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MMWave中多光束组合的自我发注意力增强学习3D-MIMO Systems
抽象的机器学习一直在赋予系统设计各个方面的无线通信能力，其中基于加固的方法（RL）方法可以直接与环境互动，并有效地从收集的经验中学习，从而引起了很多研究的关注。在本文中，我们提出了一种新颖且有效的基于RL的多光束组合方案，用于未来毫米波（MMWAVE）三维（3D）多输入多输入 - 多数输出（MIMO）通信系统。所提出的方案不需要完美的渠道状态信息（CSI）或通常在实践中很难获得的精确用户位置，并且很好地解决了由多用户，多路径和多孔通信系统的极为巨大状态和动作空间产生的计算复杂性的关键挑战。尤其是，提出了一个自我发项的深层确定性策略梯度（DDPG）的束选择和组合框架，以自适应地学习没有CSI的3D光束成型模式。我们旨在通过优化每个用户的服务束集和相应的组合权重来最大化MMWAVE 3D-MIMO系统的总和。为此，利用基于变压器的自我发项DDPG来获得输入元素的全局信息，并精确地捕获信号方向，从而实现了最佳的光束形式设计。仿真结果验证了所提出的自我发项DDPG的优越性，而不是在各种情况下的总和率方面的基于AI的光束成型方案。
单独使用谷氨酰胺酶CB-839和慢性淋巴细胞性白血病的组合的临床前研究
代谢重编程在癌症发展和患者生存中起关键作用。与其他B细胞恶性肿瘤相比，慢性淋巴细胞性白血病（CLL）的代谢不是高度活跃（1）；然而，它发展出代谢修饰的基础，其进展和对药物的抵抗力（2-4）。这些修饰中的一些影响氧化磷酸化（OXPHOS），并帮助癌细胞使用葡萄糖底物的替代方法来产生三磷酸腺苷（ATP）（ATP）（5）。ATP是OXPHOS的最终产品，提供了满足CLL细胞高能量需求的燃料。 已经表明，ATP的药理耗竭抑制RNA的合成并导致CLL细胞的凋亡（6）。 oxphos取决于三羧酸（TCA）循环的活性，该循环产生了电子传输链的能量前体。 由葡萄糖产生的乙酰辅酶A是TCA循环中最著名的底物。 然而，谷氨酰胺是癌细胞中Oxphos的主要驱动力，而谷氨酰胺限制，而不是葡萄糖有助于降低氧气摄取，并介导癌细胞的凋亡（7、8）。 OXPHOS无葡萄糖的加油所需的第一步是谷氨酰胺向谷氨酸的转化。 随后，谷氨酸为合成-Ketoglutarate（TCA循环的关键代谢产物）提供了底物（9）。 谷氨酰胺代谢中的限速线粒体酶是谷氨酰胺酶，它催化谷氨酰胺转化为谷氨酸和氨。 谷氨酰胺酶具有2种同工型：肾型谷氨酰胺酶-1（GLS-1）和肝型谷氨酰胺酶-2。ATP是OXPHOS的最终产品，提供了满足CLL细胞高能量需求的燃料。已经表明，ATP的药理耗竭抑制RNA的合成并导致CLL细胞的凋亡（6）。oxphos取决于三羧酸（TCA）循环的活性，该循环产生了电子传输链的能量前体。由葡萄糖产生的乙酰辅酶A是TCA循环中最著名的底物。然而，谷氨酰胺是癌细胞中Oxphos的主要驱动力，而谷氨酰胺限制，而不是葡萄糖有助于降低氧气摄取，并介导癌细胞的凋亡（7、8）。OXPHOS无葡萄糖的加油所需的第一步是谷氨酰胺向谷氨酸的转化。随后，谷氨酸为合成-Ketoglutarate（TCA循环的关键代谢产物）提供了底物（9）。谷氨酰胺代谢中的限速线粒体酶是谷氨酰胺酶，它催化谷氨酰胺转化为谷氨酸和氨。谷氨酰胺酶具有2种同工型：肾型谷氨酰胺酶-1（GLS-1）和肝型谷氨酰胺酶-2。GLS-1反过来具有2种替代剪接变体：谷氨酰胺酶C（GAC）和肾脏谷氨酰胺酶（KGA）。谷氨酰胺酶C的催化活性高于肾脏谷氨酰胺酶，通常在白血病细胞中上调（10，11）。已经表明，急性髓细胞性白血病（AML）细胞系中GLS-1基因的敲低破坏了谷氨酰胺驱动的OXPHOS，导致细胞增殖减少和凋亡诱导（10）。这表明改变使用谷氨酰胺的药物可能对CLL治疗有用。CLL细胞高度依赖于B细胞受体途径，该途径为细胞发育和成熟提供了信号。B细胞受体刺激的终点是NF-K B和MAP激酶途径的激活，这导致CLL细胞的增殖，迁移和存活。布鲁顿酪氨酸激酶（BTK）在通过B细胞 - 受体信号级联的信号转导中起关键作用。因此，它成为共价BTK抑制剂（例如ibrutinib）的有效靶标（12）。CLL中最常见的细胞遗传突变是13Q缺失（DEL [13Q]），在约50％的CLL病例中发现（13，14）。在DEL [13Q] CLL细胞中，删除了microRNA（miR）簇miR-15a/miR-16-1，导致其肿瘤抑制功能的丧失以及抗凋亡蛋白B细胞淋巴瘤-2（BCL-2）和髓样细胞白血病1（MCL-1）的过表达。失调的BCl-2表达有助于白血病细胞的存活和积累，而MCL-1蛋白对CLL细胞产生保护作用，抑制了凋亡（15、16）。因此，Bcl-2抑制剂venetoclax
