第 1 节。简称;调查结果。(a) 简称。——本法案可称为“2001 财政年度弗洛伊德·D·斯彭斯国防授权法案”。(b) 调查结果。——国会作出以下调查结果:(1) 南卡罗来纳州众议员弗洛伊德·D·斯彭斯于 1970 年当选为众议院议员,任职于第 92 届国会,此前他在南卡罗来纳州立法机构任职 10 年,并在之后的每一届国会中连任。(2) 斯彭斯众议员以美国武装部队杰出老兵的身份进入国会。(3) 1952 年大学毕业后,斯宾塞众议员被任命为美国海军预备役少尉。进入现役后,他在朝鲜战争期间在卡特霍尔号驱逐舰和 LSM-397 号驱逐舰上表现出色,后来担任海军预备役水面师指挥官和南卡罗来纳州哥伦比亚所有海军预备役部队的指挥官。斯宾塞众议员于 1988 年以上尉军衔从海军预备役退役,此前他已为海军服役 41 年。(4) 斯宾塞众议员当选众议院议员后,成为该机构军事委员会成员。在该委员会任职 30 年期间(其中 4 年在该委员会称为国家安全委员会时任职),斯宾塞众议员对美国国防和安全的贡献深远而持久。(5) 斯宾塞众议员在第 104 届和第 105 届国会期间担任该委员会主席,当时该委员会称为国家安全委员会,并担任第 106 届国会的该委员会主席。此外,斯宾塞众议员在第 103 届国会期间担任军事委员会的少数党资深成员。(6) 现役和预备役军人、退伍军人、军队退休人员以及行业组织和协会颁发的数十个奖项认可了斯宾塞众议员对国家的杰出服务。(7) 斯宾塞议员一直是美国军队目前面临的许多最关键的军事准备、医疗保健、招募和留用问题辩论中的领军人物。他对军人的关心始终不渝,他在促进和争取支持保护军人权益方面取得了巨大成就。
摘要:人工智能 (AI) 时代彻底改变了我们的日常生活,人工智能已成为一股强大的力量,正在逐步改变医学领域。由于可以轻松获得大量成像模式,眼科处于这一转变的最前沿。人工智能在视网膜疾病领域取得了巨大成就,其中老年性黄斑变性是研究最多的疾病。本系统评价的目的是确定和评估将人工智能应用于光学相干断层扫描 (OCT) 图像的文章的优势和局限性,以预测老年性黄斑变性 (AMD) 在自然史和治疗后在 OCT 形态结构和视觉功能方面的未来发展。在根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南对截至 2022 年 1 月 1 日的七个数据库进行彻底搜索后,确定了 1800 条记录。经过筛选,选择了 48 篇文章进行全文检索,最终纳入 19 篇文章。在这 19 篇文章中,4 篇文章专注于预测新生血管性 AMD (nAMD) 的抗 VEGF 需求,4 篇文章重点预测 nAMD 患者的抗 VEGF 疗效,3 篇文章预测从早期或中期 AMD (iAMD) 到 nAMD 的转变,1 篇文章预测从 iAMD 到地图状萎缩 (GA) 的转变,1 篇文章预测从 iAMD 到 nAMD 和 GA 的转变,3 篇文章预测 GA 的未来增长,3 篇文章预测 nAMD 患者接受抗 VEGF 治疗后视力 (VA) 的未来结果。由于使用 AI 方法预测 AMD 未来的变化仅处于初始阶段,因此系统评价提供了设定该领域先前研究背景的机会,可以为未来的研究提供一个起点。
化疗作为传统的治疗方法,在癌症治疗过程中发挥着不可替代的作用。传统抗癌药物的主要缺点是大多选择性差、易产生耐药性(Mangal et al., 2017; Dong et al., 2020; Yuan et al., 2020),因此癌症的靶向治疗引起了人们的重视(Zhou Y. et al., 2020; Qi et al., 2020; Yu et al., 2020)。在此基础上,新靶点和小分子抑制剂(SMI)的发现成为强有力的治疗策略(Dong et al., 2018)。尤其是小分子激酶抑制剂的开发成为药物发现过程中最受广泛追捧的领域之一,并在癌症治疗中取得了巨大成就(Wu et al., 2015)。然而该治疗策略在成功之后也面临着与化疗同样的耐药性问题( Dong et al., 2020 ; Xu et al., 2020 )。因此,耐药性是癌症治疗的主要限制,亟待解决。近年来,一种针对疾病相关蛋白质进行降解的新策略引起了极大的关注。蛋白水解靶向嵌合体(PROTAC),也称为二价化学蛋白质降解剂,是一种通过 E3 泛素连接酶途径降解特定内源蛋白质的异双功能分子( Potjewyd et al., 2020 )。它通过适当的连接子在结构上将目的蛋白(POI)结合配体与E3泛素连接酶(E3)配体连接起来(Buckley et al., 2015; Zhang et al., 2019; Kregel et al., 2020; Vollmer et al., 2020)。PROTAC技术的潜在优势可能弥补传统药物治疗的不足,从而促进其快速发展(Toure and Crews, 2016; Sun and Rao, 2020)。本文重点介绍PROTAC技术的机制、研究进展,并总结该降解方法的优势。
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