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光生物调节在眼科中的使用
光生物调节（PBM）是指光波长被细胞内光actceptor吸收的过程，从而导致信号传导途径激活细胞内生物学变化。PBM是细胞中低强度的光诱导反应的结果，与高强度激光器产生的热光实现相反。PBM已在诊所有效地用于增强伤口愈合，减轻疼痛和肌肉骨骼状况，运动损伤和牙齿应用中的疼痛和炎症。在过去的20年中，实验证据表明，在越来越多的视网膜和眼科条件下，PBM的好处。最近，眼模模型中的临床前发现已转化为诊所，结果令人鼓舞。本综述讨论了PBM在眼科中影响的临床前和临床证据，并提供了PBM在眼部条件管理中临床使用的建议。
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第 1 节在科罗拉多州修订法规中，添加 24-77-...
第 1 节。在《科罗拉多州修订法规》中，添加 24-77-108.5，内容如下：24-77-108.5。将经济影响提交选民审议。（1）2025 年至 2027 年 1 月 1 日之后，如果州议会通过的任何立法，预计在立法生效日期后的前五个日历年内对州国内生产总值（“GDP”）造成的负面经济影响总计超过 1 亿美元，则必须在全州大选中获得多数票批准。供选民批准的选票标题必须设置为“通过 [ 插入法案标题 ]，州经济是否会在未来五年内减少 [ 前五个财政年度的全部金额或范围 ]？” (2)(a) 在议会两院最终通过立法后 5 天内，任何人都可以向立法会工作人员的首席经济学家提交经济影响声明。 (b) 合格的经济影响声明必须使用动态建模，并至少包括该措施对州 GDP 的影响。 (3) 合格的经济影响声明中的分析必须由经济学家进行。必须审查所使用的假设，并且必须由该领域的专家验证方法的合理性。 (4) 在提交声明后的 10 日内，立法会工作人员的首席经济学家或其指定人员应审查声明是否符合第 (2) 和 (3) 款的规定，并出具一份合格确定声明。 (5) 如果提交了多份合格的经济影响声明，则选票标题中前五个财政年度的美元金额必须以范围的形式注明。 (6) 如果合格的经济影响声明预测该立法将在头五个财政年度对州 GDP 造成总计超过 1 亿美元的负面经济影响，则该立法除非在下次全州大选中经投票通过，否则不得生效。 (7) 在立法会工作人员或其指定人员的首席经济学家作出决定后三天内，任何对该决定不满意的利害关系人可向地区法院提起质疑。法院应根据记录进行简易程序，并必须在程序开始后 10 日内结束。 (8) 地区法院的任何质疑期满后，立法会主任应向国务卿证明选票内容。 (9) 本节不适用于： (a) 提交的措施； (b) 发起的措施； (c) 被州长否决的立法，除非该否决被大会推翻； (d) 一般拨款法案，包括《学校财务法》；或 (e) 截止期限前未收到合格经济影响声明的法案。
2-脑调节在早期发育过程中改善神经保护 (2-BRAINED)：一项转化超扫描研究项目
值得注意的是，在出生后的头几个月，VPT 婴儿及其照顾者的二元组中观察到了生物行为失调模式（Jean 和 Stack，2012 年；Montirosso 等人，2010 年；Neugebauer 等人，2022 年；Provenzi 等人，2019 年），这表明 VPT 出生和 NICU 相关压力可能通过改变出生后 1,000 天内二元共同调节的关键过程来影响儿童发育和父母适应（Feldman，2006 年；Linnér 和 Almgren，2020 年）。促进亲子亲密关系的早期干预措施可能有助于促进建立类似的心理生物学共同调节过程（ Ionio 等人，2021 年； Lordier 等人，2019 年； Mörelius 等人，2015 年； Welch and Ludwig，2017 年），为儿童发展和父母幸福提供缓冲和保护效益（ Burke，2018 年； He 等人，2021 年； Thomson 等人，2020 年）。
提高癌症治疗的精准度：基因治疗和免疫调节在肿瘤学中的作用
基因疗法长期以来一直是治疗罕见病和遗传性疾病的基石，为曾经被认为无法治愈的疾病提供了有针对性的解决方案。随着该领域的发展，其变革潜力现已扩展到肿瘤学，个性化疗法可解决癌症的遗传和免疫相关复杂性。本综述重点介绍了创新的治疗策略，包括基因置换、基因沉默、溶瘤病毒疗法、CAR-T 细胞疗法和 CRISPR-Cas9 基因编辑，重点介绍它们在血液系统恶性肿瘤和实体瘤中的应用。CRISPR-Cas9 是精准医疗的革命性工具，可以精确编辑致癌突变，增强免疫反应并破坏肿瘤生长机制。此外，新兴方法针对铁死亡（一种受调控的铁依赖性细胞死亡形式），为选择性诱导耐药性癌症中的肿瘤细胞死亡提供了新的可能性。尽管取得了重大突破，但肿瘤异质性、免疫逃避和免疫抑制性肿瘤微环境 (TME) 等挑战仍然存在。