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患者来源的异种移植模型和人工智能对精准医疗的作用
准确表征人类疾病的能力对于生物医学研究至关重要。在这一努力中，动物模型已被证明是解剖复杂生物过程和评估治疗方法的极佳工具。1 从克罗顿的阿尔克迈翁对犬类智力的开创性研究到当前热衷于研制 COVID-19 疫苗，动物模型在大大改善人类和动物健康的创新中发挥了重要作用。2 21 世纪最先进的科学技术现实的偶然介入，即人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DL)、器官芯片系统 (OOC)、3D 和 4D 生物打印、组学技术等，为我们提供了利用动物模型进行医学研究的新范例。3
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
从基因组革命到单细胞精准洞察
单细胞测序 (SCS) 技术是一种在单细胞水平上分析遗传物质的方法，它为了解细胞异质性提供了广泛的见解。它拓宽了肿瘤学研究的范围，使人们能够探索不同细胞类型组织内的功能和遗传多样性。此外，SCS 还促进了转移追踪和肿瘤微环境分析等复杂生物过程的研究。然而，由于临床可及性不足和应用成本高，SCS 方法的实施受到阻碍。本综述通过关注癌症研究和精准医疗领域，研究了 SCS 技术的发展，分析了各种商业平台的吞吐量、可及性和成本趋势。尽管第三代测序平台取得了重大进展，为单细胞遗传信息测序提供了高精度、多功能性和吞吐量，但这些方法面临着高错误率、资金不足和数据分析复杂等挑战。此外，我们已经确定，过去十年的进步已经实现了个性化医疗和细胞异质性的深入分析，彻底改变了医学、生物技术和生物研究等领域。我们预计我们的分析将通过以下方式在医疗保健领域取得广泛进步：
回顾利用 CRISPR-Cas9 进行精准基因编辑以推进癌症免疫治疗和阿尔茨海默病的策略
精准医疗方法，例如通过成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 及其相关蛋白 (Cas-9) 进行基因编辑，正在彻底改变阿尔茨海默病和癌症等复杂疾病的治疗策略。在这篇综述中，我们探讨了 CRISPR-Cas9 在这些疾病的先进疗法中的应用，以及其针对衰老细胞的潜力。由于阿尔茨海默病的风险与基因突变和变异密切相关，因此使用基因编辑技术通过修改与疾病相关的蛋白质来纠正这些基因错误变得至关重要。对于癌症，为了增强免疫治疗方法，已经利用免疫细胞的修饰来提高其抗肿瘤功效。此外，该综述还研究了 CRISPR-Cas9 在靶向衰老细胞方面的作用，衰老细胞与衰老相关疾病和癌症进展都有关。虽然在引入递送方法和特异性方面仍存在挑战，但 CRISPR-Cas9 代表了在开发针对这些具有挑战性的健康问题的有针对性的个性化治疗方面取得的重大进步。
动力与精准的结合 - Elite Motion
Elite Motion® 推出了 Hypergear X®，这是传动系统发展史上的里程碑。这种先进的减速和倍增系统是多年研究和开发的成果，旨在超越传统减速器的极限，为性能和效率树立新标准。凭借其“正在申请专利”的技术，Hypergear X® 具有独特的能力，可以适应各种工业应用，从自动化和机器人到航空航天和可再生能源。它以各种传动比提供最佳动力传输，兼具坚固性和操作灵活性。除了卓越的性能外，Hypergear X® 还体现了我们对可持续发展的承诺。它降低了能源消耗并使用可持续材料，促进了更环保的工业运营。了解 Hypergear X® 如何改变您的运营，提高效率和可持续性。
人工智能在神经系统疾病精准给药治疗中的应用
简介：神经系统疾病是指影响大脑、脊髓和人体其他神经（神经元）的疾病。涉及中枢神经系统 (CNS) 和周围神经系统 (PNS) 的脑部疾病以及脑癌是一些最常见、最致命且治疗不足的疾病。每年因 CNS 相关问题导致的 680 万死亡病例中，超过 100 万人是由神经退行性疾病引起的，包括胶质母细胞瘤 (GBM)、帕金森病 (PD) 和阿尔茨海默病 (AD)。已经开发了几种药物来解决治疗 CNS 疾病时与毒性、特异性和递送相关的问题。然而，治疗药物很难穿过血脑屏障 (BBB) 等屏障，这会降低治疗效果。此外，一些治疗剂的水溶性差、半衰期短、生物利用度低（需要频繁高剂量给药）以及水溶性差（可能导致多种严重副作用，如运动障碍、口腔炎、睡眠障碍、焦虑和抑郁）限制了它们在治疗中枢神经系统疾病中的应用。这些问题凸显了精准药物输送的必要性，例如使用聚多巴胺纳米颗粒 (PN) 作为模型，由于中枢神经系统中存在聚多巴胺受体，可以在细胞水平上改变或操纵各种过程，以实现所需的属性。这些纳米颗粒是药物输送和其他方法的有效替代品，因为它们具有纳米尺寸，可以穿过血脑屏障。鉴于它们的生物相容性、高稳定性、表面改性和可调节的靶向功效，它们可用于运输生物活性化合物，尤其是穿过血脑屏障。它们有可能成为一种向中枢神经系统输送药物的有吸引力的方法。人工智能 (AI) 已成为精准医疗发展的关键技术。这是因为 AI 可以分析和解释生物数据并实现智能活动的自动化。尽管 AI 已用于药物输送，但几乎没有证据表明
立即发布 Orbia 的精准农业业务 Netafim 凭借一体化灌溉操作系统成功实现数字化农业
Orbia Advance Corporation, SAB de CV (BMV: ORBIA*) 是一家由共同目标驱动的公司：改善世界各地的生活。Orbia 的业务涉及聚合物解决方案（Vestolit 和 Alphagary）、建筑和基础设施（Wavin）、精准农业（Netafim）、连接解决方案（Dura-Line）以及氟和能源材料（Koura）领域。Orbia 的五个业务集团共同致力于确保粮食和水安全、扩大信息访问和连接以及通过基础和先进材料、特种产品和创新解决方案推进脱碳和能源转型。Orbia 拥有一支由 24,000 多名员工组成的全球团队，商业活动遍及 100 多个国家，业务遍及 50 多个国家，全球总部位于波士顿、墨西哥城、阿姆斯特丹和特拉维夫。该公司在 2023 年创造了 82 亿美元的收入。要了解更多信息，请访问：orbia.com
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
2024-精准地热钻探 PTA
地热系统可节省能源，并支持 GSA 实现到 2045 年实现联邦房地产投资组合电气化的目标。GSA 的 1,500 栋建筑中有许多位于无法使用地热系统的城市地区。减少钻孔面积可节省宝贵的土地空间并扩大地热利用的机会。纽约市一座历史建筑的供应商案例研究显示，通过实施地热，温室气体排放量减少了 41%，供暖能耗减少了 60%，制冷能耗减少了 18%。新的钻井技术可最大限度地减少灰尘、噪音和振动，从而减少对有人居住空间的干扰。