XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System新视野
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
干细胞疗法的进展：用于治疗脊柱病变和神经退行性疾病的新视野Geovanna PozzbonCarvalhoã，
这项研究的目的是探索干细胞疗法的最新进展，重点是其在治疗脊柱病变和神经退行性疾病中的应用，以回顾主要的治疗方法，讨论细胞的再生潜力，并评估该技术对重新生化医学的未来观点，强调临床和科学挑战。本研究进行了综合文献综述，以分析干细胞疗法的进展。该研究是在Scielo，BVS -Virtual Health Library和PubMed等数据库中进行的。所使用的描述符是从健康科学的描述者中获取的，包括“再生医学”，“细胞疗法”，“胚胎干细胞”，“神经退行性疾病”。此外，考虑语言（葡萄牙语和英语）和出版年度（2020-2024），还将特定的过滤器应用于文章的选择中。细胞疗法是一种创新的方法，旨在使用树干的再生细胞来治疗各种医疗状况，干细胞具有独特的能力，可以在各种类型的神经组织细胞和模块化炎症反应中区分自身。此外，它们可以分泌生长因子和抗炎分子，以促进神经组织再生。干细胞疗法的未来观点令人兴奋，新兴的创新有望在再生医学，高级技术的持续研究，个性化疗法的发展以及跨学科的合作方面的转变，为克服当前的挑战和实现革命进步提供了重要的机会。
核时代的新视野
长期以来，核武器被认为对国际政治格局具有政治和军事影响。这一观察在国际政治学、国际关系和安全政策学科中尤为突出，这些学科从核威慑、核扩散、核军备控制、核裁军和核安全等各个角度进行了一系列研究。特别是鉴于与核武器有关的全球发展，近年来对所谓“核时代”的研究逐渐增多。其背后，是美苏核对峙的冷战时代结束，核军控与裁军初见成效，进入“核遗忘”时代，之后又出现新的核扩散与核恐怖主义威胁，国际政治中“核武器的长影”再度浮现，最终进入“核武器复活”的大国竞争加剧时代。如今，随着俄罗斯入侵乌克兰，核威胁和武力改变现状的企图被公开讨论，芬兰、瑞典加入早已成为“核同盟”的北大西洋公约组织（NATO），对核威慑的新期待和担忧也日益增加。同时，东北亚地区既有拥核国家，也有事实上的拥核大国，透明度问题严重，中国预计2030年代将大幅增加核弹头数量，形成“三大核超级大国”，朝鲜违反联合国安理会决议发展核武器，持续进行军事挑衅。在围绕核武器的国际政治安全形势发生重大变化的背景下，如何应对核问题成为各国关注的焦点。
线粒体抑制剂：乳腺癌治疗的新视野
由于对内分泌治疗、抗 HER2 治疗和化疗等标准疗法产生耐药性，乳腺癌继续对健康构成重大挑战。越来越多的研究强调乳腺癌代谢的异质性和可塑性。由于亚型差异表现出对代谢途径的偏向性，靶向线粒体抑制剂作为独立或辅助癌症疗法显示出巨大潜力。目前有多种治疗候选药物处于临床前研究和临床开放的不同阶段。然而，特定的抑制剂已被证明面临多重挑战（例如，单一代谢疗法、线粒体结构和酶等），并且可能需要与标准疗法相结合或靶向多种代谢途径。在本文中，我们回顾了线粒体代谢功能在乳腺癌细胞代谢重编程中的关键作用，包括氧化磷酸化 (OXPHOS)、三羧酸循环以及脂肪酸和氨基酸代谢。此外，我们概述了线粒体功能障碍对不同亚型乳腺癌代谢途径的影响以及针对不同代谢途径的线粒体抑制剂，旨在为线粒体抑制剂的开发提供更多思路并提高现有乳腺癌疗法的疗效。
老年人医疗保健中人工智能的新视野
医疗保健中的人工智能（AI）描述了基于算法的计算技术，该技术管理和分析大型数据集以进行推断和预测。从可以支持从临床记录中识别deli妄的临床决策支持系统到可以预测跌倒风险的可穿戴设备，AI在老年人护理中有许多潜在的应用。我们举行了四次由老年人，临床医生和AI研究人员举行的会议。在老年人的护理中，确定了AI应用的三个优先领域。其中包括：监测和早期诊断疾病，医疗保健提供者之间的护理和护理协调。但是，这些会议还强调了AI可能会因AI模型内的偏见，老年人之间缺乏外部验证，侵犯隐私和自主权，AI模型的不良透明度以及缺乏对错误的保障，对老年人的健康不平等，对老年人的健康不平等。为老年人创建有效的干预措施需要以人为本的方法来满足老年人的需求，以及有足够的临床和技术治理，以满足普遍性，透明度和有效性的标准。还需要对临床医生和患者进行教育，以确保适当使用AI技术，并在确保获得权益的技术基础设施上进行投资。
