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使用手机在低收入和中等收入国家中使用手机管理1型糖尿病（T1D）的局限性：对MHealth的影响
在全球范围内，青年中1型糖尿病（T1D）的患病率正在增加。手机，尤其是MHealth应用程序，可能会改善青年对这种慢性病的管理。但是，这些服务的设计很少对低收入和中等收入国家（LMIC）的用户说明。在本文中，我们研究了影响手机在肯尼亚农村和城市中使用手机来管理T1D的因素。我们的分析借鉴了与T1D青年（11至18岁之间），他们的照顾者以及其他重要的利益相关者（包括医生和学校老师）进行的58次访谈。我们的发现引起了人们对MHealth应用程序优先级的手机功能与参与者使用惯例的重大不匹配的关注。我们讨论了这些发现对MHealth设计和用户研究的实际含义。
JAK/STAT 信号传导：实体恶性肿瘤中的分子靶点、治疗机会和靶向抑制剂的局限性
JAK/STAT 信号通路是多种细胞过程的重要调节信号级联之一，这些过程由各种类型的配体（例如生长因子、激素和细胞因子）启动。JAK/STAT 信号调节的生理过程包括免疫调节、细胞增殖、细胞存活、凋亡以及髓系和非髓系细胞的造血。据报道，JAK/STAT 信号失调在各种免疫疾病、血液系统和其他实体恶性肿瘤中都存在，这是通过受体、下游介质和相关转录因子（例如 STAT）中的各种致癌激活突变引起的。在癌症背景下探索时，STAT 通常具有双重作用。虽然 STAT 家族的几个成员与恶性肿瘤有关，但包括 STAT3 和 STAT5 在内的一些成员与肿瘤的发生和发展有关。其他 STAT 成员（如 STAT1 和 STAT2）通过进化保守的程序对抗肿瘤防御和维持有效和长期的免疫反应至关重要。JAK/STAT 信号传导的影响以及 STAT 在肿瘤细胞存活、增殖和侵袭中的持续激活使 JAK/STAT 通路成为药物开发和癌症治疗的理想靶点。因此，了解实体恶性肿瘤发病机制中复杂的 JAK/STAT 信号传导需要进行广泛的研究。更好地了解 JAK 和 STAT 的功能冗余作用可能为改进对正常细胞有害的现有癌症疗法和确定实体恶性肿瘤治疗干预的新靶点提供理论依据。
肿瘤激活 T 细胞接合剂 (TRACTr) 项目克服 T 细胞接合剂疗法的关键局限性
本报告包含某些前瞻性陈述，这些陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果与历史结果或此类前瞻性陈述中明示或暗示的有关 Janux Therapeutics, Inc.（“公司”）的任何未来结果存在重大差异。这些前瞻性陈述包括但不限于有关公司为有需要的患者提供新疗法的能力、公司药物开发计划的进展和预期时间、临床开发计划和时间表、监管备案的时间和计划、市场规模和机会、公司的战略和知识产权事务以及有关公司费用、资本要求和额外融资需求的估计。由于此类陈述受风险和不确定性的影响，实际结果可能与此类前瞻性陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。可能导致实际结果出现重大差异的因素包括早期研究中看似有希望的化合物在后期临床前研究或临床试验中未证明安全性和/或有效性的风险、公司可能无法获得其候选产品上市批准的风险、与进行临床试验、监管备案和申请相关的不确定性、与依赖第三方成功进行临床试验相关的风险、与依赖外部融资满足资本要求相关的风险以及与发现、开发和商业化安全有效的人类治疗药物以及围绕此类药物建立业务的努力相关的其他风险。鉴于这些风险、不确定性、意外事件和假设，前瞻性陈述中提及的事件或情况可能不会发生。有关公司面临的风险和不确定性的进一步列表和描述，请参阅公司向美国证券交易委员会提交的定期和其他文件，该文件可在 www.sec.gov 上查阅。此类前瞻性陈述仅在其作出之日有效，公司不承担更新任何前瞻性陈述的义务，无论由于新信息、未来事件还是其他原因。
CRISPR/Cas 基因组编辑技术用于改良植物以抵抗生物和非生物胁迫：进展、局限性和未来前景
摘要：杂交育种、诱变育种和传统的转基因育种需要花费大量时间来改善所需的特性/性状。CRISPR/Cas 介导的基因组编辑 (GE) 是一种改变游戏规则的工具，它可以在更短的时间内产生所需特性（例如生物和非生物抗性）的变异，提高质量和产量，并且易于应用、效率高、成本低，可以快速改良作物。植物病原体和恶劣的环境在世界范围内造成了相当大的农作物损失。GE 方法的出现为培育多种抗性作物品种打开了新的大门。本文，我们总结了 CRISPR/Cas 介导的 GE 在作物分子育种计划中抗生物和非生物胁迫的最新进展，其中包括修改和改进对真菌、病毒和细菌病原体引起的生物胁迫的基因反应。我们还深入讨论了 CRISPR/Cas 在植物非生物胁迫（除草剂、干旱、高温和寒冷）中的应用。此外，我们讨论了育种者使用转基因工具进行作物改良所面临的局限性和未来挑战，并提出了转基因农业应用未来改进的方向，为培育具有广泛抗生物和非生物胁迫能力的超级品种提供了新思路。
