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REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
药物靶标孟德尔随机化研究
甲状腺功能障碍包括甲状腺功能减退和甲状腺功能亢进，是成年人普遍存在的健康问题和内分泌系统疾病，女性发病率更高 ( 1 )。该病的特点是血清促甲状腺激素 (TSH) 水平出现偏差，可表现为显性或亚临床形式，分别以 TSH 水平异常伴有或不伴有伴随症状以及游离甲状腺素 (FT4) 水平异常和正常为特征。值得注意的是，人们普遍认为血脂异常常见于甲状腺功能障碍患者，这表明甲状腺激素和脂质代谢之间存在内在联系 ( 2 – 4 )。甲状腺功能亢进的特征是低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C)、甘油三酯 (TG) 和总胆固醇 (TC) 水平较低，而高密度脂蛋白胆固醇水平较高 ( 2 , 5 )。另一方面，显性和亚临床甲状腺功能减退都与 TC 和 LDL-C 水平升高有关。同样，据观察，TSH 水平与 TC、LDL-C 和 TG 水平升高有关，而游离甲状腺素则可降低胆固醇水平（2、4、6）。研究证明甲状腺激素对心脏和心血管系统有显著影响（7）。长期以来，人们认识到甲状腺功能障碍的一些常见表现是甲状腺激素对心血管系统的生理影响的结果，包括静息心率、左心室收缩力、动脉粥样硬化、全身血管阻力和血容量。在心血管疾病管理中，通常建议开具他汀类降脂药物，目的是调节动脉粥样硬化（8、9）。鉴于甲状腺功能障碍与心血管疾病之间已确定的关系，在甲状腺相关心血管疾病患者中应用降脂扰动并不罕见。然而，降脂药物对甲状腺功能障碍患者的风险和益处仍不明确。一系列回顾性队列研究和临床试验表明，他汀类药物的使用与血脂异常患者的甲状腺功能恢复、甲状腺结节发生率减少、甲状腺体积缩小和甲状腺自身免疫力降低有关，但
指南针对原发性精神病患者的抗精神病药和ADHD药物联合治疗的国家临床建议
国家卫生委员会的国家临床建议是系统准备的陈述，并参与了相关专业知识。在特定情况下，专业人员在做出适当和良好的临床保健益处时使用了国家临床建议。公开可用的国家临床建议，以便公民和患者也可以根据指南定向。国家临床建议被归类为专业建议，这意味着国家卫生委员会建议相关专业人员遵循建议。国家临床建议在法律上没有约束力，这将始终是特定临床情况下的专业估计，这对于对适当和适当的健康专业福利的决定至关重要。尽管医疗保健专业人员遵循建议，但不能保证成功的治疗结果。在某些情况下，不建议使用的治疗方法可能更适合患者的情况。医疗保健专业人员通常在选择治疗时应涉及患者。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
利用人工智能定制药物治疗
个性化医疗代表着一种范式转变，从传统的“一刀切”方法转变为考虑个人遗传、环境和生活方式因素的更具针对性的医疗模式。本文探讨了人工智能 (AI) 与个性化药物治疗的整合，重点介绍了 AI 技术如何增强治疗计划的定制化。AI 能够分析大型复杂数据集（包括基因图谱、临床病史和生活方式信息），从而实现更精确的药物选择、剂量优化和结果预测。本文探讨了 AI 对个性化医疗的关键贡献领域，包括基因数据分析、多组学整合、预测模型和实时治疗调整。它还讨论了 AI 在提高治疗效果、减少反复试验方法和提高患者满意度方面的优势。然而，AI 的整合带来了一些挑战，例如数据隐私问题、系统兼容性需求以及解决道德问题。展望未来，本文概述了人工智能驱动的个性化医疗的未来趋势，包括人工智能技术的进步、个性化护理的扩展以涵盖更广泛的数据源，以及跨学科合作对推进研究的重要性。人工智能在个性化医疗中的前景在于它有可能通过提供更有效、个性化的治疗来彻底改变药物治疗，从而提高整体患者护理和治疗效果。
药物发现与发展
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EFPIA 关于基因治疗药物 (GTMP) 定义的立场文件 .docx
EFPIA 总体上支持对 GTMP 定义的拟议修订，该修订在 2023 年欧盟指令提案第 4 条（第 29 点）中概述，并在表 1（2024 年 3 月 ENVI 妥协修正案）中列出。EFPIA 欢迎该定义，该定义涵盖用于序列特异性基因组编辑的物质或物质组合，并明确包括用于调节、替换或添加基因序列（如果通过其转录或翻译起作用）的重组和合成核酸。还支持将针对传染病的疫苗排除在该定义之外。但是，EFPIA 建议明确区分 GTMP 的转基因细胞与目前定义为体细胞疗法和组织工程产品的细胞（根据 EMA ATMP 分类反思文件 2015 EMA/CAT/600280/2010 rev.1），因为两者现在都可以属于拟议的 GTMP 定义。
药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
