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AIM疫苗有限公司AIM疫苗有限公司艾美疫苗股份有限公司
带状疱疹/带状疱疹病毒是独一无二的，因为它在初始感染后仍然对生命保持潜伏，而T细胞介导了绝对免疫保护。它通过增加特定的T细胞免疫来防止病毒重新激活和控制细胞内感染，从而降低了发展带状疱疹/疱疹的风险。这对应于mRNA疫苗的优势，mRNA疫苗有效地诱导T细胞反应而无需添加佐剂，并且没有与辅助剂有关的安全风险。目前，尚无mRNA Shingles/Herpes带状疱疹疫苗在世界范围内批准进行营销。目标人群中带状疱疹/疱疹带状疱疹疫苗的疫苗接种率仅为0.1％，留出了很大的改善空间。2023年，全球GSK带状疱疹/带状疱疹疫苗的销售额达到约428.6亿美元。根据中国洞察行业咨询有限公司的预测，一名行业顾问，预计中国的带状疱疹/疱疹带状疱疹疫苗的市场规模将达到约200亿卢比，全球市场规模将达到2030年约239亿美元。在批准产品以进行营销时，它将为小组的绩效带来可观的增长。
评估地方性和非地方性环境中结核病的疫苗接种策略
根据世界卫生组织的数据，结核病 (TB) 是全球传染病死亡的主要原因 (WHO, 2017)。虽然目前尚无针对成人肺结核的有效疫苗，但有十多种候选疫苗正在临床试验中。这些疫苗包括预防初次感染的暴露前疫苗和预防潜伏疾病复发的暴露后疫苗。许多流行病学模型已用于研究结核病，但大多数模型均未包括连续的年龄结构以及暴露前和暴露后接种疫苗的可能性。结合年龄相关的死亡率、疾病特性和社会接触数据，可以更真实地模拟疾病传播。我们提出了一种连续的年龄结构模型，用于研究暴露前和暴露后疫苗接种的结核病流行病学。我们使用不确定性和敏感性分析来预测非地方性环境（美国）和地方性环境（柬埔寨）中不同疫苗接种策略的有效性。具体来说，我们确定了两种情况下暴露前和暴露后疫苗接种的最佳目标年龄组。我们发现柬埔寨的最佳年龄组往往比美国更年轻，而在美国，暴露后疫苗接种的效果明显大于暴露前疫苗接种。
的体液免疫逃脱
个体在免疫反应上有很大差异，年龄，性别和遗传因素在这种固有的变异性中具有主要作用1-6。然而，驱动细胞因子分泌差异的变量（宿主对免疫挑战的关键组成部分）的定义较差。在这里，我们研究了136个变量，并确定了吸烟，巨细胞病毒潜伏感染和体重指数，这是对细胞因子反应变异性的主要因素，并具有与年龄，性别和遗传学的可比大小相似的影响。我们发现吸烟会影响先天和适应性免疫反应。值得注意的是，它对先天反应的影响很快在戒烟后很快就会丢失，并且特别与血浆CeCACAM6水平有关，而其对自适应反应的影响在个人戒烟后很久持续存在，并且与表观遗传记忆有关。在特定信号反式激活剂和代谢的调节剂下，过去吸烟对细胞因子反应的效应与DNA甲基化的关联得到了支持。我们的发现确定了与细胞因子分泌变异性相关的三个新变量，并揭示了吸烟在免疫反应的短期和长期调节中的作用。这些结果对发展感染，癌症或自身免疫性疾病的风险具有潜在的临床意义。
在急性治疗 HIV 疾病期间，完整和有缺陷的 HIV DNA 库快速双相衰减
尽管接受了抗逆转录病毒疗法 (ART)，HIV 仍会在潜伏感染细胞（HIV 病毒库）中持续存在，这些细胞会随着时间的推移而缓慢衰减。在这里，我们利用 67 名在急性感染期间接受治疗的 HIV 感染者 (PLWH) 的 500 多个长期样本，开发了一个数学模型来预测外周 CD4 + T 细胞的病毒库衰减。非线性广义加性模型显示完整 DNA 的快速双相衰减（第 0-5 周：t 1/2 ~ 2.83 周；第 5-24 周：t 1/2 ~ 15.4 周），延长至 1 年。这些估计值比之前接受慢性治疗的 PLWH 的衰减估计值快约 5 倍。缺陷 DNA 具有相似的双相模式，但数据变化更大。对于 PLWH，预测的完整和缺陷衰减速度更快，ART 启动时间较早、初始 CD4 + T 细胞计数较高和 ART 前病毒载量较低。在这项研究中，我们加深了对 ART 启动时 HIV 病毒库衰变的有限理解，为针对这一关键时期的未来治疗策略提供了信息。
对矩阵加权状态的半决赛放松 -
摘要 - 近年来，在所谓的可认证感知方法的发展中取得了显着进步，这些方法利用半闪烁，凸出放松，以找到对机器人技术中的感知问题的全球最佳选择。然而，其中许多放松依赖于简化促进问题制定的假设，例如各向同性测量噪声分布。在本文中，我们探讨了矩阵加权（各向异性）状态估计问题的半决赛松弛的紧密性，并揭示了其中潜伏在其中的局限性：基质加权因素会导致凸的松弛因失去紧密度。特别是我们表明，矩阵权重的本地化问题的半决赛松弛仅对于低噪声水平可能很紧。为了更好地理解这个问题，我们引入了状态估计的后验不确定性与通过凸面重新获得的证书矩阵之间的理论联系。考虑到这种联系，我们从经验上探讨了导致这种损失的因素，并证明可以使用冗余约束来恢复它。作为本文的第二项技术贡献，我们表明，当考虑矩阵重量时，不能使用标量加权大满贯的状态放松。我们提供了一种替代配方，并表明其SDP松弛并不紧密（即使对于非常低的噪声水平），除非使用特定的冗余约束。我们在模拟和现实世界数据上证明了制剂的紧密度。
