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PA 疫苗对话项目
热门反疫苗推文：美国疾控中心即将把新冠疫苗添加到儿童免疫接种计划中，这意味着孩子上学必须接种疫苗。https://t.co/Ga0EJZIVbI ；美国疾控中心将于周四投票，永久免除辉瑞和 Moderna 的新冠疫苗伤害责任 https://t.co/YWOZXH0tpc ；突发新闻：在新冠听证会上，#Pfizer 总监承认：#vaccine 从未在预防传播方面进行过测试。“为他人接种疫苗”一直是个谎言。#COVID 护照的唯一目的：强迫人们接种疫苗。世界需要知道。分享这个视频！⤵ https://t.co/su1WqgB4dO ； q看来 FDA 不再需要临床试验数据辉瑞和 Moderna 的新型 Omicron 疫苗（在 8 只小鼠身上进行测试）今天被批准用于儿童，这些儿童患疫苗诱发心肌炎的风险最高 FDA 绕过了他们的专家顾问美国历史上最政治化的 FDA 和 CDC
遗传疾病关联的网络和途径扩展确定了成功的药物靶标
疾病关联的遗传证据经常被用作选择复杂常见疾病的药物靶标的基础。同样，已经证明通过基因或蛋白质相互作用网络传播遗传证据可以准确推断出无法观察到直接遗传证据的基因上的新型疾病关联。然而，缺乏将这些药物发现方法结合的实用性的经验检验。在这项研究中，我们研究了对648个英国Biobank GWAS的分析引起的遗传关联，并评估是否通过历史临床试验数据来衡量，成功的药物靶标是否将被鉴定为直接遗传命中的靶标富含成功的药物靶标。我们发现，由蛋白质复合物和配体 - 受体对等特定功能连接形成的蛋白质网络适用于即使是幼稚的内guin-sysosociation网络传播方法。此外，应用于全球蛋白质 - 蛋白质相互作用网络和途径数据库的更复杂的方法也成功地检索了富含临床成功药物靶标的靶标。我们得出结论，遗传证据的网络传播可用于药物靶标识别。
遗传疾病关联的网络和通路扩展可确定成功的药物靶点
摘要 16 17 人们普遍认为，疾病关联的遗传证据是选择复杂常见疾病药物靶点的坚实基础，通过基因或蛋白质相互作用网络传播遗传证据可以准确推断出没有直接遗传证据的基因上的新疾病关联。然而，一直缺乏将这些信念结合起来用于药物发现的效用的经验检验。22 23 在本研究中，我们检查了从 648 个英国生物银行 GWAS 分析中产生的遗传关联，并评估根据历史临床试验数据衡量，被确定为直接遗传命中代理的靶点是否富集了成功的药物靶点。26 27 我们发现由特定功能连接（如蛋白质复合物和配体-受体对）形成的蛋白质网络适用于甚至是幼稚的关联网络传播方法。此外，应用于全球 30 蛋白质-蛋白质相互作用网络和通路数据库的更复杂的方法也成功检索了 31 临床成功药物靶标富集的靶标。我们得出结论，遗传证据的网络传播应该用于药物靶标识别。 33 34
透析患者慢性心力衰竭的治疗
慢性心力衰竭（CHF）是透析患者的常见并发症和死亡原因。尽管由于肾脏功能异常甚至没有残留的肾功能（RRF），在中国和国外已发行了多个临床指南和对心力衰竭（HF）的多项临床指南（HF），但在透析患者中没有残留的肾功能（RRF），慢性并发症的大数量，以及其中的特异性，可变性和局限性，以及Perodiase and Perodiase and Perodiase（HDEANEAD）（Perodiase）（Perodiase）（HD）透析患者和普通人群在HF的治疗和管理方面的差异。目前的研究与所有透析综合的HF人群无关，并且迫切需要高质量的研究在透析患者中管理HF来指导和标准化治疗。在审查了现有的准则和文献后，我们重点介绍了透析患者的HF，危险因素管理，药物治疗和透析治疗的分期和诊断。基于循证医学和临床试验数据，该报告反映了透析患者诊断和治疗HF的新观点和未来趋势，这将进一步增强临床医生对透析患者HF的了解。
影响女性参与心血管研究的因素：范围审查
