抗疟疾耐药性是打击全球疟疾传播的迫切问题。在一项新的研究中,费城儿童医院(CHOP)的研究人员发现了一个关键过程,其中疟疾寄生虫占据了人类血细胞酶,这可以为抗疟疾治疗提供新的方法。这些发现发表在《美国国家科学院》杂志上,提供了有关如何设计药物的新见解,这些药物更有效地治疗受这种毁灭性传染病影响的患者。
抗体发现是一个漫长而劳动密集型的过程,需要大量的实验室工作,以确保抗体证明其在人类患者中用作治疗剂所必需的适当效率,生产和安全特征。传统上,此过程始于噬菌体显示或B细胞隔离运动,在该活动中,该活动是主要的选择标准。然而,通过这种方法识别的初始引线在开发性和表位定义方面缺乏足够的表征,通常在后期进行。在这项研究中,我们提出了一条管道,该管道将早期噬菌体展示筛选与基于AI的表征相结合,从而在整个选择过程中实现了更明智的决策。使用免疫检查点Tim3和Tigit作为目标,我们识别出具有相似结合特性的五个初始铅。由于表面物理化学特性不利,这些引线中的两个被预测具有较差的开发性纤维。生成了2:T4(反对Tigit)和6E9(针对TIM3),生成了及其各自目标的复合物的结构模型。预测的表位使我们能够预期与Tim3和Tigit结合伙伴进行竞争,并推断这些抗体预期的拮抗功能。这项研究奠定了从高吞吐量分析中得出的多维AI驱动的铅候选者的基础。
这篇全面的文章探讨了生成人工智能在创意领域中的技术基础和含义,重点是建筑框架,实施挑战和道德考虑。本文探讨了AI系统的演变,尤其是在变压器体系结构,创造性内容生成和缓解偏见策略的背景下。它研究了计算能力,知识产权框架和道德实施指南之间的复杂相互作用,同时解决了AI系统中偏差检测和缓解措施的挑战。本文还评估了各种技术解决方案在维持透明度和安全控制方面的有效性,并以对AI体系结构和集成技术的未来方向的分析,尤其是在基础设施应用程序和发展中的国家中的分析。
膀胱癌是目前泌尿系统最常见的恶性肿瘤,传统的膀胱癌治疗方法主要有手术、化疗、放疗及靶向治疗,但这些治疗方法并不能改善晚期或转移性膀胱癌患者的临床预后,因此迫切需要开发新的治疗方法,提高膀胱癌患者的生存率和生活质量。近年来,肿瘤免疫治疗的快速发展,成为传统治疗的重要替代手段,给患者带来了新的希望。本文旨在介绍肿瘤新抗原及其在膀胱癌治疗中的可能作用,并探讨目前肿瘤新抗原在膀胱癌治疗中的局限性。
心电图(ECG)是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习(ML)技术在ECG图形分析中的应用,旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集,包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声,然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型,包括支持向量机(SVM),随机森林和卷积神经网络(CNN),用于对诸如正常窦性心律,心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠,有效的方法,其准确性,敏感性和特异性方面有希望的结果。
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神经内分泌肿瘤(NENS)是由肽基神经元和神经内分泌细胞引起的相对罕见的tum tum。nens是高度异质的,可以发生在身体的任何部位,并且在挖掘系统中具有特殊的流行。nens由一系列肿瘤类型组成,生物行为表现出显着差异。nens被分为差异化的神经内分泌tum- OR(NETS)和分化差的神经内分泌摄影症(NEC)。网可以进一步分类并分为以下三类:低级网,1级(net G1);中级净G2;和高级净G3。NEC包括大型细胞类型NEC(LCNEC)和小细胞类型NEC(SCNEC),它们都被认为是高级的。目前,晚期NEN的主要治疗方法是生物学疗法,靶向疗法,化学疗法以及仍在发育中的新疗法,例如免疫疗法和肽受体受体放射性核素治疗(PRRT)。然而,由于尼斯的稀有性,制药公司的投资有限,很少有III期研究针对高级NENS。大多数目前的研究包括研究者引起的I期和II期临床试验或大规模回顾性研究。NEN处理,因为它繁琐且复杂。在此,我们全面总结了高级NEN治疗方案的临床应用状况和研究进度,尤其是对于可能的高级网络,这可能会
这项回顾性队列研究使用了香港公共医疗机构的电子健康记录。我们纳入了 18-65 岁无 MACE 的患者,这些患者在首次使用抗精神病药物前三年内曾患过两种或两种以上慢性疾病。研究考虑了基线特征,例如年龄、性别、慢性病史、抗精神病药物使用史和前一年的服药史。结果是主要不良心血管事件 (MACE),包括中风、急性心肌梗死 (AMI) 和心血管相关死亡 (CV 死亡)。根据抗精神病药物处方的初始年份,将数据集按 7:3 的比例随机分为训练和验证子集。使用条件推断生存树 (CISTree) 来识别 MACE 风险组。使用 5 倍交叉验证对十个机器学习模型进行超参数优化训练,并在验证集上进行验证。我们进行了时间依赖性的 ROC 曲线分析、校准图和决策曲线分析图,分别比较模型的判别能力、校准和临床应用价值。使用时间相关变量重要性、部分依赖图和 SHAP 图来解释所选模型。
被描述为无声的大流行,抗菌抗性(AMR)在2017年被确定为世界卫生组织之一(WHO)的全球十大医疗保健威胁。[1]据估计,AMR在2019年与495万人死亡有关,低收入和中等收入国家(LMIC)的负担不成比例,尤其是在非洲,在非洲,AMR估计与105万人死亡有关。[2,3]最高负担是呼吸道,随后是血液感染。[3]与AMR相关的新生儿死亡超过了大多数非洲国家的年龄段。[3]六种病原体与近100万死亡有关:肺炎链球菌,肺炎克雷伯氏菌,肺炎,埃斯切里希亚大肠杆菌,金黄色葡萄球菌,aacinetoboccus acinetobacter baumannii和pseudomonas erugiginosa。K。肺炎是LMIC的一种更为普遍的生物,在该国家中,大肠杆菌对AMR和相关死亡的贡献更大。[2]