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安斯泰来公司的 VYLOY™（佐贝妥昔单抗）在日本获批用于...
东京，2024 年 3 月 26 日——安斯泰来制药公司（TSE：4503，总裁兼首席执行官：Naoki Okamura，“安斯泰来”）今天宣布，2024 年 3 月 26 日，日本厚生劳动省 (MHLW) 批准了抗紧密连接蛋白 18.2 (CLDN18.2) 单克隆抗体 VYLOY™（zolbetuximab），用于治疗 CLDN18.2 阳性、不可切除、晚期或复发性胃癌患者。VYLOY 是全球首个也是唯一一个获得监管机构批准的 CLDN18.2 靶向疗法。由于早期症状与其他更常见的胃病重叠，胃癌通常在晚期或转移期才被诊断出来。 1 尽管日本努力减少胃癌的影响，但胃癌仍然是日本第三大致命癌症，2022 年诊断出 126,724 例。 2 Moitreyee Chatterjee-Kishore，博士，工商管理硕士，安斯泰来高级副总裁兼免疫肿瘤学开发主管 “厚生劳动省批准 VYLOY 标志着胃癌治疗的新时代，为患有这种毁灭性疾病的 CLDN18.2 阳性患者提供了第一个也是唯一的靶向治疗选择。安斯泰来很自豪能够帮助解决日本对这种难以治疗的癌症的迫切治疗需求，日本的发病率位居全球前列。重要的是，此次批准有可能为符合条件的患者提供更多宝贵的时间与亲人相处，兑现我们改善患者治疗效果的承诺。” SPOTLIGHT 试验首席研究员、日本柏市国立癌症中心东医院胃肠肿瘤科主任 Kohei Shitara 医学博士表示：“开发新的靶向疗法对于晚期胃腺癌等疾病至关重要，这种疾病的治疗选择非常有限，而且往往在晚期才被发现。作为 3 期 SPOTLIGHT 临床试验的首席研究员，我亲眼目睹了 VYLOY 联合化疗治疗患者的无进展生存期和总生存期与安慰剂联合化疗治疗患者的无进展生存期和总生存期相比有显著改善。这些结果支持 VYLOY 成为日本 CLDN18.2 阳性人群的新治疗选择，仅在 2022 年，日本就有近 44,000 人死于胃癌。”此次批准基于 3 期 SPOTLIGHT 和 GLOW 临床试验的结果，该试验针对局部晚期不可切除或转移性 HER2-
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2. Price Unless otherwise agreed upon in this PO or other written agreements by both Parties, price under this PO (“Price”) shall include all tax, shipping cost and other production and sale cost. Unit Price under this PO shall be the most current one as agreed upon by both Parties before payment. Seller hereby warrants that the Price does not exceed those offered to other customers purchasing the same or similar products under the same or similar transaction conditions in the same quarter. If, at Buyer's discretion, the price for the same or similar products is lower, Buyer may thus proportionally deduct the payment for the Products and/or offset against any of Buyer's accounts payable to Seller (including but not limited to the payment for the Products.). 2. 价格 针对本订单，双方当事人除非另有书面协议外，本订单项下的价格（以下简称为“价格”）应包含所有税费、运费和 其它生产及销售费用。本订单项下的单价应该是支付前双方当事人同意的最新价格。卖方在此保证，该价格不超过 同一季度在相同或类似交易条件下购买相同或类似产品的其他客户所获得的价格。假如相同或类似产品的价格较低， 则买方可以自行决定，买方可能据此按比例地扣减货款，和/或抵销买方对卖方的任何应付账款（包括但不仅限于该 产品的货款）。 3. Payment Unless otherwise stipulated herein, payment shall be made within 90 days from 1) Buyer's receipt of the appropriate invoice
布斯贝港地区
缅因州奥古斯塔.............................................................. 36 缅因州班戈..............................................................116 马萨诸塞州波士顿..............................................................163 缅因州巴尔港.............................................................. 125 缅因州弗里波特.............................................................. 42 康涅狄格州哈特福德.............................................................. 256 新罕布什尔州朴茨茅斯......................................................109 魁北克省蒙特利尔......................................................284 纽约州纽约............................................................. 372 缅因州波特兰............................................................. 57 魁北克省魁北克............................................................. 256 新不伦瑞克省圣约翰.............................................................254 华盛顿特区............................................................. 595
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
自然后网络：深贝叶斯...
不确定性意识对于开发可靠的机器学习模型至关重要。在这项工作中，我们建议对目标分布属于指数族的任何任务的快速和高质量不确定性估计进行自然后网络（NATPN）。因此，NATPN发现用于分类和常规回归设置的应用。与以前的许多方法不同，NATPN在培训时不需要分发（OOD）数据。取而代之的是，它利用标准化流量将单个密度拟合在学习的低维和依赖性潜在空间上。对于任何输入样本，NATPN使用预测的可能性对目标分布进行贝叶斯更新。从理论上讲，NATPN分配了远离培训数据的高不确定性。从经验上讲，我们对校准和OOD检测的广泛实验表明，NATPN为分类，回归和计数预测任务提供了高度竞争性的绩效。