DOI:10.31557/APJCP.2020.21.5.1259 橙皮素和阿霉素组合的细胞毒性和抗转移活性
HER2 是表皮生长因子受体家族之一，可启动各种信号通路，包括细胞增殖、存活、分化、血管生成和侵袭。HER2 扩增导致 HER2 过表达，这在各种类型的癌症中都有发现，例如乳腺癌、胃癌、食道癌、卵巢癌和子宫内膜癌 (Iqbal and Iqbal, 2014)。此外，HER2 过表达会促进化疗耐药性并增加转移能力 (De Potter, 1994; Knuefermann et al., 2003)。因此，HER2 成为癌症的靶向治疗方法之一。此外，人们已尝试了该问题并取得了一些新发现，例如针对 HER2 的抗体和小分子，但它仍然存在一些缺点，例如产生癌症耐药性和相对昂贵。因此，仍需开发针对 HER2 的新型化疗药物。
在恶性胸膜间皮瘤中对ipilimumab和nivolumab组合组合的初始反应延迟的情况
恶性胸膜间皮瘤（MPM）是一种罕见但具有侵略性的恶性肿瘤，与石棉暴露有很强的关联，nivolumab和ipilimumab是首选的第一行治疗方法[1,2]。与白铂双压化疗相比，这已经显示出优异的功效[2,3]。免疫疗法阻止抑制性检查点受体，例如编程死亡1（PD-1），编程死亡配体1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞相关的抗原4（CTLA-4）激活肿瘤特异性免疫反应，导致肿瘤特异性免疫反应，从而导致肿瘤细胞破坏[4,5]。尽管确定试验没有显示ipilimumab单药治疗而不是安慰剂的生存益处，但最新的试验（例如MAPS2试验和Checkmate 743试验）现在表明，将ipilimumab和Nivolumab结合起来，导致化学疗法的总生存率明显更高[4,6]。在本案报告中，我们提出了一名患者，患有恶性胸膜间皮瘤的疾病进展快速，但对免疫检查点抑制的部分反应延迟，并使用ipilimumab和nivolumab抑制，并且对补给的进一步反应。
SGLT2抑制剂，SGLT2抑制剂组合的事先授权（PA）形式（二甲双胍，DPP-4delandistrogene moxeparvovec（levidys）
• Prescribed by a Neurology or Genetics provider • Patient has a definitive diagnosis of Duchene muscular dystrophy (DMD) based on documented clinical findings and prior genetic testing • Patient is a male • Patient is age 4 years old or older • Patient is ambulatory and able to complete the 10-meter walk test without assistance devices • Patient has anti-AAVrh74 total binding antibody titers <1:400 • Patient does not在DMD基因中的外显子8和/或外显子9中有任何缺失•患者没有接受外显子的疗法，或者必须在开始时至少停止至少1周，•患者未使用其他DMD基因疗法•患者以前没有使用过leveriDys。尚未研究重复给药，不建议•凯撒永久咨询医师小组对患者进行了审查，并建议使用药物
与不同的NAD+前体组合的代谢激活剂在神经退行性疾病的动物模型中改善了代谢功能