重新定义放疗在转移性癌症中的作用
对转移性癌症和概念验证临床试验的新出现的生物学理解表明，逐渐消失所有严重的疾病对改善患者预后具有很大的希望。但是，通过常规外束放射系统的多个目标消融是繁重的，这限制了大多数晚期疾病患者的研究和利用。要克服这一后勤障碍，需要技术创新。生物学引导的放射疗法（BGRT）是一种新的外束放射疗法递送方式，将正电子发射断层扫描（PET-CT）与6 mV线性加速器相结合。关键创新是线性加速器对外向肿瘤宠物的连续响应，并在次生潜伏期内用Radi-heT-其他疗法的束带发射。这允许沉积剂量实时跟踪肿瘤。多个新硬件和算法进步进一步促进了这种低延迟反馈过程。通过将肿瘤转化为静脉注射放射性示踪剂后，BGRT有可能以有效的方式使单个患者的完全转移消融，并对患有转移性疾病的整个群体进行可扩展。未来趋势可能会进一步增强诊所中BGRT的实用性，因为该技术与放射疗法中的其他创新相吻合，包括新型剂量绘画和分级方案，放射线分析和新的放射性示例。
将反疫苗情绪建模为一种文化病原体
摘要 对健康相关性状产生有害影响的文化传播性状可被视为文化病原体。文化病原体可以与其相关的健康相关性状产生耦合动力学，因此，了解健康相关性状的动态有助于了解相关文化病原体的动态。在这里，我们将反疫苗情绪视为一种文化病原体，用相关的疫苗可预防疾病的感染动态来建模其“感染”动态。在由反疫苗情绪的 SIR 模型和传染病的相互作用 SIR 模型组成的耦合易感-感染-抗性 (SIR) 模型中，我们探讨了反疫苗情绪对疾病动态的影响。我们发现疾病的流行取决于情绪的存在，情绪的存在可以使疾病成为地方病，而否则它们会消失。此外，情绪动态可能会造成疾病在长期潜伏后突然复发的情况。我们研究了基于选择性情绪的互动对情绪和疾病动态的影响，确定了一种权衡，即选择性相遇有助于疾病的传播，但会阻碍情绪的传播。我们的研究结果有助于找到减少文化病原体对疾病影响的策略，阐明了文化进化模型在疾病动态分析中的价值。
BRaVE：生物防范研究虚拟环境计划
由于对宿主在面对普遍存在的病原体时的恢复机制知之甚少，因此对抗生物威胁的能力有限。多细胞宿主（例如植物、动物和人类）的恢复力取决于单个细胞的易感性和有效的防御机制，以阻止感染扩散并消灭病原体。表观基因组学领域的最新研究表明，表观遗传学在宿主防御中起着关键作用。表观遗传机制共同作用，打开或关闭染色体区域以控制基因表达。由此产生的基因组动态结构变化支撑着大多数生物功能，包括对感染的反应。相反，病原体可以改变基因组结构，以重新调整宿主细胞功能，增强病原体复制或建立潜伏或持续感染。作为回应，宿主采用表观遗传修饰来对抗感染，从而改变其自身基因组的表达和 3D 空间配置。研究人员推测，表观遗传修饰在有弹性的宿主细胞和易感宿主细胞之间有所不同，表观基因组和基因组的潜在变化是病原体类别的特征。尽管最近取得了进展，但科学家和决策者缺乏快速比较和识别这些病原体引起的宿主基因组变化的方法，以了解易感性和弹性。
基于GPU的私人信息检索针对机上机器学习推理
抽象的机上计算机学习（ML）推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是，对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序，纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是，建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表，这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍，我们建议使用私人信息检索（PIR）有效，私人地从服务器中嵌入嵌入，而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算，因此很密集，无法直接用于潜伏敏感的推理任务，我们1）提出了基于GPU的新型PIR加速度，以及2）与下游ML的pir共同设计PIR，以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上，超过了CPU PIR实现，而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。，对于各种设备上的ML插图，例如建议和语言建模，我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100，000的查询 - 基于CPU的基线，A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。