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预测性脑电图签名的多基因信息的方法使抗抑郁治疗预测：概念验证研究
摘要在每个治疗步骤中，治疗反应的机会很小，对重度抑郁症（MDD）的治疗受到阻碍，这部分是由于缺乏确定的结果预测性生物标志物。在这里，我们假设多基因信息的EEG特征可能有助于预测抗抑郁治疗反应。使用多基因的脑电图（EEG）数据驱动的数据还原方法，我们在大型队列中识别大脑网络（n = 1,123），并发现与抗抗抑郁剂反应的多基因风险评分（PRS）相关的性别（男性患者，n = 617）。随后，我们在三个独立数据集中证明了该网络在预测对抗抑郁药（Male，n = 232）以及重复的经颅磁刺激（RTMS）和同意心理治疗的反应方面的效用（男性，n = 95）。这个网络显着改善了治疗反应Predic-
![基于所需导航性能 (EoR) (RNP) 概念验证和实施计划：人为因素差距分析 [第 1 阶段最终报告]](/simg/d\db27fc2e7e22fa4001b25110d1c7801e3c0e5070.webp)
基于所需导航性能 (EoR) (RNP) 概念验证和实施计划：人为因素差距分析 [第 1 阶段最终报告]
15. 补充说明 本研究由美国联邦航空管理局的下一代人为因素部门资助，合同编号为 DTFAWA-15-D-00025，TORFP 5092，建立在所需导航性能人为因素实施指导支持的基础上。Architecture Technology Corporation 分包给 Evans Incorporated，以提供空中交通管制运行人为因素方面的研究专业知识。据信，这项研究代表了对美国空中交通管制中使用 RNP-AR 方法相关的运行人为因素的首次调查之一；之前在基于性能的导航领域的人为因素研究主要针对驾驶舱的人为因素。本研究分两个阶段进行：第一阶段是分析 EoR 运行中的人为因素考虑因素，而第二阶段涉及实施指导材料的开发。本报告是与该项目相关的两份报告中的第一份，提供了第一阶段的结果。本报告对合同交付物进行了轻微修改，以提高可访问性。 16. 摘要 美国联邦航空管理局 (FAA) NextGen 人为因素部门委托开展这项研究，以确定和分享从两个空中交通管制机构获得的经验教训，这两个机构是“早期采用”基于要求的导航性能 (EoR) (RNP) 程序的机构。西雅图-塔科马国际机场和丹佛国际机场
医疗保健专业人员的动机沟通培训计划支持糖尿病足溃疡患者的依从性：概念验证研究
糖尿病足溃疡患者对治疗建议的依从性较差。但是，支持该人群依从性的最有效方法尚不清楚。本研究旨在使用基于理论和基于证据的策略来评估与这些患者合作的医疗保健专业人员的动机交流培训计划的初步有效性。使用非随机，受控的前后设计的概念证明研究。六名足病医生参加了动机沟通培训计划。进行预训练，进行观察，以检查足病医生在常规咨询中使用的沟通方式。患者（n = 25）还评估了对限制体重活动的自主支持，自决和平均每日步数的看法。在培训后，观察和患者措施与不同的患者重复（n = 24）。的观察表明，在进行培训计划后，足病医生表现出更高的支持性的沟通方式（例如，花时间来了解患者的观点）。培训组中的患者报告了更高水平的自主支持，而自决以限制体重减轻活动不变。尽管训练后组的平均每日步数较低，但差异在统计学上并不显着。这是第一项研究在与糖尿病足溃疡患者常规咨询中实施动机交流策略的第一项研究。结果表明，培训可以增强医疗保健专业人员的动机沟通能力，并有可能解决依从性问题，但是，更大的群集随机对照试验是必要的。
体内碱基编辑概念验证，用于灭活 PCSK9 基因并降低人类 LDL 胆固醇