在 2011 年 1 月至 2021 年 9 月期间，我们搜索了多个电子数据库，以查找定义女性在心血管研究中代表性不足和/或报告参与心血管研究的性别差异和/或女性参与心血管研究的障碍的论文。两位作者使用标准化数据收集表独立进行数据提取。使用描述性统计和叙述性综合对结果进行适当总结。从 548 篇已确定的论文中，纳入了 10 篇。其中，四篇是前瞻性研究，六篇是回顾性研究。五项回顾性研究涉及试验数据的二次分析，包括超过 110 万名参与者的 780 多项试验。总体而言，与男性相比，女性在心力衰竭、冠心病、心肌梗死和心律失常试验中的代表性不足。参与的障碍包括缺乏信息和对研究的了解、试验相关程序、参与者的健康状况以及患者特定因素（包括旅行、儿童保育可用性和费用）。在患者教育干预后，女性报告参与研究的可能性显著增加。
转基因猪作为人类疾病的模型
转基因动物对于正确理解疾病机制至关重要。长期以来，小鼠一直是各种疾病基础研究的支柱，但并不总是将基础知识转化为临床应用的最合适手段。啮齿动物临床前研究的缺点得到了广泛认可，世界各地的监管机构现在都需要非啮齿动物物种的临床前试验数据。猪非常适合生物医学研究，与人类有许多相似之处，包括体型、解剖特征、生理学和病理生理学，它们已经在转化研究中发挥了重要作用。随着先进的基因技术简化了猪的生成，这些猪经过精确定制的修改，旨在复制导致人类疾病的病变，这一作用将会增加。本文概述了转化生物医学研究中最有前途和临床相关的转基因猪人类疾病模型，包括心血管疾病、癌症、糖尿病、阿尔茨海默病、囊性纤维化和杜氏肌营养不良症。我们简要总结所涉及的技术并考虑最新技术进步对未来的影响。
抗血小板或抗凝治疗的患者内窥镜检查：英国胃肠病学会（BSG）和欧洲胃肠道内窥镜学会（ESGE）指南指南更新
摘要这是英国胃肠病学会（BSG）与欧洲胃肠道内窥镜检查学会（ESGE）之间的合作，并且是其2016年对抗血小板或抗凝治疗患者内窥镜检查指南的计划更新。指南开发委员会包括英国血液学学会，英国心血管干预学会的代表，以及英国慈善抗凝的两名患者代表以及英国血栓形成，以及胃肠病学家。使用年级方法学得出了符合同意II原则的过程以及证据和建议的强度。在提交出版之前，与包括BSG在内的所有成员社会进行了咨询。基于证据的修订是对内窥镜程序的风险类别以及血栓形成风险的类别的。尤其是对房颤的更详细的风险分析，并且根据以前的版本以来发布的试验数据，对直接口服抗凝剂的建议得到了加强。已经在急性胃肠道出血的患者的管理中添加了一个部分。重要的患者考虑重点。建议是基于在给定情况下血栓形成和出血之间的风险平衡。
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。
癌症
简单总结：本综述总结并解释了用于挽救组织学来源完全不同的复发或难治性 (r/r) 肿瘤的统一治疗方案。利用肿瘤组织的可塑性，将癌症特征重新编程为控制肿瘤再生的生物特征，使用节拍化疗，同时靶向核和/或细胞因子受体加上/减靶向疗法，称为肿瘤组织编辑，可能诱导 cCR 或长期肿瘤控制，如为治疗组织学来源完全不同的 r/r 肿瘤而设计的临床试验数据所表明的那样。肿瘤组织编辑可以通过减弱或解决 M-CRAC，克服使用最大耐受剂量的标准治疗方案治疗 r/r 肿瘤疾病后出现的独特治疗后疾病特征，即转移扩散、癌症再增殖和获得性肿瘤细胞耐药性 (M-CRAC)。在未来的治疗考虑中引入 M-CRAC 控制可能有助于克服在没有驱动突变的大量 r/r 肿瘤中精准医疗的多重转化挑战。
机会和挑战 - 人工 -
抽象人工智能（AI）是一门机器科学，可以模仿人类行为，例如对数据的智能分析。AI功能具有专门的算法，并与深度和机器学习集成在一起。生活在数字世界中，每天都可以产生大量的医疗数据。因此，我们需要一种自动化和可靠的评估工具，可以使决策更准确，更快。机器学习有可能学习，理解和分析医疗保健系统中使用的数据。在过去的几年中，已知AI在药物科学领域的各个领域都受雇于药理学研究。它有助于分析临床前（实验室动物）和临床试验数据。AI在药物发现/制造，疾病鉴定的大数据，个性化治疗，临床试验研究，放疗，手术机器人技术，智能电子健康记录和流行病暴发预测中也起着重要作用。此外，AI已用于评估生物标志物和疾病。在这篇综述中，我们解释了机器学习的各种模型和一般过程及其在药理学中的作用。因此，具有深度学习和机器学习的AI可能与药理学研究有关。