肿瘤学家 Chris Booth：“癌症的战争叙事导致一些患者接受他们原本不想要的治疗” | 健康与福祉
2023 年，蒙特利尔女王癌症研究所 (QCRI) 肿瘤治疗和流行病学部主任 Chris Booth（蒙特利尔，49 岁）与来自世界各地的其他肿瘤学家发起了这项倡议 肿瘤学常识 （Common Sense Oncology）。他们希望就肿瘤学中令人担忧的趋势引发公众辩论。尽管许多癌症治疗挽救了许多患者的生命或延长了他们的寿命，但越来越多的治疗方法只带来微小的好处，却要付出高昂的代价，产生很多毒性，并且让患者在生命的最后阶段长期住院，而此时，每一小时都更加宝贵。 在他的研究中警告称，目前许多治疗方法都不符合评估药物有效性的通常门槛，例如以 5 万美元甚至 10 万美元的价格提供一年的优质生活。他还指出，药物的评估标准包括阻止肿瘤生长的时间（无进展生存期），这在许多情况下与增加生存期的月份或年份无关。2003 年至 2023 年间，FDA（美国药品监管机构，为全球其他机构提供参考）批准的抗癌药物中有 48% 是基于无进展生存期而非总生存期批准的。 更多信息 在最近的一篇文章中 他们在美国临床肿瘤学会年会上回顾道，过去 30 年来，抗癌药物临床试验的资金 85% 来自制药行业，而此前这些试验主要由政府资金和研究人员的倡议资助。在视频通话中，Booth 表示：“肿瘤学家早就知道这一现实，大多数人都同意有必要找到解决方案”，但他们需要一个空间来公开讨论这些问题，改善患者及其家属的状况。 问。 85% 的试验由企业资助，但许多肿瘤学家和政府科学资助者表示，没有其他方式可以进行，因为只有制药公司才拥有所需的大量资金。 回答。 我既同意又不同意。重要的是要认识到，我们的许多优秀治疗方法和一些最佳临床试验都是与制药行业合作完成的。我不想给人留下我们反对制药行业的印象。问题是钟摆已经摆到了一边，整个癌症研究生态系统现在主要由制药行业资助，这意味着设计、启动和资助的研究必须符合制药公司的主要使命，即为股东创造利润。有时，让患者感觉更好的使命和行业使命是一致的，但并非总是如此。 我们需要创造一个平台和替代的资金来源。我们需要政府资助机构重新投资于临床癌症研究。我还认为，卫生系统应该发挥作用，为解决对患者来说很重要但行业可能不太感兴趣的问题的临床试验提供资金。例如，目前人们对缓和治疗、降低治疗强度、减少患者副作用非常感兴趣。 我们有例子。他们的研究结果得以保留，并为卫生系统节省了资金。这些试验不会引起制药业的兴趣，但会引起患者、家属和卫生系统的极大兴趣。 页。 人们可以理解业界寻求以无进展生存期而非总体生存期为基础批准药物的动机，但监管机构为什么会接受这一点呢？ R. 监管机构的工作非常艰巨，因为他们要平衡许多相互竞争的优先事项。一方面要迅速批准治疗方法，以便尽快让患者用上药物，另一方面又要确保这些治疗方法是有效的，这两者之间始终存在着矛盾。 也许我们可以根据某种替代终点获得初步的监管批准。 [mediciones para ver si el medicamento actúa aunque no haya dado tiempo a ver […]
人工智能复活巨型分子以制造抗生素 | 科学
美国宾夕法尼亚州，研究员 César de la Fuente 手持猛犸象体内发现的具有抗生素特性的分子模型。埃里克·苏卡（Eric Sucar）/宾夕法尼亚大学 几年后，死于频繁的细菌性肺炎或常见感染可能会很常见。根据美国疾病控制与预防中心的数据，在人类面临的所有威胁中，抗生素耐药性位列前十。 世界卫生组织（WHO）. 根据您的数据 专业组 （IACG），到 2050 年，耐药性疾病每年可能导致 1000 多万人死亡，是现在的两倍多。西班牙生物技术专家 César de la Fuente， 以他的名字命名的实验室的首席研究员，也称为小组 机器生物学 来自宾夕法尼亚大学的他在人工智能和深度学习的帮助下已经搜索了十多年（深度学习)，微生物尚未学会如何生存的新分子。他在我们的尼安德特人和丹尼索瓦人祖先身上发现了它们，并将它们复活。现在，根据他发表的文章 自然生物医学工程，在灭绝的动物中，例如猛犸象。这是一场与时间的赛跑，一切都可能隐藏着解决方案，从缺失的物种到微生物暗物质，微生物在任何介质中都留下了遗传物质，但尚未在实验室中培养。 如果抗生素耐药性的产生速度与以前一样，人类的健康将倒退一个世纪，回到青霉素出现之前的时代。防止这一巨大的倒退是 César de la Fuente 及其实验室的使命。 更多信息 在尼安德特人和丹尼索瓦人身上发现具有抗生素潜力的化合物，为他们打开了一扇大门，让他们能够跨越现存物种的边界，在消失的物种中寻找。“这鼓励我们扪心自问：为什么不探索所有动物、所有可供科学研究的灭绝生物呢？”德拉富恩特解释说，他被认为是世界十大研究人员之一。 关键在于技术，技术与生物学的融合使我们能够揭示迄今为止隐藏或已经消失的世界。“能够探索数百种蛋白质组 [conjunto completo de proteínas elaboradas por un organismo] 与此同时，我们必须开发一个比以前更强大的人工智能模型。我们创建了一个模型 深度学习 结合最新的人工智能和 机器学习 [aprendizaje automático] 基于神经网络的”研究人员详细介绍道，他将该系统命名为 APEX（抗生素肽去灭绝 或抗生素肽的去灭绝）。 “它让我们能够探索整个进化史中的生物，包括更新世和全新世时期。我们研究了许多物种，从灭绝的企鹅到猛犸象，再到查尔斯·达尔文在巴塔哥尼亚探险时发现的巨型树懒，”他说。 从这项庞大的工作中，我们总共提取了 10,311,899 个肽（由化学键连接的短氨基酸链），并鉴定出 37,176 […]