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法案》所定义的“前瞻性陈述”，涉及重大风险和不确定性，包括有关公司正在进行的 Heart-2 临床试验的陈述；对公司 Heart-1 试验的预期；获得监管部门批准和启动 VERVE-201 临床试验的时间；公司 PCSK9 和 ANGPTL3 计划的临床数据的时间和可用性；以及公司的战略计划和前景。本演示文稿中包含的所有陈述（历史事实陈述除外），包括有关公司战略、未来运营、未来财务状况、前景、计划和管理目标的陈述，均为前瞻性陈述。“预期”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“期望”、“打算”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“项目”、“应该”、“目标”、“将”、“会”等词语和类似表述旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。任何前瞻性陈述均基于管理层对未来事件的当前预期，并受多种风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中所述或暗示的结果存在重大不利差异。这些风险和不确定性包括但不限于与公司有限的经营历史相关的风险；公司及时提交和获得其候选产品的监管申请批准的能力；推进其候选产品的临床试验；在预期的时间表上或完全启动、招募和完成其正在进行的和未来的临床试验；正确估计公司候选产品的潜在患者人群和/或市场；在临床试验中复制 VERVE-101、VERVE-102 和 VERVE-201 的临床前研究和/或早期临床试验中发现的积极结果；在当前和未来临床试验中按照预期的时间表推进其候选产品的开发；获得、维护或保护与其候选产品相关的知识产权；管理费用；并筹集实现其业务目标所需的大量额外资金。此外，本演示文稿中包含的前瞻性陈述代表公司截至本新闻稿之日的观点，不应被视为代表公司截至本新闻稿之日之后任何日期的观点。有关其他风险和不确定性以及其他重要因素的讨论，其中任何因素都可能导致公司的实际结果与前瞻性陈述中的结果不同，请参阅“风险因素”部分，以及公司最近向美国证券交易委员会提交的文件和公司未来向美国证券交易委员会提交的其他文件中对潜在风险、不确定性和其他重要因素的讨论。公司预计后续事件和发展将导致公司的观点发生变化。但是，虽然公司可以选择在未来某个时间点更新这些前瞻性陈述，但公司明确表示不承担任何义务。
概念验证 MarkIt：利用区块链进行医学成像研究的协作人工智能注释平台
当前医学图像处理研究在很大程度上依赖于输入数据的数量和质量。具体来说，监督机器学习方法需要注释良好的数据集。缺乏注释工具限制了实现大容量处理和具有适当奖励机制的扩展系统的潜力。我们开发了基于 Web 的工具 MarkIt，用于使用人工智能和区块链技术协作注释医学图像数据。我们的平台可处理医学数字成像和通信 (DICOM) 和非 DICOM 图像，并允许用户以高效的方式注释它们以进行分类和对象检测任务。MarkIt 可以加速注释过程并跟踪用户活动以计算公平的奖励。对三名经过专业培训的放射科医生进行了概念验证实验，他们每人注释了 1,000 份胸部 X 光片以进行多标签分类。我们计算了评分者之间的一致性并估计了数据集的价值，以使用加密货币分配注释者的奖励。我们假设 MarkIt 可以让通常很繁琐的注释任务变得更加高效。此外，MarkIt 还可以作为一个平台，用于评估数据的价值，并在未来以更具可扩展性的方式交易注释结果。该平台可在 https://markit.mgh.harvard.edu 上公开测试。
基因调控和基因编辑工具及其在视网膜疾病和神经保护中的应用：从概念验证到临床试验
基因编辑和基因调控领域正在不断开发新的、更安全的工具，超越最初的 CRISPR/Cas9 技术。随着更多先进应用的出现，了解和建立更复杂的基因调控和编辑工具对于有效的基因治疗应用至关重要。眼科是基因治疗应用的领先领域之一，有 90 多项临床试验和大量概念验证研究。大多数临床试验都是基因替代疗法，非常适合单基因疾病。尽管 Luxturna 取得了临床成功，但基因替代疗法仍然存在一些局限性，包括靶基因的大小、启动子的选择以及致病等位基因。因此，进一步尝试采用新的基因调控和基因编辑应用对于针对现有方法无法实现的视网膜疾病至关重要。CRISPR-Cas9 技术凭借其基因编辑特性为矫正基因疗法打开了大门。 CRISPR-Cas9 相关工具（包括碱基修饰器和主要编辑）的进步已经提高了碱基编辑方法的效率和安全性。虽然碱基编辑是一项非常有前途的努力，但不干扰基因组变化的基因调控方法也正在成为更安全的替代方案。反义寡核苷酸是纠正剪接缺陷或消除突变 mRNA 的最常用方法之一。更复杂的基因调控方法（如人工转录因子）也是另一个发展中的领域，它允许针对单倍体不足条件、功能等效基因、
