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AI筛查心力衰竭临床试验加快入学率，研究发现
“看到这种AI能力加速了筛查和试验，在现实世界中的前瞻性试验中，这基本上是令人兴奋的，” IT的执行董事，马萨诸塞州ALM，ALM，AI Solutions兼AI Solutions的联合官员和AI Solutions攻击IT和AI Solutions IT和AI Solutions for Camperation for Accelation tronformator的AI Solutions。
NIAID临床试验和资源...
向所有申请人通知NIH政策：仅出于信息目的提供会议名单。申请人调查人员和机构官员不得直接与研究部分成员有关审查之前或之后的申请。未能观察该政策将在同行审查过程中严重违反诚信，并可能导致NOT-OD-22-044中概述的行动，包括从即时审查中删除申请。
Novita在NP-G2-044的2阶段试验中提供了
纽约，2025年2月25日 /美通社 / - 诺维塔制药公司（“诺维塔”），这是一家私人阶段的临床阶段制药公司，致力于通过其专有fascin抑制剂技术开发新型癌症药物，该公司宣布了其2阶段研究的其他结果（NCT0505023486），从美国癌症研究免疫肿瘤学协会（AACR IO）年度会议的晚期实体瘤患者（抗先前抗PD-1治疗）的抗PD-1治疗。数据在海报介绍中介绍，标题为“ NP-G2-044（一种新型的Fascin抑制剂NP-G2-044），结合了抗PD-1治疗的抗PD-1治疗，可抗先前抗PD-1疗法的实体瘤患者。”调查结果表明，NP-G2-044与ICIS结合使用时提供了一种新型的治疗机会。
并发运动训练对肌肉肥胖症老年人的静态和主动姿势控制过程中踝关节激活的影响：多中心，随机和对照试验
摘要：肌肉减少肥胖（SO），其特征是与年龄相关的肌肉损失和多余的体内脂肪，这显着损害了姿势控制。然而，有限的研究探讨了在患有SO的老年人姿势控制期间，同意运动训练对神经肌肉策略的影响。这项研究招收了50名具有SO的老年人，分为干预组（IG，n = 25，平均年龄= 76.1±3.5岁；平均BMI = 34.4±4.0 kg/m 2）和对照组（CG，n = 25，平均年龄= 75.9±5.4岁；平均BMI = 32.32.32.9±2.2.9±kg/m 2）。IG的参与者参加了60分钟的总移动性加上计划（TMP）课程，每周三次，共四个月，而CG则保持了典型的日常活动。在干预之前和之后进行了标准化评估。这些评估包括ROMBERG和定时进行和进行（拖船）测试，以及在各种条件下的压力中心（COP）位移参数的测量。此外，在姿势控制评估期间量化了踝肌肉活性，以及足底和背侧弯曲的最大自愿性收缩。干预后的结果显示，在Romberg中测量的站立时间（-15.6％，p <0.005）和TUG（-34.6％，p <0.05）测试显着减少。此外，在各种条件下，COP面积和速度显着降低（P <0.05）。姿势控制改善与强度的增加（p <0.05）和踝肌激活的减少有关（p <0.05）。这些发现突出了与肌肉减少症和肥胖的协同作用相关的神经肌肉系统变化的可逆性，强调了该人群中姿势控制调节的训练性。通过将这些见解纳入临床实践和公共卫生策略中，似乎可以优化具有SO的老年人的健康和福祉。
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
临床试验训练营计划 - 斯坦福医学
irb，FDA和报告Erica Goodwin，RAC，主要临床试验监管专家，干细胞移植和基因治疗临床试验计划，斯坦福大学知识产权，期权和许可Sunita Rajdev博士，博士斯坦福大学凯西·卡尔·卡西·卡尔（Stanford University Casey Carr），MHA，癌细胞疗法中心执行主任，斯坦福大学癌症免疫疗法研究所，斯坦福大学预算开发和研究人员促成的试验（IIT）和研究人员赞助的试验（ISTS）divya Chauhan，MSSTORINGITOR STEMERATIOR 2，Stementor Stemantor 2斯坦福大学干细胞和基因治疗临床试验和金融临床试验和金融主任Dougall
