考虑到 PRAC 关于培美曲塞 PSUR 的评估报告,科学结论如下:鉴于培美曲塞药代动力学的现有数据,并考虑到体外研究表明培美曲塞由有机阴离子转运蛋白 3 (OAT3) 主动释放,以及质子泵抑制剂的 IC50 值,PRAC 认为质子泵抑制剂与培美曲塞之间存在药物相互作用至少是合理的可能性。 PRAC 认为,含有培美曲塞的产品的产品信息应做相应修改。在重新审查了 PRAC 的建议后,CHMP 同意该建议的总体结论和理由。营销授权条款变更的理由根据对培美曲塞的科学结论,CHMP 认为,含有培美曲塞的药品的利益风险平衡不会因产品信息的拟议变更而改变。
过去,计算系统生物学的研究更多地侧重于高级统计和数值优化技术的开发和应用,而较少关注对生物空间几何形状的理解。通过将生物实体表示为低维欧几里得空间中的点,最先进的药物-靶标相互作用 (DTI) 预测方法隐含地假设生物空间具有平坦的几何形状。相比之下,最近的理论研究表明,生物系统表现出具有高度聚类性的树状拓扑结构。因此,将生物系统嵌入平坦空间会导致生物对象之间距离的扭曲。在这里,我们提出了一种用于药物-靶标相互作用预测的新型矩阵分解方法,该方法使用双曲空间作为潜在生物空间。与经典的欧几里得方法相比,双曲矩阵分解表现出卓越的准确性,同时将嵌入维度降低了一个数量级。我们认为这是双曲几何支撑大型生物网络的额外证据。
摘要:柔顺机构广泛应用于精密工程、微纳操作、微电子等前沿科技领域,对多自由度柔顺机构的需求急剧增加。随着自由度的增加,柔顺机构的结构变得越来越复杂。本文提出了一种基于曲梁单元的六自由度柔顺机构。该柔顺机构具有结构简单、自由度多的优点。利用等几何分析法,建立了该机构的模型。静态分析表明可生成六个自由度。通过3D打印开发了该机构的样机。进行了六自由度加载试验。输出与输入具有高度的线性关系,结构间耦合性较低。我们相信这项研究为基于曲梁单元的柔顺机构设计迈出了开创性的一步。
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Trastuzumab deruxtecan (T-DXd) 是一种抗体-药物偶联物 (ADC),由人源化抗人表皮生长因子受体 2 (HER2) 单克隆抗体与拓扑异构酶 I 抑制剂细胞毒性有效载荷 (DXd) 共价连接而成。高药物抗体比 (8:1) 确保在 T-DXd 内化并随后裂解其四肽基接头后,将高浓度的 DXd 输送到目标肿瘤细胞。DXd 的膜通透性使其能够穿过细胞膜并可能对周围肿瘤细胞发挥抗肿瘤活性,而不管 HER2 表达如何。T-DXd 独特的作用机制反映在其对 HER2 阳性晚期乳腺癌患者(在大量接受过治疗的人群以及之前接受过紫杉烷和曲妥珠单抗治疗的人群)以及 HER2 低转移性乳腺癌的临床试验中的疗效上。因此,T-DXd 等 ADC 有可能改变转移性乳腺癌中针对 HER2 的治疗模式,最终包括辅助/新辅助治疗。
本文中的摘要考虑了受静态负载的层状外壳。Reissner – Mindlin理论的位移充满了另一部分。这些所谓的波动位移包括翘曲位移和厚度变化。它们导致材料变形梯度和绿色 - 拉格朗日菌株张量的其他术语。在非线性多场变异配方中,边界价值问题的弱形式说明了应力结果的平衡和夫妇结果,应力的局部平衡,几何范围方程和组成型方程。对于独立壳菌株,选择具有二次形状函数的ANSATZ。这导致了显着改善的收敛行为,尤其是对于扭曲的网格。通过静态冷凝消除元素水平上的一组参数可产生元素刚度矩阵和四边形壳元素的残留载体,并具有通常的5或6个节点自由度。考虑到几何非线性,开发的模型在分层壳中产生复杂的三维应力状态,具有弹性和弹性性。与完全3D解决方案相比,呈现2D壳模型仅需要一定数量的计算时间。
Lucidsim一次提供了所有三种解决方案。首先,我通过围绕Mujoco物理引擎构建并使用对象掩码和深度从模拟器构成和调节生成的图像来使数据实现和多样化。这确保了与场景几何形状的视觉一致性。为了减轻由于这种调节而导致的样本多样性的丧失,我通过从Chatgpt采购结构化图像提示来注入变化。第二,我通过一种新技术(DIM)提高了渲染速度,该技术通过机器人的摄像头姿势和场景几何形状计算得出的光流,将单个生成的图像扭曲为连续的帧。昏暗的使Lucidsim更快。最后,要生成policy数据,我们需要在封闭循环中运行图像生成,视觉策略在每个时间步骤中都会使用生成的图像。让Lucidsim“ Go Burrr”是关键,因此我开发了系统工具来分发轨迹采样,图像翘曲和跨80 + GPU的图像生成。Lucidsim的结果表明,闭环培训完全负责获得视觉政策以达到专家级的性能。
制造应变和随后的残余应力是薄壁结构行为的关键因素,因为它们会引起屈曲、翘曲和失效。本文通过研究使用定向能量沉积的薄壁结构的增材制造,提出了对这些特征进行实验和数值分析的综合方法。使用红外和光学摄像机在整个部件和整个过程中识别制造过程中的温度和平面位移场的现场测量值。与大多数现有方法不同,本文的创新之处在于无需停止制造即可确定位移场,这大大简化了对过程的监控。此外,还开发了该过程的数值建模来研究残余应力的形成。所提出方法的创新之处在于通过将热问题和机械问题解耦,实现了相当短的计算时间,这对于参数研究来说很有趣。结果是相关的,因为计算出的温度和位移场与现场测量值非常吻合。补充屈曲分析还表明,该模型能够预测何时由于过度偏离计划挠度而必须停止制造。因此,所提出的模型可用作选择给定部件的合适工艺参数的工具。
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是,这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部,从而导致几何和外观中的错误积累,从而阻止模型在各种情况下使用(例如,户外和虚幻的SCE-Narios)。为了解决此限制,我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图,然后逐步生成3D场景。具体而言,我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示,以限制全局3D的一致性,并提出一个生成的改进网络,通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明,与以前的方法相比,我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播,并具有提高的视觉质量和3D一致性。
制造菌株和随后的残余应力是薄壁结构行为的关键要素,因为它们会引起屈曲,翘曲和失败。这项工作通过使用定向能量沉积的薄壁结构进行了对这些特征的合并实验和数值分析。通过使用红外和光学摄像头,在整个部分以及整个过程中都确定了在制造过程中温度和计划位移场中的原位测量值。这项工作的一种新颖性是在不停止制造的情况下确定位移场,与大多数现有方法不同,这大大简化了该过程的监视。此外,已经开发了该过程的数值建模来研究残余应力的形成。所提出的方法的一种新颖性是通过解耦热和机械问题来达到相当短的计算时间,这对于参数研究很有趣。结果是相关的,因为计算的温度和位移场与原位测量非常吻合。互补的屈曲分析还显示了该模型由于过度过度偏转而预测必须停止制造的能力。因此,所提出的模型可以用作为给定零件选择合适的过程参数的工具。
