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PROTAC：靶向药物策略。原理和局限性*
自从格列卫（伊马替尼）在临床上用于治疗癌症（20 世纪 90 年代）以来，靶向治疗的概念就越来越受欢迎。这种方法基于对特定疾病发病机制背后的生物学机制的基本了解，以及靶向灭活该机制以进行治疗的可能性。主要思想是这种靶向作用可以消除致病因素，同时最大程度地减少对完整细胞的损害。由于药物化学和相关学科的进步，临床医生拥有数十种靶向药物，目前有数百种化合物正在临床试验中。这些药物中的大多数靶向具有酶特性的蛋白质，例如蛋白激酶、表观遗传标记等。这些靶标的结构得到了详细研究，从而可以合成大型靶向化合物库并识别具有高抑制活性和选择性的先导化合物。非酶蛋白的失活更具挑战性。其中包括信号级联的重要元素、众多结构蛋白、
人工智能法案的局限性以及消费者为什么需要更好的......
z 反对算法决策，并在决策可能对其产生重大影响时要求人工干预。z 当使用人工智能系统违法时，向监管机构提出投诉或在法庭上提起法律诉讼。z 在行使权利时由消费者和其他民间社会团体代表。这些组织还必须能够发起投诉和法律行动，包括集体补救要求和禁令，以维护公共利益。z 获得所遭受损失的赔偿，包括通过欧盟和国家法律中的集体补救机制。
肿瘤激活 T 细胞接合剂 (TRACTr) 项目克服 T 细胞接合剂疗法的关键局限性
本报告包含某些前瞻性陈述，这些陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果与历史结果或此类前瞻性陈述中明示或暗示的有关 Janux Therapeutics, Inc.（“公司”）的任何未来结果存在重大差异。这些前瞻性陈述包括但不限于有关公司为有需要的患者提供新疗法的能力、公司药物开发计划的进展和预期时间、临床开发计划和时间表、监管备案的时间和计划、市场规模和机会、公司的战略和知识产权事务以及有关公司费用、资本要求和额外融资需求的估计。由于此类陈述受风险和不确定性的影响，实际结果可能与此类前瞻性陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。可能导致实际结果出现重大差异的因素包括早期研究中看似有希望的化合物在后期临床前研究或临床试验中未证明安全性和/或有效性的风险、公司可能无法获得其候选产品上市批准的风险、与进行临床试验、监管备案和申请相关的不确定性、与依赖第三方成功进行临床试验相关的风险、与依赖外部融资满足资本要求相关的风险以及与发现、开发和商业化安全有效的人类治疗药物以及围绕此类药物建立业务的努力相关的其他风险。鉴于这些风险、不确定性、意外事件和假设，前瞻性陈述中提及的事件或情况可能不会发生。有关公司面临的风险和不确定性的进一步列表和描述，请参阅公司向美国证券交易委员会提交的定期和其他文件，该文件可在 www.sec.gov 上查阅。此类前瞻性陈述仅在其作出之日有效，公司不承担更新任何前瞻性陈述的义务，无论由于新信息、未来事件还是其他原因。
幸福经济：将边缘自给自足带入主流的可能性和局限性
在当代政治经济中，生产和消费增长长期以来被视为势在必行，因此充足性理念面临巨大障碍。尽管有证据支持以充足性为导向、后增长方式应对环境挑战，但迄今为止，只有有利于增长的环境观点获得了主流政治的大力支持。然而，最近一种与充足性方法有着强烈亲和力的提法——幸福经济——得到了包括政府和国际组织在内的主流政治参与者越来越多的支持。对幸福经济日益增长的支持是否代表了人们长期以来寻求的以充足性为导向、后增长环境方法的突破？为了帮助回答这个问题，我们对新西兰、苏格兰和冰岛进行了案例研究——幸福经济政府 (WEGo) 的三个创始国。这些国家（在不同程度上）已采取措施淡化经济增长的核心地位，转而强调幸福是最终目标。他们还通过引入新的幸福衡量标准并将其用于政策制定，超越了 GDP。然而，后增长方向的发展受到持续依赖经济增长来实现中期目标（如创造就业机会和提供福利国家服务）的限制，这些目标与福祉目标密切相关。因此，我们将福祉经济的新兴实践描述为“弱后增长”方法。要成为“强后增长”视角，它需要与一个更具挑战性的项目联系起来，即解开当代社会对经济增长的依赖。本文讨论了 WEGo 国家可以为应对这一巨大挑战做出贡献的方式，并在福祉经济中显而易见的以自给自足为导向的要素的基础上再接再厉。
扎托洛芬治疗弥漫型和不可切除的局限性腱鞘巨细胞瘤患者的随机安慰剂对照双盲 II 期临床研究：REALIZE 研究
手术切除（开放或关节镜下滑膜切除术）是TGCT的标准治疗方法，但据报道局部复发率为16% – 47%（4,5）。此外，TGCT的发病机制归因于集落刺激因子1（CSF-1）的过度表达，这是由于CSF1基因与t（1,2）易位中的VI型胶原α3启动子融合导致的CSF-1过度表达（6）。因此，针对CSF-1 /集落刺激因子1受体（CSF-1R）轴的全身疗法已经开发出来（7）。培昔达替尼是美国首个获批的用于治疗TGCT患者的全身疗法（8）。据报道，该药物的反应率良好，但也需要进行包括肝毒性在内的风险评估（9）。相比之下，其他治疗药物也已提出，在治疗
