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系统性和局部性溶瘤病毒疗法
（*）癌症类型| Cancer.net（**）肿瘤学癌症药物市场规模预计将达到美元（Globenewswire.com）和肺癌：Insights10报告（***）癌性病毒免疫疗法市场规模预计到2030年将达到24亿美元。 Biospace
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
出生前 - 忽视如何严重2024
如果孩子与照料者几乎没有互动，它可以改变情感和言语途径的发展和影响他们的学习能力。如果营养不良，神经细胞可能会变得弱或受损，这可能会导致脑功能降低。这可能会对以后的生活产生影响。
研究描述-HTLV抗体确认试验检测...
对于抗体检测难以发现的病例，通过对抗体反应性和原病毒的详细分析积累数据将有助于改进检测试剂、将准确的结果告知献血者，以及了解日本HTLV-2感染的实际状况。此外，了解国内流行毒株的特点及外来毒株的流入情况，对采取输血用血液制品传染病防治措施至关重要。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
溶瘤腺病毒和免疫肽症
肿瘤病毒（OVS）是生物治疗剂，在避免正常健康细胞的同时选择性破坏癌细胞。除了直接进行脑分解外，OV感染还诱导肿瘤微疗法的浮动转移以及肿瘤相关抗原（TAA）的释放，可能会诱导抗肿瘤免疫。由于其免疫刺激作用，已经探索了针对特定TAA的癌症疫苗接种的OV。但是，这种方法通常需要对病毒的遗传修饰和每个靶标的新病毒载体的产生，这很难为低普遍的抗原实施。在最近的一项研究中，Chiaro等。提供了关于如何实施肽疫苗接种平台的优雅概念证明，以克服这种限制间皮瘤的局限性。作者表明，在人间皮瘤中鉴定免疫统一的TAA并用它们涂上溶瘤腺颗粒的可行性。结果是一种基于定制病毒的癌症疫苗，它绕过了遗传学工程病毒产生的时间和资源消耗的步骤。尽管仍然有待解决的问题，但这种有趣的方法提出了使用溶溶病毒疗法的个性化癌症医学的新型策略。
功能性纤溶酶原激活剂抑制剂1在...
latelet具有循环纤溶酶原作用抑制剂1（PAI-1）的主要储层，但据报道，这种抑制剂池的功能活性较低，导致就其对血栓稳定性的贡献引起了争论。在这里，我们分析了激活血小板分泌的PAI-1的命运，并检查其在保持血栓完整性中的作用。血小板的激活导致PAI-1转移到内属的外部小叶上，最大程度地暴露于强烈的双重激动剂刺激中。pai-1可以在磷脂酰丝氨酸expos的“ cap”及其co因子，玻璃纤维蛋白和纤维蛋白原的“帽”共定位。将Tirofiban或Gly-Pro-Arg-Pro纳入PAI-1的暴露显着减弱，表明整联蛋白αIIIBB 3和纤维蛋白在将PAI-1递送至活化膜中至关重要。刺激后血小板分离为溶剂和细胞成分，揭示了两种级分的PAI-1抗原和活性，约有40％的总血小板衍生的PAI-1与细胞分数有关。使用多种纤维溶解模型，我们发现血小板对组织纤溶酶原激活剂（TPA）介导的凝块溶解产生强大的稳定作用。血小板裂解物以及可溶性和细胞级分，以PAI-1依赖性方式稳定血栓对过早降解。我们的数据首次显示了PAI-1的功能池固定在刺激血小板的膜上并调节局部纤维蛋白溶解。我们揭示了整联蛋白αIIIBB 3和纤维蛋白在从血小板α-粒状到活化膜中递送中的关键作用。这些数据表明，靶向血小板 - 固定的PAI-1可能代表了新型纤维蛋白水解剂的可行靶标。
抗肿瘤激酶抑制剂：一类新型强效抗...
溶组织内阿米巴是一种原生动物寄生虫，全球约有 5000 万人感染该病，每年约有 7 万人死亡。自 20 世纪 60 年代以来，人们已用甲硝唑成功治疗溶组织内阿米巴感染。但甲硝唑疗法也存在缺点，包括副作用、疗程长以及需要其他药物来预防囊肿介导的传播。溶组织内阿米巴拥有一个约 300-400 个成员的激酶组，其中一些成员此前已被研究作为开发杀阿米巴候选药物的潜在靶点。然而，尽管这些努力发现了新型强效的溶组织内阿米巴激酶抑制剂，但没有一种药物获得批准。在本研究中，我们采用了另一种方法，在体外测试了一组 12 种此前已获 FDA 批准的抗肿瘤激酶抑制剂对溶组织内阿米巴滋养体的作用。由此，我们鉴定出达沙替尼、博舒替尼和依鲁替尼在低微摩尔浓度下为杀阿米巴药物。接下来，我们利用最近开发的计算工具鉴定出另外 12 种药物，它们的人体蛋白质靶标特征与最初的三种药物相似。对这另外 12 种药物进行测试后，我们鉴定出普纳替尼、来那替尼和奥莫替尼具有很强的药效，EC 50 值在亚微摩尔范围内。研究发现，这六种药物杀死溶组织阿米巴原虫滋养体的速度与甲硝唑一样快。此外，还发现依鲁替尼可以杀死模型生物侵入阿米巴原虫的传染性囊肿阶段。因此，与目前治疗策略中使用的所有药物相比，依鲁替尼同时具有杀阿米巴和杀囊肿的特性。这些发现共同表明，抗肿瘤激酶抑制剂是一类非常有希望对抗这种广泛传播且破坏性极强的疾病的强效药物。
噬菌体lambda -dna-未消除
从受感染的大肠杆菌菌株W3350中分离出双链DNA（CL857 IND1 SAM7）分离出双链DNA。分子量为31.5 x 10e6 daltons，长度为48,502个碱基对。通过凝胶过滤从热诱导的溶菌原大肠杆菌CL857 S7中分离出噬菌体。通过苯酚/氯仿提取从纯化的噬菌体中分离出DNA，并透析透析于10mm Tris-HCl（pH7.4）和1mm EDTA。