1杀人生命实验室科学，KTH - 皇家技术学院，171 65斯德哥尔摩，瑞典； oaltay@kth.se（O.A。 ）; hong.yang@scilifelab.se（H.Y. ）; cheng.zhang@scilifelab.se（C.Z. ）; mathias.uhlen@scilifelab.se（m.u.） 2土耳其埃祖鲁姆大学兽医学院病理学系，土耳其； syildirim@atauni.edu.tr（s.y。 ）; ismail.bolat@atauni.edu.tr（i.b.） 3土耳其埃祖鲁姆大学兽医学院药理学和毒理学系，土耳其； cemil489@gmail.com 4分子生物学和遗传学系，科学学院，Erzurum技术大学，Erzurum 25240，土耳其； senaoner02@gmail.com（s.o. ）; ozlem.ozdemir@erzurum.edu.tr（O.O.T。 ）; enesiyte@gmail.com（M.E.A。） 5，阿塔图克大学医学院医学药理学系，土耳其Erzurum 25240； ahmeth@atauni.edu.tr 6主机 - 麦片互动中心，牙科学院，口腔和颅面科学学院，伦敦国王学院，英国伦敦SE1 9rt，英国伦敦伦敦； saeed.shoaie@kcl.ac.uk 7分子与临床医学系，哥德堡大学Sahlgrenska大学医院，瑞典413 45； jan.boren@wlab.gu.se 8，阿塔图克大学医学院医学系，土耳其Erzurum 25240； hasanturkez@yahoo.com *通信：adilm@scilifelab.se1杀人生命实验室科学，KTH - 皇家技术学院，171 65斯德哥尔摩，瑞典； oaltay@kth.se（O.A。）; hong.yang@scilifelab.se（H.Y.）; cheng.zhang@scilifelab.se（C.Z.）; mathias.uhlen@scilifelab.se（m.u.）2土耳其埃祖鲁姆大学兽医学院病理学系，土耳其； syildirim@atauni.edu.tr（s.y。）; ismail.bolat@atauni.edu.tr（i.b.）3土耳其埃祖鲁姆大学兽医学院药理学和毒理学系，土耳其； cemil489@gmail.com 4分子生物学和遗传学系，科学学院，Erzurum技术大学，Erzurum 25240，土耳其； senaoner02@gmail.com（s.o.）; ozlem.ozdemir@erzurum.edu.tr（O.O.T。）; enesiyte@gmail.com（M.E.A。）5，阿塔图克大学医学院医学药理学系，土耳其Erzurum 25240； ahmeth@atauni.edu.tr 6主机 - 麦片互动中心，牙科学院，口腔和颅面科学学院，伦敦国王学院，英国伦敦SE1 9rt，英国伦敦伦敦； saeed.shoaie@kcl.ac.uk 7分子与临床医学系，哥德堡大学Sahlgrenska大学医院，瑞典413 45； jan.boren@wlab.gu.se 8，阿塔图克大学医学院医学系，土耳其Erzurum 25240； hasanturkez@yahoo.com *通信：adilm@scilifelab.se5，阿塔图克大学医学院医学药理学系，土耳其Erzurum 25240； ahmeth@atauni.edu.tr 6主机 - 麦片互动中心，牙科学院，口腔和颅面科学学院，伦敦国王学院，英国伦敦SE1 9rt，英国伦敦伦敦； saeed.shoaie@kcl.ac.uk 7分子与临床医学系，哥德堡大学Sahlgrenska大学医院，瑞典413 45； jan.boren@wlab.gu.se 8，阿塔图克大学医学院医学系，土耳其Erzurum 25240； hasanturkez@yahoo.com *通信：adilm@scilifelab.se
癌症免疫疗法学会（SITC）共识定义，以抗性对免疫检查点抑制剂与化学疗法组合的抗性
