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World File Search System曙光
银屑病关节炎精准医疗的曙光
精准医疗的建立对于异质性自身免疫性疾病（如银屑病关节炎、系统性红斑狼疮）尤为重要，因为这些疾病表现出临床和分子异质性。为个体患者选择最佳治疗策略对于自身免疫性疾病来说可能比其他疾病更重要、更复杂。精准医疗中有两个重要因素：患者分层和针对性治疗的使用。当这两个因素都起作用时，患者很可能会有良好的结果。然而，对精准医疗及其在系统性自身免疫性疾病中的实践研究还很缺乏。相反，有报道称外周免疫细胞表型分析在评估系统性自身免疫性疾病（如免疫球蛋白 4 相关疾病、系统性红斑狼疮和抗中性粒细胞胞浆抗体相关性血管炎）的个体患者免疫学特征和分层成亚组方面很有用。此外，最近在临床环境中证明了使用基于外周免疫细胞表型的生物抗风湿药物进行精准医疗治疗银屑病关节炎的潜力。精准医疗在现实世界的临床环境中尚未得到充分研究。然而，精准医疗的曙光已经出现。我们应该进一步阐明银屑病关节炎和其他自身免疫性疾病中的精准医疗。在这里，我们首先回顾了外周免疫细胞表型在系统性自身免疫性疾病中的实用性以及基于此方法在银屑病关节炎中进行精准医疗的潜力。
胃癌精准治疗初现曙光
2019年，Sotoudeh等[6]研究发现，ANTXR1在恶性肿瘤细胞和肿瘤内皮细胞中均有表达，是潜在的治疗靶点。他们评估了ANTXR1表达与原发性胃癌（GC）Lauren分类、患者新辅助化疗、放疗史及患者总生存期的关系。结果显示，ANTXR1在肠腺癌细胞中表达较低，在邻近正常内皮细胞中表达较高；同时，这种低表达与较差的总生存期相关，而高表达与新辅助治疗史相关。相反，Cai等[7]研究发现，ANTXR1在GC中过表达，其过表达与较差的预后相关。此外，ANTXR1的高蛋白表达水平与
人类增强 - 新范式的曙光
该项目是德国政府国防计划办公室与英国的发展，概念和教义中心之间的双边合作。战略意义项目的产出将与全国防和安全部门的广泛受众相关。尽管这不是科学出版物，但它广泛借鉴了研究，以概述关键机会和威胁所在的位置。许多具有将战略优势带到2050年已经存在的技术，无疑将发生进一步的进步。我们对这些技术的技术，道德，法律和社会含义的理解将是决定性的，因此它们证明其具有变革性。我们的潜在对手不会受到我们所拥有的道德和法律考虑的影响，并且他们已经在发展人类的增强能力。我们的主要挑战将是在该领域建立优势，而不会损害我们生活方式的价值观和自由。
人工智能增强型太阳能系统的曙光
随着社会各领域的发展，对能源的需求正在以惊人的速度增长。迄今为止，这种能源需求已经通过传统能源（如煤炭、石油等）得到满足。但所有这些资源都是有限的，而且正在迅速枯竭。最近缺乏可用于发电的煤炭，这凸显了寻找可持续和可再生能源解决方案以应对这些挑战的必要性。在这个方向上，替代能源和可再生能源将是一个很好的解决方案。太阳能是目前最好的替代品之一。它的核心在于捕捉太阳无休止的辐射光并将其转化为有形能量的非凡潜力。这种丰富且几乎无限的可再生资源为重塑我们的能源格局提供了途径。通过利用光伏电池板或聚光太阳能技术，我们可以利用阳光并以惊人的效率将其转化为电能或热能。本章重点介绍太阳能技术。这也将关注太阳能的效率和局限性。本章还将讨论人工智能在提高太阳能电池效率方面的作用。关键词：太阳能系统、可持续和可再生能源、人工智能增强
对话的曙光：人工智能从实验室走向客厅
在主流大型语言模型（例如 ChatGPT）出现之前，AI 的应用有两种背景：理论和技术。前者涉及 AI 构造背后的数学以及新的 AI 研究；后者涵盖 AI 使用的实质，即编程、训练、执行等。随着最近用于生成文本、图像和视频等内容的大型语言模型的激增，AI 应用出现了一种新的背景：实践。AI 使用的这一方面是独一无二的，因为实际用户不需要理论或技术 AI 知识就能取得成功：他们只需要知道如何提示。实际上，AI 使用的实际背景是一种黑箱方法。AI 的这三种背景汇聚在 AI 知识的独特交汇处。这种新兴的 AI 观点值得考虑，因为现在和将来的大多数 AI 用户都不会具备对 AI 的深入了解。
一家新企业 RNA 治疗学的曙光......