ID 操作层面的具体研讨会目标 O-2 当前 MBSE 方法的局限性以及规避或解决这些局限性的方法（例如通过
我们使用 No Magic 的 Cameo Systems Modeler 作为 SysML 建模工具，使用 RStudio 作为 R 语言开发环境。由于这些工具之间无法直接交换数据，因此不同工具之间的数据传输是通过 CSV 数据手动实现的，这是数据分析自动化的一个限制。我们决定通过 No Magic 的 Teamwork Cloud 交换数据，这是一个用于存储模型的中央存储库，如图 6 所示。我们使用元链导航来查询模型元素链。我们开发了一个 API 来将 SysML 数据导入 RStudio，并开发了可重用的函数来自动化数据整理、分析和可视化的过程。这允许进行敏捷的探索性系统架构分析。
排除和局限性：本政策不涵盖的内容
10。造成的条件是：（a）战争行为（宣布或未宣布）； （b）当政府资金可用于治疗核能引起的疾病或伤害时，核能无意中释放； （c）参加任何国家军事服役的被保险人； （d）参加起义，叛乱或骚乱的被保险人； （e）服务是被保险人委托或试图犯下重罪（无论是不收取）或被保险人从事非法职业的直接结果的直接结果； （f）除非由医生给予或开处方，否则在疾病发生或在非法麻醉品或非处方受控物质的情况下，由适用的州法律定义的被保险人被陶醉。
使用纳米粒子以非病毒方式将 CRISPR/Cas 货物递送至视网膜：当前的可能性、挑战和局限性
摘要：CRISPR/Cas 系统的发现及其发展成为强大的基因组工程工具，彻底改变了分子生物学领域，并激发了人们对其治疗多种人类疾病的潜力的兴奋。作为基因治疗靶点，视网膜由于其手术可及性和由于其血视网膜屏障而具有的相对免疫优势，比其他组织具有许多优势。这些特点解释了过去十年眼部基因治疗取得的巨大进展，包括首次使用 CRISPR 基因编辑试剂的体内临床试验。尽管病毒载体介导的治疗方法取得了成功，但它们有几个缺点，包括包装限制、预先存在的抗衣壳免疫和载体诱导的免疫原性、治疗效力和持久性以及潜在的遗传毒性。纳米材料在治疗剂输送中的应用彻底改变了遗传物质输送到细胞、组织和器官的方式，并提供了一种有吸引力的替代方案来绕过病毒输送系统的局限性。在这篇综述中，我们探讨了非病毒载体作为基因治疗工具的潜在用途，探索了纳米技术在医学领域的最新进展，并重点研究了纳米粒子介导的 CRIPSR 基因货物向视网膜的递送。
脑机接口治疗局限性肌张力障碍
1 美国马萨诸塞州波士顿麻省眼耳医院和哈佛医学院耳鼻咽喉头颈外科系 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科系 3 美国加利福尼亚州帕萨迪纳加州理工学院生物与生物工程系 4 美国堪萨斯州劳伦斯堪萨斯大学言语、语言与听力科学与障碍系 5 美国马萨诸塞州波士顿波士顿大学言语、语言与听力科学系 6 美国马萨诸塞州波士顿波士顿大学生物医学工程系 7 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科系 8 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所 9 美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院国家神经疾病和中风研究所人体运动控制科 10 美国爱荷华州爱荷华市爱荷华大学卡弗医学院神经外科系 11德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系，美国德克萨斯州奥斯汀 12 德克萨斯大学奥斯汀分校神经病学系，美国德克萨斯州奥斯汀 13 都柏林圣三一学院神经科学研究所、医学院、工程学院、都柏林圣三一学院和都柏林大学生物医学工程中心，爱尔兰都柏林 14 不来梅大学 03 数学与计算机科学学院，德国不来梅
机器学习在嗅觉方面的可能性和局限性
机器学习能破解鼻子里的密码吗？在过去十年中，研究试图利用大数据解决化学结构和感官质量之间的关系。这些研究推进了嗅觉刺激的计算模型，利用人工智能挖掘化学和心理物理学之间的明确相关性。计算视角有望通过更多数据和更好的数据处理工具解决嗅觉之谜。然而，他们都没有成功，而为什么会这样很重要。本文认为，我们应该对在感知理论中将感觉系统的生物学黑箱化的趋势深表怀疑。相反，我们需要将刺激模型和心理物理数据都建立在嗅觉系统的真实因果机制解释之上。核心问题是：生物学知识是否能比当前机器学习模型中使用的刺激更好地理解气味编码中的刺激？事实确实如此。关于受体行为的最新研究表明，嗅觉系统的运作原理并未被当前刺激反应模型所捕捉。这可能需要从根本上修订嗅觉的计算方法，包括其心理效应。为了分析嗅觉的不同研究项目，我们借鉴了劳埃德的“研究问题逻辑”，这是一个哲学框架，可帮助科学家阐明所讨论的建模方法的推理、概念承诺和问题。