使用诱发干扰深部脑刺激 (eiDBS) 实时控制帕金森病患者的苍白球振荡：该领域的概念验证
需要实时控制基底神经节神经活动的方法来阐明 8-35 Hz（“β 波段”）振荡动力学在帕金森病 (PD) 运动体征表现中的因果作用。在这里，我们表明，由具有精确幅度和时间的电脉冲引起的共振 β 振荡可用于可预测地抑制或放大人类苍白球内节 (GPi) 中的自发 β 波段活动。使用这种称为闭环诱发干扰深部脑刺激 (eiDBS) 的方法，我们可以抑制或放大 PD 患者的频率特定 (16-22 Hz) 神经活动。我们的结果强调了 eiDBS 在表征振荡动力学在 PD 和其他脑部疾病中的作用以及开发个性化神经调节系统方面的实用性。
基于大语言和图像识别模型的2型糖尿病的AI营养师Mellitus Management：临床前概念验证研究
背景：在中国糖尿病患者的营养管理是由于注册临床营养师供应量低，这是一个重大挑战。为了解决这个问题，创建了使用高级语言和图像识别模型的基于人工智能（AI）的营养学计划。该程序可以从患者的餐食图像中确定成分，并提供营养指导和饮食建议。目的：本研究的主要目的是评估支持该计划的模型的能力。方法：通过多步过程评估了针对2型糖尿病（T2DM）患者的AI营养学计划的潜力。首先，在T2DM和内分泌学家中进行了一项调查，以识别饮食实践中的知识差距。然后，通过中国注册的营养师检查对ChatGpt和GPT 4.0进行测试，以评估其在提供循证饮食建议方面的熟练程度。Chatgpt对有关医疗营养疗法的常见问题的回答与专业营养师的专家反应进行了比较，以评估其熟练程度。该模型的食品建议经过审查，以与专家建议保持一致。开发了一种基于深度学习的图像识别模型，用于成分水平的食物识别，并将其性能与现有模型进行了比较。最后，开发了一个用户友好的应用程序，集成了语言和图像识别模型的能力，以改善T2DM患者的护理。Chatgpt和GPT 4.0都通过了中国注册营养师检查。结果：大多数患者（182/206，88.4％）要求更直接，全面的营养管理和教育。Chatgpt的食物推荐主要与最佳实践一致，除了某些食物，例如根蔬菜和干豆。专业的营养师对Chatgpt对常见问题的回答的回报基本上是积极的，其中162个提供了有利的评论。多标签图像识别模型评估表明，Dino V2模型的平均F 1得分为0.825，表明识别成分的精度很高。结论：模型评估是有希望的。基于AI的营养学家计划现已准备好进行监督的试点研究。
IMMUNICY-1：利用 CYAD-211 靶向 BCMA，建立基于 shRNA 的同种异体 CAR-T 细胞治疗平台的概念验证
● 源自健康供体细胞的现成同种异体嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞有可能克服自体 CAR T 细胞制造耗时带来的许多问题，并且便于重复给药。然而，同种异体 T 细胞的过继转移存在移植物抗宿主病 (GvHD) 的风险。
利用组胺类似物靶向趋化因子受体 CXCR4 来减轻青少年关节炎的炎症：COVID-19 治疗方法的概念验证
3 巴黎大学，法国巴黎。 4 法国巴黎巴斯德研究所转化免疫学实验室。 5 BIOASTER，法国里昂。 6 法国巴黎 INSERM UMR-S1124，干细胞、信号和朊病毒团队。 7 INSERM UMR - S1109，法国斯特拉斯堡大学医学院、OMICARE 大学医院联盟、斯特拉斯堡转化医学联盟 (FMTS)。 8 法国斯特拉斯堡大学医院国家罕见自身免疫性疾病参考中心 RESO 临床免疫学和内科系。 9 法国斯特拉斯堡大学 UFR 医学院。 10 IRIM，蒙彼利埃大学，CNRS UMR 9004，蒙彼利埃，法国。 11 法国巴黎公立医院内克尔大学医院儿科血液学-免疫学和风湿病学科、RAISE 罕见疾病参考中心。