点分析来客观评估肯尼亚内罗毕肯雅塔国家医院患者对心血管药物治疗的依从性
肯尼亚心血管疾病（CVD）的负担正在上升，而对Car-dioscular Pharmacopary的不遵守是一个日益增长的全球公共卫生问题，导致治疗失败，心脏事件的风险增加和临床不良结果。这项研究评估了肯亚塔国家医院在肯尼亚肯雅塔国家医院参加门诊诊所的CVD患者中选择的心血管疗法药物的依从性，通过确定患者干血点（DBS）样品中的药物促进。已服用五种普遍处方的患者至少六个月。每位患者都对他们的药物病史进行了简短的问卷调查，然后提供了一个指尖的血点样本，通过液体合理分辨率高分辨率质谱分析确定药物浓度。249例患者（女性62.3％）参加了这项研究。患者使用的药物中位数为2（IQR 75％-25％为3-1）。不到一半（117; 49.0％）的患者遵守其处方CVD药物疗法。Binary regression analysis revealed a significant correlation between non-adherence and the number of medications in the treatment regimen (Odds Ratio (OR) 1.583; 95%CI: 0.949–2.639; P-value = 0.039) and that gender was not an independent predictor of medication adherence (OR 1.233; 95%CI: 0.730–2.083; P-value = 0.216）。这些信息可以为医生提供基于证据的新方法来个性化和优化CVD使用定量DBS分析获得了有关患者治疗方案中每种药物遵守的有价值信息，表明对CVD药物的依从性并不均匀。dbs采样，由于其最小的侵入性性质，便利性和易于运输是一种有用的替代矩阵，可以客观地监测对药物治疗的依从性，并与连字符质谱分析技术相结合。
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。