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World File Search System抗扰
抗TFPI
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1抗Covid-19 ...
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抗PD-1
肝细胞癌（HCC）是严重威胁人类健康的癌症之一。免疫疗法通过靶向编程的细胞死亡蛋白1/程序性细胞死亡1配体1（PD-1/PD-L1）轴，是HCC患者治疗的主要治疗方法。但是，当HCC变得耐药时，抗PD-1/PD-L1治疗的有效性受到限制。与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）是肿瘤微环境（TME）靶向PD-1抗体靶向治疗的负调控的重要因素。因此，作为癌症免疫疗法研究的新兴方向，对HCC的治疗进行了研究，对于阐明TAMS与PD-1/PD-L1介导的免疫耐受性之间的相关性和机制至关重要。本文总结了TAM对HCC的发病机理和进展的影响及其对HCC抗PD-1/PD-1/PD-L1免疫疗法的影响，并进一步探讨了针对HCC中TAM的当前潜在治疗策略M1-TAMS（抗肿瘤类型）。
神经网络的非微扰重正化-...
在最近的一项工作 [ 1 ] 中，Halverson、Maiti 和 Stoner 提出了一种用威尔逊有效场论来描述神经网络的方法。无限宽度极限被映射到自由场论，而有限 N 个校正则由相互作用（作用中的非高斯项）考虑。在本文中，我们研究了这种对应的两个相关方面。首先，我们在这种情况下评论了局部性和幂计数的概念。事实上，这些通常的时空概念可能不适用于神经网络（因为输入可以是任意的），然而，重正化群提供了局部性和缩放的自然概念。此外，我们还评论了几个微妙之处，例如数据分量可能不具有置换对称性：在这种情况下，我们认为随机张量场论可以提供自然的概括。其次，我们通过使用 Wetterich-Morris 方程提供非微扰重正化群的分析，改进了 [1] 中的微扰威尔逊重正化。与通常的非微扰 RG 分析的一个重要区别是，只知道有效 (IR) 2 点函数，这需要谨慎设定问题。我们的目标是提供一种有用的形式化方法，以非微扰方式研究超越大宽度极限（即远离高斯极限）的神经网络行为。我们分析的一个主要结果是，改变神经网络权重分布的标准差可以解释为网络空间中的重正化流。我们专注于平移不变核并提供初步的数值结果。
利用量子加扰改进计量学 - NSF-PAR
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
B7/CD28 和 EGFR 通路之间的串扰
摘要表皮生长因子受体 (EGFR) 中的体细胞激活突变是癌症（例如非小细胞肺癌 (NSCLC)、转移性结直肠癌、胶质母细胞瘤、头颈癌、胰腺癌和乳腺癌）中最常见的致癌驱动因素之一。针对 EGFR 信号通路的分子靶向药物已显示出强大的临床疗效，但患者不可避免地会出现获得性耐药。尽管针对 PD-1/PD-L1 的免疫检查点抑制剂 (ICI) 在多种癌症类型的部分患者中表现出持久的抗肿瘤反应，但它们对含有 EGFR 激活基因变异的癌症的疗效有限。越来越多的研究表明，新的 B7/CD28 家族成员（如 B7-H3、B7x 和 HHLA2）的上调与 EGFR 信号传导有关，并可能通过创建免疫抑制肿瘤微环境 (TME) 导致对 EGFR 靶向疗法的耐药性。在本综述中，我们讨论了 EGFR 信号传导对 PD-1/PD-L1 通路和新的 B7/CD28 家族成员通路的调节作用。了解这些相互作用可能有助于制定联合治疗策略，并可能克服当前对 EGFR 靶向疗法的耐药性挑战。我们还总结了抗 PD-1/PD-L1 疗法在 EGFR 突变癌症中的临床数据，以及
皮肤菌群与免疫系统之间的串扰
皮肤微生物组由多样化的微生物及其相关产品组成。这些微生物直接与宿主细胞相互作用，并受到皮肤免疫反应和外部因素（例如抗生素）的影响。皮肤微生物组的好处包括在早期生命中建立免疫学耐受性，抗菌药物的产生和免疫调节的代谢产物，促进伤口愈合，增强屏障功能以及迁移，代谢性，代谢和皮肤细胞功能的调节。相比之下，皮肤微生物组中的病原体和病原体会引起疾病，并与皮肤疾病有关（图1）。皮肤微生物组和宿主之间的串扰非常复杂，并且仍然存在许多知识差距。了解管理皮肤微生物生态的“规则”及其失调对宿主免疫的影响将是推进这一领域并意识到使用微生物及其代谢物用于治疗目的的希望的关键。
骨与脑之间的分子和细胞串扰
分子法技术，包括蛋白质组学，已使关键信号通路阐明了介导大脑和骨组织之间双向通信的关键信号通路。在这里，我们简要摘要研究了研究跨组织细胞通信的骨 - 脑轴的需求。明确的临床和分子证据表明骨骼和脑细胞之间的生物学相互作用和相似性。在这里，我们回顾了目前研究大脑和骨骼疾病的质谱技术，分别重点是神经退行性疾病和骨关节炎/骨质疏松症。在分子水平上进一步研究了蛋白质，神经肽，骨化剂和激素在与骨骼和脑部疾病相关的分子途径中的作用是至关重要的。使用质谱和其他OMIC技术来分析这些跨组织信号传导事件和相互作用将有助于我们更好地了解疾病的进展和合并症，并有可能确定治疗性干预措施的新途径和目标。蛋白质组学测量值特别有利于提取信号传导，分泌和循环分析物的作用，并识别与年龄相关疾病有关的含量和代谢途径。