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
elamipretide对原发性线粒体肌病患者的基因型特异性作用：MMPower-3试验的事后分析
建议引用推荐引用karaa，Amel；贝蒂尼（Enrico）；卡雷利，瓦莱里奥；科恩，布鲁斯； Ennes，Gregory M； Falk，Marni J；艾米·戈德斯坦； Gorman，Gráinne；哈斯，理查德； Michio Hirano；克洛普斯托克，托马斯； Koenig，Mary Kay；科尼莉亚的科恩布鲁姆； Lamperti，Costanza；雷曼，安娜；诺戈，尼古拉；莫尔纳（Molnar），玛丽亚·朱迪（Maria Judit）； Parikh，Sumit；汉，汉；小偷，罗伯特·D·S； Russekk塞内托；斯卡利亚，费尔南多； Servidei，Serenella；塔诺波斯基，马克； Toscano，安东尼奥；范·霍夫（Johan L K）；约翰贵族； Vockley，杰里； Finman，Jeffrey S； Abbruscato，Anthony；布朗，大卫A；沙利文，阿拉纳； Shiffer，James A； Mancuso，Michelango；和MMPower-3试验研究者，“ elamipretide对原发性线粒体肌病患者的基因型特异性作用：MMPower-3试验的事后分析”（2024）。教职员工出版物。2281。https://digitalcommons.library.tmc.edu/baylor_docs/2281
免疫疗法前急性有氧运动和化学疗法输注对转移性非小细胞肺癌患者的影响：ERICA可行性试验方案
摘要 - 电动汽车被许多人视为未来的汽车，因为它们非常有效，没有产生当地污染，是沉默的，并且可用于电网操作员的电源调节。为了能够估计电动汽车的性能，拥有适当的模型非常重要。电动汽车模型非常复杂，因为它包含许多不同的组件。每个组件需要正确建模，以防止错误的结论。每个组件的设计或额定值是一个困难的任务，因为一个组件的参数影响了另一个组件的功率水平。因此，将一个组件评为不适当的风险，这可能会使车辆不必要的昂贵或不可能。在本文中，提出了电动汽车的新设计模型。此模型基于Modelica与ModelCenter的组合。Modelica已用于模拟和模拟电动汽车，并且使用ModelCenter用于优化设计变量。该模型确保完成了与驾驶距离和加速有关的要求。
适用于个性化医学的临床试验的研究设计：范围评论
抽象客观的个性化医学（PM）允许患者根据其个体人口统计学，基因组或生物学特征来剪裁“在正确的时间为合适人士的正确治疗”来治疗。PM临床试验需要健壮的方法，才能正确识别参与者和治疗组。作为开发PM试验设计新建议的第一步，我们旨在介绍该领域使用的研究设计的概述。设计范围评论。我们搜索的方法（2020年4月）PubMed，Embase和Cochrane图书馆，用于所有英语，法语，德语，意大利语和西班牙语的报告，描述了适用于PM的临床试验的研究设计。研究选择和数据提取是通过共识或参与第三名专家审稿人的重复解决分歧进行的。我们提取了有关试验设计特征的信息以及这些方法当前应用的示例。提取的信息用于为PM生成新的试验设计分类。结果我们确定了应用于PM的21种试验设计，10个亚型和30种试验设计变化，我们将其分为四个核心类别（即主协议，随机性，全部，生物标志物策略和富集）。我们使用这些设计发现了131次临床试验，其中绝大多数是主方案（86/131，65.6％）。大多数试验是II期研究（75/131，57.2％）在肿瘤学领域（113/131，86.3％）。结论存在各种试验设计，并应用于PM。我们确定了有关不同方面的34个主要特征（例如，框架，对照组，随机化）。将四个核心类别和34个功能合并为双输入表，以创建针对PM的试验设计的新分类。提出了一种新的试验设计分类，以帮助读者浏览PM临床试验的复杂领域。