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《骆驼奶的生物分子内容：未来医疗保健行业的传统食品》

  • 来源专题：食物与营养
  • 编译者： lixiaoman
  • 发布时间：2017-03-19

  • 本文研究的重点有：

    CM营养价值高于BM。

    CM因缺乏β- LG而无过敏作用 。

    乳糖不耐受人的CM的乳糖没有困难。

    由于生物活性肽含量高，CM具有生物学价值。

    据报道，CM对糖尿病具有治疗作用。

    据报道，饮用非牛乳对普通消费者具有生物功能。骆驼奶是一种传统产品，多年来作为治疗多种健康问题的生物医药，如哮喘、水肿和糖尿病，一直在亚洲和非洲的干旱农村社区使用。该产品由适量的生物活性化合物组成。此外，它含有少量的脂肪酸和胆固醇，并且它不包含β-乳球蛋白。β-乳球蛋白存在于牛乳中，会引起某些人的过敏症状。该在这篇研究中，骆驼奶中的生物分子和他们的积极作用，被消费者广泛地关注和讨论。

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  • 《医疗保健的“强心针” 医疗保健行业的认知未来 》
    • 来源专题：广东省科技情报动态监测服务平台
    • 编译者：精准医疗
    • 发布时间：2017-06-18
    • IBM 医疗保健 IBM 医疗保健正在创建一种智能程度更高、连接更为广泛的医疗保健系统，该系统有助于临床医生提供更好的护理，同时帮助人们做出更为明智的选择。IBM 除了在医疗保健技术研究和创新方面多有投入，IBM 的医疗保健解决方案和咨询服务事业部还可帮助组织大幅提升运营效率，共同协作改进成果，整合新的合作伙伴，围绕价值核心共建更加可持续的、个性化的、以患者为中心的生态系统。 Watson 是一种支持人与计算机之间新型合作关系的认知系统，该系统可提高和扩展人类专业知识。 医疗保健行业的复兴 欢迎来到认知计算的时代，这是一个智能机器可模仿人脑功能，从而解决社会上最棘手 的问题的时代。对于医疗保健市场，认知计算时代已经到来，而且它对行业进行彻底改 变的潜力非常巨大。认知系统可以帮助改善病患护理，促进发现并改进全球提供商的决 策。我们的研究表明，医疗保健行业领导者已准备好接受这种开创性的技术并对认知能 力进行投资，从而实现医疗保健服务的复兴。 执行摘要 在医药和 IT 领域，人们经常讨论“下一个大事件”。今天，这类对话的范围越来越广，因为在一些人看来，认知计算对于 IT、医疗保健和整体社会将是颠覆性的。 特别是对于医疗保健行业，这是改变游戏规则的最好时机。该行业正面临着各种经济、社会和行业影响方面的剧变。明智的消费者如今处于一个越来越数字化的时代，他们对医疗保健行业的要求越来越多，而这个行业还面临着监管要求越发严苛、成本飞涨、技术资源短缺等挑战。 与此同时，医疗保健生态系统正在不断扩展，因为新的市场参与者可以跨越各个传统边界进行互动、合作和协作。另一方面，提供商、付款人、社交组织、政府机构、零售商等独立实体能以新的方式创造价值。举例来说，CVS Health 是一家制药创新公司，它宣布了创建一种将使用认知计算能力的解决方案，其目的在于使医疗从业人员转变慢性疾病患者的医护管理方式。 为了在不断变化的环境中立足，医疗保健领导者必须在数据处理方面更为灵活。尽管数字时代带来了许多充满洞察力的医疗保健数据，但企业仍在努力挖掘其全部价值。认知计算的开创性进步有助于弥合数据量和数据洞察力之间的差距。 基于认知的系统有助于构建知识，了解自然语言并提供有置信度的响应。他们可以快速定位，识别新的模式和洞察力 - 这些模式和洞察力与医疗保健部门的活动紧密相关。 我们的研究表明，在 “您的认知计算未来”报告发表后（这是第一份基于 2015 年初期进行的研究而开发的特定行业报告，该研究针对近 100名医疗保健业高管进行了调研），认知解决方案已帮助医疗保健企业开辟了新的领域。（如需获取该研究的更多信息，请参见“研究方案和方法论” 部分）。 本报告中，我们检查了卫生与健康机构当前和未来的多种应用,并对那些开始认知之旅的机构提出了建议。我们还提供基于医疗保健行业高管的洞察力，这些高管了解认知能力如何帮助扩展当前的创新和发展边界。