为了克服这些障碍，人们正在探索新方法，例如双靶向、装甲 CAR-T 细胞以及与免疫检查点抑制剂和铁死亡诱导剂的联合疗法。此外，同种异体“现成” CAR-T 疗法的兴起提供了可扩展且更易于获得的治疗选择。监管环境正在不断发展以适应这些进步，美国的 RMAT（再生医学先进疗法）和欧洲的 ATMP（先进疗法药物）等框架正在快速批准基因疗法。然而，围绕基于 CRISPR 的基因编辑的伦理考虑（例如脱靶效应、种系编辑和确保公平获取）仍然处于最前沿，需要持续的伦理监督。脂质纳米颗粒 (LNP) 和外泌体等非病毒递送系统的进展正在提高基因疗法的安全性和有效性。通过将这些创新与联合疗法相结合并解决监管和道德问题，基因疗法将彻底改变癌症治疗，为血液系统肿瘤和实体肿瘤提供持久、有效和个性化的解决方案。
经皮神经调节在成年患者中回荡
这项工作主要献给我的母亲Rosa Aguiar，她一直在我的第一步中与她无条件的爱在我身边。 div>他对上帝的祈祷，他不断的支持使我能够克服障碍并继续前进。 div>给父亲伊万·冈萨雷斯（IvánGonzález），他给了我他的经济和情感支持以完成我的学业，并在我一生的每一步都出现。 div>我还想感谢我的姐姐埃里卡·吉尔卡（Erika Guillca），他一直是我大学生涯的基本支柱，为自己提供了无条件的支持和宝贵的建议，使我能够实现自己的目标。 div>to埃里亚娜·奥尔特加（Eliana Ortega），他与我分享了这条大学的道路，是一名生活伴侣，一个真正的朋友和女友。 div>最后，对我的整个家庭来说，他们以一种或另一种方式给了我他们的经济或情感支持，他们的鼓励和动力，以免在这一专业道路上脱颖而出。 div>这一成就无疑是你们所有人的爱与支持的结果。 div>
宫颈刻面关节在鞭打损伤后处理干细胞的颈部疼痛治疗
颈部疼痛是一种非常常见的且经常残疾的条件。颈部疼痛寿命的患病率为48.5％[1]。从两个双侧小平台（FJ）和一个椎间盘的复合物中进行的疼痛原始，通常会产生最COM的机电颈部疼痛之一[2]。疼痛的通常原因是退化过程，炎症和/或创伤。FJ的疼痛最常见，但仍然可以产生“伪透射”症状。宫颈FJ是26-70％的慢性颈部疼痛患者的疼痛来源，鞭打损伤后颈部疼痛的患者中有54-60％[3]。在检查中，患者会增加舒适性，扩展，侧屈曲和旋转。此外，大多数时候，脊柱脊髓触诊会增加疼痛。一项大型前瞻性研究表明，适当的检查对诊断宫颈FJ疼痛的特异性具有84％的特异性[4]。X射线照相，CT或MRI通常在确定FJ疼痛的诊断（除了因骨骨炎引起的FJ肥大病例外）并不是很有帮助，并且主要用于排除其他潜在的疼痛来源[3]。机械损伤（鞭打）是宫颈FJ疼痛的非常普遍的启动因素[5]。在宫颈FJ疼痛因鞭打损伤引起的患者中，MRI未能显示出与疼痛的存在或严重程度相关的发现[6,7]。多重
2024; 15(16): 5462-5476. doi: 10.7150/jca.97775 综述 自噬调节在乳腺癌耐药治疗策略中的作用
乳腺癌 (BC) 是一种全球范围内常见的恶性肿瘤。自噬在该疾病的所有阶段（包括发展、转移和发病）中都起着关键作用。因此，设想通过适当的策略靶向细胞自噬将成为一种新的乳腺癌预防和治疗策略。许多化疗药物可以刺激肿瘤细胞中的自噬。这导致人们对自噬在癌症治疗中的作用存在分歧，因为刺激和阻断自噬都可以提高抗癌药物的有效性。因此，在乳腺癌治疗期间是否刺激或抑制自噬的决定变得至关重要。了解 BC 中自噬的独特机制及其在药物治疗中的重要性可能有助于根据自噬的特定作用制定有针对性的治疗计划。本综述总结了乳腺癌自噬机制的最新研究，并为基于自噬的 BC 治疗技术提供了见解，为未来的 BC 治疗提供了新途径。
表观遗传调节在神经退行性疾病中的作用：植物化学干预的影响
1个天然产品，用于神经保护和抗衰老研究部门，夏隆大学，曼谷10330，泰国； prasanth.m.iyer@gmail.com（M.I.P.）; clerancecheong@gmail.com（c.s.y.c.）; kanika.honey.verma@gmail.com（K.V.）; tewin.t@chula.ac.th（t.t。）; james.b@chula.ac.th（J.M.B。）2盟军健康科学学院临床化学系，尚隆龙大学，曼谷10330，泰国3号研究管理办公室，清迈大学，泰国，泰国50200； sivamaruthi.b@cmu.ac.th 4 4整体健康中心，营养学和宇宙学院，药学学院，清迈大学，Chiang Mai 50200，泰国5研究，创新，创新，创新和国际事务Chulalongkorn University，曼谷10330，泰国 *通信：anchalee.pr@chula.ac.ac.th;电话。： +66-218-8048
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。