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PrecisionFDA：创新和
App-a-thon 于 2024 年 2 月 26 日至 2024 年 4 月 26 日举行。App-a thon 的目标是评估 AutoML 应用于生物医学数据集的有效性。参与者根据他们之前的 ML 经验在两个挑战等级之间进行选择：ML 和高级 ML。ML 等级适用于可能没有太多数据科学经验但希望接触使用 AutoML 工具和生物医学数据的参与者。高级 ML 等级适用于具有数据科学经验并了解 ML 流程中各个步骤（例如数据预处理、特征工程和模型构建）的参与者。这两个等级都使用 AutoML 工具来研究提供的脑癌基因表达数据集。对于高级 ML 等级，参与者收到了额外的美国国家癌症研究所临床蛋白质组学肿瘤分析联盟 (NCI CPTAC) 数据集，如工作流程图所示（图 1）。
创新和趋势
循证医学的进步（EBM）迎来了医疗保健的新时代，其特征是创新，尖端技术的整合以及研究和实践中不断发展的趋势。这些进步扩大了EBM的范围和影响，使医疗保健提供者能够提供更具个性化，有效和有效的护理。在此解释中，我们将探索塑造循证医学景观的最新创新和趋势。循证医学中最重要的进步之一是精密医学的出现，这些医学利用基因组学，蛋白质组学和其他OMICS技术来针对个别患者的遗传组成，生活方式因素和疾病特征量身定制医疗治疗。精确医学使医疗保健提供者能够确定最有可能从特定干预措施中受益的患者，从而导致更具针对性和个性化的护理。电子健康记录（EHR），可穿戴设备和其他健康数据源的扩散已经生成了大量数据，可以分析这些数据，以提取有价值的见解，以实现基于证据的决策。大数据分析技术，例如机器学习和自然语言处理，使研究人员和临床医生能够在大规模医疗保健数据集中确定模式，趋势和关联，从而促进发现新颖的干预措施，危险因素和治疗成果。传统的临床试验为受控条件下的医疗干预措施的功效和安全性提供了宝贵的见解。但是，来自观察性研究，注册表和电子健康记录的现实证据（RWE）提供了有关干预措施在常规临床实践中的表现的补充见解。RWE允许医疗保健提供者评估不同患者人群和现实世界中干预措施的有效性，成本效益和比较有效性，从而增强了基于证据的建议的相关性和适用性。共享决策（SDM）已成为基于证据的实践的关键组成部分，强调医疗保健提供者和患者之间的协作讨论，以做出有关治疗选择的明智决定。SDM将最佳可用证据与患者的偏好，价值观和目标集成在一起，以共同创建与患者的个人需求和偏好保持一致的治疗计划，从而提高了患者满意度，依从性和健康结果。远程医疗和数字健康技术的广泛采用彻底改变了医疗服务的提供，实现了远程咨询，监测和干预措施。远程医疗平台，移动健康应用程序和可穿戴设备使患者有能力积极参与他们的护理，访问循证信息，并实时跟踪其健康指标。这些数字健康工具促进了持续监测，对健康问题的早期发现以及及时的干预措施，支持基于证据的决策并改善医疗保健的访问和结果。实施科学专注于通过研究将基于证据的干预措施转化为常规临床护理的方法和策略来弥合研究和实践之间的差距。实施科学框架，例如实施研究的合并框架（CFIR）和RE-AIM框架，提供了系统的方法来评估
控制中枢神经系统发育和疾病的大脑免疫系统
图2：B-1A细胞在发育过程中B-1A细胞的少突胶质细胞的发育控制机理，B细胞被CXCL13从血液中吸引，CXCL13是由脉络膜丛产生的，并被定位于边界区域，例如脉络膜丛和脑膜。这些B细胞将其性质变成B-1A细胞，产生天然抗体，促进OPC的生长并控制少突胶质细胞的成熟。
关于神经科学的家庭道德讨论的概述
对“促进学术研究”提出了建议，然后据报道了科学与技术局关于促进脑科学的研究小组的“脑科学时代”。此外，在1997年3月，教育部学术委员会指定的研究领域促进小组委员会发表了一份报告，标题为“促进大学和其他人的脑研究”，同年5月，生命科学和科学技术委员会的生命科学委员会委员会对科学和技术委员会的生命科学小组委员会提出了有关其对研究和研究的研究。其中，“设定旨在实现目标的研发的战略目标”在三个领域设定了研发目标：“知道大脑”，“保护大脑”和“创造大脑”，该提议是在未来20年中取得研究成果。自2002年以来，还增加了“发展大脑”的区域。根据“关于大脑研发的长期思想”的意图，神经科学中心是在1997年10月在瑞肯研究所建立的，神经科学研究是在包括该中心在内的各种研究机构的国家支持下进行的（SEKI 2010； Tachibana 2009； Tachibana 2009）。
赢创可持续发展 - 2024
1. 包括约 3500 万欧元用于高性能材料 | 2. 约 3.5 亿欧元/年 | 3. 平均约 8000 万欧元/年，包括约 1500 万欧元/年用于 PM，未来几年将逐步增加