这些领导者认识到实现医疗保健行业转型的可能性，而且他们已准备好利用认知能力。 克服行业阻力 医疗保健行业正面临着前所未有的颠覆。从不断变化的行业法规到不断上涨 的成本，医疗保健提供商均受到系列挑战和干扰问题的轰炸。我们已识别出 各种正在塑造和转变当今的医疗保健领域的颠覆性力量： 快速数字化：各种来源的大量医疗保健数据已带来了数据管理和集成挑战。 同时，数字时代为提供商带来了提供针对性的消费者医护的新机会，及时做出更明智的决策并推动前所未有的卫生与健康创新。需求越来越高：随着非洲西部人口的不断增加和老龄化，以及埃博拉病毒等流行病的快速蔓延，对医疗保健的需求在不断提高。2若要满足这种快速扩展的需求，医疗保健企业应提高运营效率并寻找定位服务和医护新方式。 客户期望的不断演变：为寻求他们在其他行业所享受到的同样的便利性，今天的病患希望得到个性化、透明、优质、集成和方便的医护服务。要为明智的消费者提供他们所需的体验，医疗保健企业需要获得更深入的消费者洞察力并探索新的服务模式。 缺乏熟练医护人员：因为许多医务工作者因工作压力和退休条件提高而退出医疗行业，世界卫生组织估计到 2035 年，全球医疗保健行业将会出现1,290 万的医务工作者缺口。3为提高员工保留率，医疗保健企业应通过培育员工的智能化水平、沟通水平和高效性，构建更有利的工作环境。 监管复杂性：因为监管要求一直在发生复杂且快速的变化，所以医疗保健 企业在满足严格限制的条件下努力交付服务时，其合规成本也越来越高。 改善数据访问和洞察力可帮助该行业更自信地满足全球监管合规要求，而 且免除沉闷的医学探索和发现过程。 成本压力日益增加：医疗保健成本持续增加，部分原因在于新的技术、专业性和预防性药物。从 2014 年到 2018 年，全球人均医疗支出预计每年增长 4.5%。4在这种环境下，医疗保健提供商需要找到新的方法，在管理成本和效率的同时不致影响服务的质量。从颠覆到专营很明显医疗保健企业的运营环境非常混乱。虽然挑战医疗保健行业的各种力量在本质上是不同的，但我们仍可识别出与沟通与协作、研究与创新、决策和个性化护理相关的关键主题。为避免被颠覆的命运，我们建议医疗保健企业专注于提高其互动、发现和决策能力（见图 1）。病患、提供商和付款人之间越来越多的互动将有助于改善沟通与协作，从而促进医护的有效性。新的发现工具和功能有助于发掘今天在大量数据中隐藏的洞察力和观点，从而促进研究和创新。更好的决策能力有助于在提供医护时提出更为个性化、基于证据的建议，从而提高医护管理质量。
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  • 《探索未来：AI和生物标志物如何重塑精准医疗的前景》
    • 来源专题：战略生物资源
    • 编译者：李康音
    • 发布时间：2023-12-04
    • 本文内容转载自“药明康德”微信公众号。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/9ld-cARCFCIry7F2DW54XQ 精准医疗是一个快速发展的领域，正在彻底改变我们诊断和治疗疾病的方式。随着人工智能（AI）、生物标志物及各种先进技术的发展，精准医疗有望为罕见和复杂疾病提供长期有效的治疗方法。从CAR-T细胞疗法的成功应用，到CRISPR基因编辑技术的兴起，精准医疗正在个体化医疗领域取得一系列重大突破。在今天的文章中，我们将深入探讨人工智能、生物标志物是如何共同塑造精准医疗的未来，及其对整个医疗保健行业可能带来的深远影响。 精准医疗是一种综合考虑患者的遗传背景、环境和生活方式差异来进行治疗的方法。它的核心理念是为每位患者提供量身定制的治疗方案，而不是简单地采用“一刀切”的通用方法。通过结合基因组学、蛋白质组学和数据分析等先进技术，精准医疗旨在深入识别疾病的根源，从而研发出比传统疗法更具针对性、效果更显著、副作用更小的治疗手段。 在精准医疗进步的背后，人工智能、生物标志物等新兴技术和概念发挥着至关重要的角色。例如，人工智能可以帮助我们分析庞大的数据集，挖掘出对疾病诊断、新疗法研发和预测患者预后具有关键意义的模式。而生物标志物则为我们识别疾病和患者的独特特征提供依据，进而有助于为患者量身打造更为合适的治疗方案。另外，数字生物标记物等新兴概念的提出，正为医生提供更为准确和实时的健康信息，进一步加快了药物的研发速度，改善治疗效果，并有效降低了医疗成本。