摘要尽管免疫疗法可以为各种难以治疗的癌症患者提供深远的临床益处，但许多肿瘤要么对使用免疫检查点抑制剂（ICI）（ICIS）（ICIS）或进行性/复发性疾病反应后，在初始控制的间隔后发生。的缓解率，从而获得了其他国家 /地区的美国食品药品监督管理局和监管机构的批准，用于在许多实体肿瘤指示中的ICI化学疗法组合，包括乳房，头部和颈部，胃，胃和肺癌。为没有反应或停止对免疫疗法组合治疗的肿瘤患者设计试验，这是具有挑战性的，没有抗抗性的均匀定义。以前，癌症免疫疗法学会（SITC）公布了对单药反编程细胞死亡蛋白1（PD-1）的抗性的共识定义。为了为临床试验设计提供指导，并支持对基于ICI的组合的抗性机制的新兴分子和细胞数据的分析，SITC在2021年召集了一个后续研讨会，以开发出对多种ICI ICI组合的耐药性的共识定义。本手稿报告了ICIS和化学疗法组合的共识临床定义。与靶向疗法和其他ICI结合使用的ICIS的定义将在本文的同伴卷中发表。
TranSynergy：机制驱动的可解释深度神经网络，用于药物组合的协同预测和途径反卷积
动机药物组合在癌症治疗中显示出巨大的潜力。它们可以减轻耐药性并提高治疗效果。随着抗癌药物数量的快速增长，所有药物组合的实验研究都是昂贵且耗时的。计算技术可以提高药物组合筛选的效率。尽管最近在将机器学习应用于协同药物组合预测方面取得了进展，但仍然存在一些挑战。首先，现有方法的性能不是最优的。仍有很大改进空间。其次，生物学知识尚未完全融入模型。最后，许多模型缺乏可解释性，限制了它们的临床应用。结果我们开发了一个知识支持和自我注意力增强的深度学习模型 TranSynergy，以提高协同药物组合预测的性能和可解释性。TranSynergy 经过精心设计，可以通过细胞系基因依赖性、基因-基因相互作用和全基因组药物-靶标相互作用明确地模拟药物作用的细胞效应。开发了一种新颖的 Shapley 加性基因集富集分析 (SA-GSEA) 方法来对有助于协同药物组合的生物途径进行反卷积，并提高模型的可解释性。大量基准研究表明，TranSynergy 的表现明显优于最先进的方法，表明机制驱动的机器学习具有潜力。与协同组合相关的新途径被揭示并得到实验证据的支持。它们可能为识别精准医疗的生物标志物和发现新的抗癌疗法提供新的见解。对于治疗选择很少的卵巢癌，几种新的协同药物组合被高度可信地预测出来。
如何引用本文Shah M A，Sankeshwari R M，Ankola A V等。 （2023年6月21日）精油及其组合的抗菌功效
大多数口腔生物都参与共识，这意味着宿主和细菌彼此之间的生物学受益[5]。共生人群不会通过不允许粘膜粘附来对病原物种造成伤害并保持对病原体的检查。细菌只有在破坏了共生障碍后才会成为致病性，从而引起感染和疾病[6]。但是，在这种无害的植物群中，有一些危险的细菌可以传播疾病[5]。即使是通常的良性生物，在存在免疫功能低下的状态下也会变得侵略性，并引起各种问题，例如炎症，退化，癌症或临时疾病[5]。富公司，蛋白质细菌，杆菌，肌动杆菌和梭菌是与口腔肿瘤有关的最普遍和许多类似的门[5-7]。链球菌物种是在健康人中发现的最普遍的口腔细菌，而厌氧prevotella，veillonella，neisseria和haemophilus较不常见。放疗前，口腔癌患者的葡萄球菌物种显着丰富，而白色念珠菌，克雷伯氏菌种类和pediocococcus物种是放疗后从癌症患者中分离出的重要病原体[5-7]。
益生菌组合的功效和安全性LobunForte®与Renadyl®对慢性肾脏疾病患者的功效和安全性：比较，IV期，Rando
结果：Lobun Forte和肾丙基群均显示出QOL的显着改善，Lobun Forte可提高53.5％（增加16.43点），而肾介质的提高了51.1％（15.27点的增长）SF-8分数（P <0.0001）。两组的水平均显着降低（P <0.0001），而Lobun Forte降低的水平为29.72％，而肾.20％则为24.20％。在其他尿毒症毒素方面，Lobun Forte在平均PC（7.63％）和IAA（15.57％）的平均PC（P> 0.05）降低（p = 0.0314）中降低了（PCS（20.75％）（20.75％）和不合格的0.05％）（p = 0.0314）。两组均显示出BUN和血清肌酐水平的显着降低（P <0.0001）。血清尿酸水平显示出明显的（p = 0.0448），而叶肾上腺的尿酸降低了，而肾丙二基表现出非显着的降低（p = 0.1034）。