尽管 RNA 疗法已经开发了几十年，但直到最近才成为可行的药物平台。COVID-19 mRNA 疫苗已经证明了该平台技术的前景和威力。为此，新型 RNA 药物正在以更快的速度进入临床试验。由于皮肤是最大且最容易接触的器官，因此它一直是药物发现的首选目标。RNA 疗法也是如此，目前正在开发多种基于 RNA 的候选药物，用于治疗多种皮肤病。在这篇小型评论中，我们对目前正在临床试验中针对不同皮肤病的 RNA 疗法进行了分类。我们总结了 RNA 相关药物的主要类型，并使用目前正在开发的药物示例来说明其主要作用机制。
看到曙光——实时可视化蛋白质翻译
新的靶点空间 通过靶向 mRNA 来调节蛋白质表达已经是药物开发中一种经过验证的方法，如基于 RNAi 的疗法所示。然而，这些药物不是小分子，这严重限制了它们作为治疗策略的使用。用小分子靶向 mRNA 二级结构是一个新兴领域，但用小分子结合 mRNA 的治疗效果尚未得到验证。此外，这种方法无法实现组织选择性，因为此类药物会与目标 mRNA 在其表达的任何地方结合。Slonim 解释说，他的团队已经开发了一个使用荧光标记的转移 RNA (tRNA) 的高内涵筛选平台。tRNA 通过将特定氨基酸按照 mRNA 上的代码运输到将氨基酸链接到蛋白质的核糖体中发挥重要作用。“我们的想法是将荧光颜色附着在 tRNA 上，并将其转染到细胞中。当一对标记的 tRNA 最终位于核糖体上时，它会产生 FRET 信号，使我们能够实时看到蛋白质翻译的光，”他说。为了实现这一目标，该团队纯化并用荧光标签标记了人类所有 tRNA（46 种同工受体）（图 1）。他们设计了两个完整的 tRNA 库：一个标记有能量供体，另一个标记有能量受体（红色和绿色）。“这是产生 FRET 信号的绝佳机会。核糖体将两个 tRNA 放在一起，卸下氨基酸并构建蛋白质链。这是一个可重复的事件，发生在每个核糖体、每个细胞中——它可能是自然界中存在的最可重复的事件。我们可以在看起来像夜晚银河系的图像中看到这一现象，”他说。
太空计算 HPSC 时代的曙光白皮书
计算对于太空任务的成功至关重要。未来任务的复杂性不断增加，对自主性的需求也越来越大，因此需要开发下一代处理器。这些处理器必须具备增强的计算能力、AI 功能、高速连接和先进的安全措施。Microchip 的 PIC64 高性能航天计算 (PIC64-HPSC) 微处理器的推出标志着太空计算的变革性进步。这些抗辐射和容错 MPU 具有八个针对 AI 和机器学习任务优化的 RISC-V 64 位内核、与 TSN 以太网和 PCIe 接口的高速连接以及用于高级安全性的后量子加密。PIC64-HPSC 预示着太空探索和商业太空事业高性能计算的新时代的到来。
人工智能势不可挡：大型语言模型的曙光
人工智能爆炸式增长中最显著的进步之一是基础模型 (FM) 的诞生和兴起 (Vastola 2023)。FM 经过广泛数据训练，可以适应广泛的下游任务，并可以处理多种数据和模态 (Naz 2023)。然而，这些模型旨在作为基础，而不是用于特定的最终目标。大型语言模型 (LLM)，例如 chatGPT，是一种专门针对语言相关数据 (文本) 进行训练的 FM。通过大量数据源（包括书籍、文章、脚本和广阔的网络），LLM 可以理解单词、短语和句子之间的微妙之处。它们学会解读构成我们语言的模式、语法和语义，从而能够生成不仅连贯且与上下文相关，而且像人类一样的响应。 FM 和 LLM 之间的区别相当隐性，并且这两个术语可以互换使用。