Chromstrotch：复制叉蛋白发现的新视野和DNA损伤修复中的生物标志物的变化洞察力转化为蛋白质动力学A
Chromstretch技术Chromstretch技术的影响站在DNA坝维修治疗研究中创新的最前沿，提供了无与伦比的优势。具有单分子精度，Chromstretch揭示了染色质在单个复制叉处的复杂蛋白质动力学，这对于靶向疗法的发展至关重要。这种精度，结合技术的快速分析能力，可以显着加速从复杂的生物样品到可操作的见解，符合治疗性研发的紧迫性。此外，它的高吞吐量能力同时分析了大量样品量，从而大大提高了生物标志物发现过程的效率。这是Chromstretch通过详细观察染色质修饰的详细观察，为诊断和治疗剂铺平新途径的能力来补充。在最近的出版物Gaggioli等人的《自然细胞生物学》 2023年利用Chromstrotch技术的情况下，研究人员在复制胁迫条件下的G9A（一种组蛋白甲基转移酶）的作用方面取得了重大进步，这是癌症和其他疾病的关键方面，是癌症和其他疾病的关键方面。By applying ChromStretch to visualize the transient accumulation of the H3K9me3 mark at replication forks, associated with G9A activity, at single-molecule resolution in human lung fibroblast cells, the study revealed a remarkable correlation be- tween G9A-mediated chromatin modifications and replication fork stability under stress induced by hydroxyurea (HU).在映射单个复制位点映射染色质动力学时，Chromstretch的无与伦比的预见使这种细微的见解成为可能，从而表现出了先前未批准的复制应力响应层。通过Chromstretch，可以在染色质修饰中获得定量见解，Chromstretch支持先前无法获得的细节的先进疗法策略的发展。作为一种多功能的研发工具，它在从基本的研究到治疗性开发的最前沿进行了各种研究领域的适应，从而体现了Precision Medicine的下一步。
开拓新视野：印度航天领域外商投资法规的变化
虽然之前的政策没有定义“建立”或“运营”这两个术语，但它规定了为这些活动颁发许可证的程序。拥有外国投资的印度注册实体（受 FDI 政策约束）可以通过印度政府向国际电信联盟提交申请，申请建立和运营国际空间站。虽然没有明确规定根据此类许可证可以开展的活动范围，但据了解，它还包括“着陆权”，即运营商必须获得的许可，才能在特定国家使用其卫星，以及分销或营销其卫星容量。提供广播或电信服务的运营许可证（如果有）应从相关部门单独获得。
通过创新的视觉信号分析探索神经科学疾病检测的新视野
脑部疾病是全球面临的重大健康挑战，一直是全球死亡的主要原因。脑电图 (EEG) 分析对于诊断脑部疾病至关重要，但对于医务人员来说，解读复杂的 EEG 信号并做出准确诊断却极具挑战性。为了解决这个问题，我们的研究重点是将复杂的 EEG 信号可视化为医疗专业人员和深度学习算法容易理解的格式。我们提出了一种称为前向后向傅里叶变换 (FBFT) 的新型时频 (TF) 变换，并利用卷积神经网络 (CNN) 从 TF 图像中提取有意义的特征并对脑部疾病进行分类。我们引入了肉眼裸眼分类的概念，将领域特定知识和临床专业知识整合到分类过程中。我们的研究证明了 FBFT 方法的有效性，使用基于 CNN 的分类在多种脑部疾病中实现了令人印象深刻的准确率。具体来说，我们使用基于 CNN 的分类方法对癫痫、阿尔茨海默病 (AD) 、杂音和精神压力的准确率分别达到了 99.82%、95.91%、85.1% 和 100%。此外，在肉眼分类方面，我们对癫痫、AD、杂音和精神压力的准确率分别达到了 78.6%、71.9%、82.7% 和 91.0%。此外，我们结合了基于平均相关系数 (mCC) 的通道选择方法来进一步提高分类的准确性。通过结合这些创新方法，我们的研究增强了 EEG 信号的可视化，为医疗专业人员提供了对 TF 医学图像的更深入了解。这项研究有可能弥合图像分类和视觉医学解释之间的差距，从而更好地检测疾病并改善神经科学领域的患者护理。