连续葡萄糖监测在症状前1型糖尿病中起着越来越多的作用：与实验室测试的优点，局限性和比较
疾病。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。 基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。 连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。 对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。 在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。 使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。
由砖游戏任务（BGT）分析的儿童中的视觉空间工作记忆能力肽以克服当前抗癌和抗菌纳米疗法的局限性
纳米技术通过控制纳米级级别的材料来刺激医疗和医疗保健疗法和疗法的巨大创新。它处理的是纳米化实体的制备通常从1到100 nm，与散装材料相比，它们具有独特的物理化学特性，可以在多种生物医学应用中实施。因此，纳米技术正在引起人们对实现个性化医学的限制以克服当前疗法的局限性的关注。的确，尽管药物输送仍然是医学科学的不断进步，但仍然代表着至关重要的挑战[1]。通过非病毒纳米传输器（NVS）递送药物，具有几种优势，例如可以自定义药物释放，溶解度，半衰期，生物利用度和免疫原性的可能性。已证明使用纳米载体，例如脂质体，胶束和纳米颗粒[2，3]可以提高药物的溶解度，并防止血液循环过程中酶，pH和其他因素降解（表1）。此外，NVS的可调节尺寸，形状和结构使它们能够达到相关的药物载荷能力。此外，它们的大小与人类细胞细胞器相当，它们可以与各种配体相互作用，包括亲水性和疏水性，靶细胞和细胞内室。毫无疑问，将治疗剂直接递送到目标是一个挑战，这对于增加其效率的同时减少副作用很重要[4，5]。调用化学治疗药具有多种常见的局限性，例如：（i）由于其疏水性而导致水中的低溶解度，（ii）缺乏癌细胞的选择性以及（iii）产生多药耐药性的潜力；例如，某些药物可以增加心肌梗塞，心脏病发作，中风和血块的风险[6]。
1 费德里科·圣玛丽亚理工大学土木工程系，瓦尔帕莱索（智利），felipe.araya@usm.cl *通信地址：felipe.araya@u
摘要：尽管离散事件模拟 (DES) 一直是施工运营研究中首选的模拟技术，但它也存在一些局限性，例如只关注运营层面。为了最大限度地减少 DES 局限性的影响，研究人员提出了将 DES 与其他模拟技术相结合的方法，例如基于代理的建模 (ABM)、系统动力学 (SD) 和虚拟环境 (VE)。然而，很少有研究讨论这种集成过程是否以及在多大程度上最大限度地减少了 DES 的局限性。本研究总结了 2010 年至 2020 年期间发表的现有文献中的 99 篇期刊手稿，重点研究了 DES 与 ABM、SD 和 VE 的集成。本研究发现，DES 与 ABM、SD 和 VE 的集成解决了 DES 的多个局限性，即面向过程的建模中缺乏人类行为、战略视角有限以及与 DES 模型输出的验证和确认相关的挑战。最终，本研究呼吁未来的研究评估 DES、ABM 和 SD 建模技术的同时集成，以便真正解释建筑项目的复杂性，因为综合模拟工具需要整合多种方法来抵消它们的局限性。
通过生成AI与专家的混合物增强物理层通信安全
摘要 - AI技术在无线通信中已被更广泛地采用。作为一种新兴的AI技术类型，生成人工智能（GAI）在通信安全方面引起了很多关注。由于其强大的学习能力，GAI模型表现出了比常规AI方法的优越性。但是，GAI仍然有几个局限性，包括高计算复杂性和有限的适应性。专家（MOE）的混合物通过门机制使用多个专家模型来词典，提出了可能的解决方案。首先，我们回顾GAI模型在物理层通信安全性中的应用，讨论局限性，并探讨MOE如何帮助GAI克服这些局限性。此外，我们为通信安全性的网络选择问题提供了一个启用MOE的GAI框架。为了证明该框架的有效性，我们在合作友好的障碍场景中提供了一个案例研究。实验结果表明，支持MOE的框架有效地有助于GAI算法，解决其局限性并增强通信安全性。