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精确健康日2025 ...
新辅助化学疗法局部晚期雷神癌（Raffaello Roesel，Francesco Strati，Camilla Basso，Samantha Epistolio，Elisa Sorrenti，Martina Villa，Pietro Edoarardo Majno-Hurst，Alessandra Frananzetra frantra pellanda，sara de de dostin sarara de dostin Christoforidis，Iezzi）•充血性心力衰竭风险评估的预测性数字双胞胎框架（Matteo Torzoni，Michela
提名PetriHofsté和Stuart Graham为监督委员会成员 启用下一代精确癌症治疗
个人资料ING是一家具有强大欧洲基础的全球金融机构，通过其运营公司ING银行提供银行服务。 ING银行的目的是：授权人们在生活和商业上保持领先地位。 银行的60,000多名员工为100多个国家 /地区的客户提供零售和批发银行服务。 在阿姆斯特丹（Inga na，Inga.as），布鲁塞尔和纽约证券交易所（ADRS：ING我们，ING.N）的交易所中列出了集团股票。 旨在将可持续性置于我们所做工作的核心。 我们的政策和行动由独立的研究和评级提供商评估，这些提供商每年都会更新它们。 MSCI在2024年8月将MSCI的ESG评级重新确认为“ AA”第五年。 截至2023年12月，在Sustainalytics认为，ING对ESG材料风险的管理是“强大的”。 我们目前的ESG风险评级为17.2（低风险）。 集团股票也包含在主要提供商的主要可持续性和ESG指数产品中。 这里有一些例子：EuroNext，Stoxx，Morningstar和Ftse Russell。 社会正在过渡到低碳经济。 我们的客户也是如此。 我们为许多可持续活动提供资金，但我们仍然为此提供更多的资金。 遵循我们在ing.com/climate上的进度。个人资料ING是一家具有强大欧洲基础的全球金融机构，通过其运营公司ING银行提供银行服务。ING银行的目的是：授权人们在生活和商业上保持领先地位。银行的60,000多名员工为100多个国家 /地区的客户提供零售和批发银行服务。集团股票。旨在将可持续性置于我们所做工作的核心。 我们的政策和行动由独立的研究和评级提供商评估，这些提供商每年都会更新它们。 MSCI在2024年8月将MSCI的ESG评级重新确认为“ AA”第五年。 截至2023年12月，在Sustainalytics认为，ING对ESG材料风险的管理是“强大的”。 我们目前的ESG风险评级为17.2（低风险）。 集团股票也包含在主要提供商的主要可持续性和ESG指数产品中。 这里有一些例子：EuroNext，Stoxx，Morningstar和Ftse Russell。 社会正在过渡到低碳经济。 我们的客户也是如此。 我们为许多可持续活动提供资金，但我们仍然为此提供更多的资金。 遵循我们在ing.com/climate上的进度。旨在将可持续性置于我们所做工作的核心。我们的政策和行动由独立的研究和评级提供商评估，这些提供商每年都会更新它们。MSCI在2024年8月将MSCI的ESG评级重新确认为“ AA”第五年。截至2023年12月，在Sustainalytics认为，ING对ESG材料风险的管理是“强大的”。我们目前的ESG风险评级为17.2（低风险）。集团股票也包含在主要提供商的主要可持续性和ESG指数产品中。这里有一些例子：EuroNext，Stoxx，Morningstar和Ftse Russell。社会正在过渡到低碳经济。我们的客户也是如此。我们为许多可持续活动提供资金，但我们仍然为此提供更多的资金。遵循我们在ing.com/climate上的进度。
超声系统，用于精确的人类深脑电路的神经调节
经颅超声刺激（TUS）已成为一种无创神经调节的有前途的技术，但是当前系统缺乏有效靶向深脑结构的精确性。在这里，我们引入了一个先进的TUS系统，该系统在深脑神经调节中实现了前所未有的精度。该系统具有256个元素，头盔形的换能器阵列在555 kHz下运行，并与立体定位系统，个性化的治疗计划以及使用功能性MRI进行实时监控。在一系列实验中，我们证明了系统在视觉皮层中选择性调节侧向元素核（LGN）及其功能连接区域的活性的能力。参与者在同时进行的TU和视觉刺激期间表现出显着增加的视觉皮层活性，并且在各个个体之间具有很高的可重复性。此外，theta-burst Tus方案诱导了鲁棒的神经调节作用，刺激后至少40分钟观察到视觉皮层活性降低。通过对照实验证实，这些神经调节作用是针对靶向LGN的特异性的。我们的发现突出了这种先进的TUS系统对以高精度和特异性调节深脑回路的潜力，为研究脑功能和开发针对神经系统和精神疾病的靶向疗法提供了新的途径。前所未有的空间分辨率和延长的神经调节作用证明了该技术在研究和临床应用中的变革潜力，为非侵入性深层大脑神经调节的新时代铺平了道路。
整合多尺度网络模拟，用于用宠物重新利用精确药物
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年6月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.25.600722 doi：Biorxiv Preprint
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
精确肿瘤学可以使未知主要癌症患者受益吗？
在半个世纪的进步之后，癌症研究已从简单化的方法发展为多维方法，涵盖了癌细胞自身及其周围肿瘤微环境中癌细胞变化之间复杂而动态的相互作用。1癌细胞内的改变，无论是基因组，转录组或表观遗传学，在癌变中都起着重要作用。该过程的复杂性解释了发生在同一器官部位或不同的微环境中的转移内和之间的实质生物异质性。2此外，这些复杂性进一步由室内异质性宿主/微生物群相互作用和药物分布更加复杂。3，尽管靶向疗法的最新进展以及新型治疗方法的发展，但传统的一定程度的方法无法实现预期的结果。朝精度肿瘤学的战略转变为整合患者和肿瘤的分子数据以实现更全面的特征 - 对肿瘤的特征，并为每个患者的特定需求量身定制治疗方法，以确保正确的治疗，以正确的剂量和正确的时间来定制治疗方法。4，5
胰腺癌的精确医学
B. Physiopathology of pancreatic cancer ....................................................................... 23 1.Epidemiology of pancreas cancer ............................................................................................ 23 I) Incidence and prevalence ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................Precancerous lesions of the pancreas ................................................................................................................. 27 i) intra-epithelial pancreatic neoplasias ....................................................................................................................................................................................................... and mucing tumors ........................................................................................................................ 29 iii）cystadénom...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................PDAC的分子金属分类................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 36Histological characterization of pancreas cancers .............................................................................. 31 i) Adenocarcinoma canal of pancreas (PDAC) ............................................................... 31 II) Immunohistochemical markers of PDAC ........................................................................................... 33 III) Other PDAC subtypes ... 34 (1) Carcinome adénosquameux ..................................................................................................... 34 (2) Carcinome anaplasique ou indifférencié .................................................................................. 34 (3) Carcinome mucineux non kystique ........................................................................................... 34 iv) Caractéristiques du stroma ........................................................................................................... 35 4.