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使用细胞周期阶段特定速率效应分析和建模癌症药物反应
确定有效的治疗策略是改善乳腺癌患者治疗效果的主要挑战。为了全面了解临床相关的抗癌药物如何调节细胞周期进程，我们使用基因工程乳腺癌细胞系来追踪药物引起的细胞数量和细胞周期阶段的变化，以揭示随时间变化的药物特异性细胞周期效应。我们使用线性链技巧 (LCT) 计算模型，该模型可以忠实地捕捉药物引起的动态反应，正确推断药物效应，并重现对特定细胞周期阶段的影响。我们使用 LCT 模型来预测未见药物组合的影响，并在独立的验证实验中证实这些影响。我们综合的实验和建模方法为评估药物反应、预测有效的药物组合和确定最佳药物排序策略开辟了道路。
2022-2025 年战略规划概述
计划是对希望的宣示，不是轻率的乐观，而是对未见未来的真正切实的希望。这项战略计划为加拿大联合教会指明了大胆、充满希望、可持续的未来。这项努力不是为了机构的利益，也不只是为了构成我们遗产和现在的信仰社区的需求。这是因为我们相信加拿大联合教会被召唤来以爱和正义见证基督在这个地方和时间复活的解放治愈。“在这样的时刻”（以斯帖记 4:14）的计划是我们打破衰落和绝望叙事的最大努力。该计划确定了强有力的目标，提供了清晰的愿景，并提出了五个相互关联的战略目标，力求创造增长条件，减缓甚至阻止参与度、影响力和资金的下滑。维持现状不是一种选择。
开放世界的语义细分包括类相似性
解释摄像机数据是自主行动系统（例如自动驾驶汽车）的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境，并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段，即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法，该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割，同时可以识别新类别，而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外，为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量，这在下游任务（例如计划或映射）中可能是有用的信息。通过广泛的实验，我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果，并且可以区分不同的未知类别。
fMRI 数据的神经拓扑因子分析
神经影像学研究针对少量参与者和刺激物产生了数 GB 的时空数据。研究人员很少尝试建模和检查个体参与者之间的差异——只要使用正确的统计工具，即使在小样本中也应该可以解决这个问题。我们提出了神经拓扑因子分析 (NTFA)，这是一种概率因子分析模型，可以推断参与者和刺激物的嵌入。这些嵌入使我们能够将参与者和刺激物之间的差异推断为信号而不是噪声。我们根据内部试点实验的数据以及两个公开可用的数据集评估 NTFA。我们证明，与以前的拓扑方法相比，推断参与者和刺激物的表示可以提高对未见数据的预测泛化。我们还证明推断的潜在因子表示对于下游任务（例如多体素模式分析和功能连接）很有用。
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
数字货币和下一代市场基础设施
GDF 一直在响应社区的需求。稳定币更新小组开始了审查和更新稳定币代码的过程。在 5 月份的 NFT 会议之后，我们创建了 NFT 中心，以收集有关非同质化代币处理的标准和法律观点。在 COP26 会议召开之际，GDF ESG 报告汇集了成员们对加密货币在净零排放竞赛、影响力投资和可持续金融中的作用的激烈辩论的见解。2021 年确实是加密货币和数字资产成为主流的一年，全球市值超过 2 万亿美元。NFT 被收录在柯林斯词典中，体育场馆以加密货币交易所命名。通货膨胀率已升至西方 30 多年来未见的水平，许多实际股票收益率处于负值区域，而价格却实现了两位数的增长。
通过具有排序损失的神经网络匹配抗癌化合物和肿瘤细胞系
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分，从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致：我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题，其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展，该模型采用排序损失，并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现，排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
通过人工智能预测结合亲和力和自然性实现抗体优化
传统的抗体优化方法涉及筛选可用序列空间的一小部分，通常会导致候选药物具有次优的结合亲和力、可开发性或免疫原性。基于两种不同的抗体，我们证明，在高通量亲和力数据上训练的深度上下文语言模型可以定量预测未见抗体序列变体的结合。这些变体在很大的突变空间中跨越了三个数量级的 KD 范围。我们的模型显示出强大的上位效应，这凸显了对智能筛选方法的需求。此外，我们引入了“天然性”的建模，这是一种对抗体变体与天然免疫球蛋白的相似性进行评分的指标。我们表明，天然性与药物可开发性和免疫原性的指标有关，并且可以使用遗传算法与结合亲和力一起对其进行优化。这种方法有望加速和改善抗体工程，并可能提高开发新型抗体和相关候选药物的成功率。
学习推迟人口：一种元学习方法
学习推迟（L2D）框架的学习允许自主系统通过将艰难的决策分配给人类的前提来安全和强大。L2D上的所有现有工作都假定每个专家都已识别，如果要更改任何一个专家，则应重新训练该系统。在这项工作中，我们减轻了这一约束，制定了一个可以在测试时间内与未见面的专家应对的L2D系统。我们通过使用元学习来实现这一目标，即同时考虑基于优化和基于模型的变体。给定一个小上下文设置以表征当前可用的外观，我们的框架可以快速调整其范围的政策。对于基于模型的方法，我们采用了一种注意机制，该机制能够在上下文集中寻找与给定测试点相似的点，从而对专家的能力进行了更精确的评估。在实验中，我们验证了有关图像识别，交通符号和皮肤病变诊断基准的方法。
1 fy 2023 WPI程序的随访。
最近重点介绍患有自闭症谱系障碍（ASD）的儿童表现出认知僵化，并且倾向于在特定的思想和行为中持续存在，而患有多动症的儿童则表现出不稳定的认知且难以集中。尽管存在这种对比，但在临床上，这两个普遍的神经发育障碍通常被报告在同一个体中共存，有时被视为两种疾病的重叠。采用2023年7月6日在Eneuro发表的新型能源景观分析，主要研究员（副教授）Takamitsu Watanabe和来自UC Berkeley大学的本科实习生Daichi Watanabe先生发现，ASD+ADHD条件不是ASD+ADHD条件的简单合并。相反，该条件是ASD的生物亚型，其认知不稳定性的基础是纯ADHD中未见的独特脑动力学。这些发现表明ASD和ADHD的合并症需要定制诊断和治疗