综上所述，通过这些技术手段和工具，精准医疗不仅有望彻底改变医疗保健领域，还将引领个体化医疗的全新时代。 AI在精准医疗领域大展身手 人工智能正在精准医疗领域发挥越来越多的作用。在药物开发中，它助力于鉴定新的药物靶点、设计高效的临床试验，以及预测患者对特定治疗的反应。此外，当涉及到诊断时，人工智能能够分析大量的患者数据，比如医学影像和电子健康记录，从中识别出特定的模式或者规律，以做出更为精确的诊断。在治疗方面，根据患者的特点，如其基因组和过往病史，人工智能可以帮助医生制定出更加个体化的治疗方案。此外，在治疗过程中，人工智能能够持续监测治疗的效果，并根据患者的反应实时调整治疗计划，从而优化治疗效果并控制医疗开支。综合看来，人工智能正逐步塑造精准医疗的未来，为其带来更准确的诊断、更有针对性的治疗和更迅速的药物研发进程。 例如，人工智能在识别受体靶点和药物靶点方面的潜力十分振奋人心。这种技术有望减少大量的临床前研究和筛选工作，加快关键药物候选物的确定过程。根据GlobalData的药物数据库统计，目前已有40多种细胞和基因疗法是基于人工智能开发的。 除了其他应用，人工智能在临床试验中的患者筛选方面也展现出巨大潜力，帮助更准确地筛选合适的受试者并提高其参与热情，从而显著减少临床试验的退出率。具体来说，通过AI算法，我们可以对大量的患者数据进行深入分析，并预测哪些患者最可能从特定治疗中受益。这不仅使临床试验的患者筛选更为精确，专注于最可能对治疗产生积极效果的患者，减少了那些不太可能从治疗中获益患者参与的情况。另外，临床试验中，人工智能提供的个体化信息支持能够进一步提高受试者的参与度，这有助于减少中途退出的现象并提高整体治疗效果。因此，人工智能有潜力改变临床试验中的患者筛选流程，使其更为高效和专业，进而更迅速地为患者推介新的治疗方法。 然而，尽管人工智能在精准医疗中展现出显著优势，但其应用仍然面临许多挑战。首先，为了训练出高效的AI算法，需要获取大量、高质量且能反映多样化患者群体的数据，这往往是一大难题。其次，专家对AI算法的准确性和可靠性，以及其训练数据是否存在偏差表示关切。再者，当AI被融入医疗领域时，还需要面对一系列与伦理和法律有关的问题，特别是如何确保患者数据的隐私和数据使用时的合规性。 为了应对上述挑战，我们必须确保AI的开发和训练都基于高质量和具有代表性的数据。这往往需要医疗服务提供者、研究机构和技术企业的紧密合作。其次，确保人工智能算法的透明性和可解释性也很重要，这样临床医生和患者才能了解这些算法的工作原理，并就算法的使用做出明智的决定。最后，还需制定并严格执行伦理和监管框架，以保护患者隐私，确保以负责任和合乎道德的方式使用人工智能技术。 利用生物标志物将进一步推动精准医疗的发展 生物标志物指的是可以衡量并反映体内特定生物过程或疾病状态的指标，这些指标可能包括特定的蛋白质或基因突变。在精准医疗的范畴内，生物标志物为临床医生提供了一种有效工具，用于鉴定哪些特定患者亚群更可能对某种治疗方式产生积极反应。基于对这些标志物的详细分析，医生能够为患者制定基于其生物学特性的个体化治疗方案，这旨在提升治疗的效果并优化患者的临床预后。 以肿瘤学为例，生物标志物为医生提供了一种方法来识别肿瘤细胞中可能导致癌症增长的特定基因突变。有了这些信息，医生可以为患者提供更为针对性的靶向治疗，这些疗法在靶向特定突变的同时，对健康细胞的毒性可能更低。在神经病学中，通过生物标志物，医生能够识别与疾病进展相关的特定蛋白质或其他指标，从而为患者提供更为精准的治疗建议。 为了推动下一代精准医疗的进步，对生物标志物和更高端的诊断工具的深入研究成为了必要。近期的一项显著进展是数字生物标志物的出现，这一概念超越了传统基于血液的生物标志物检测。例如，NeuraLight是一家致力于开发人工智能驱动诊断平台的初创公司，该公司设计的系统可以通过标准网络摄像头跟踪并测量眼球的动态，并利用机器学习技术对这些数据进行深度分析，旨在诊断神经系统相关的疾病。这一技术不仅有助于疾病的诊断，还可用于疾病进展的预测和评估治疗效果。 有业内人士指出，随着行业对生物标志物定义和应用的标准化，其在精准医疗中的角色将变得更为关键。目前，全行业正向着生物标志物的统一标准迈进，这对于推动生物标志物的应用具有重要价值。随着标准化的推进，生物标志物在精准医疗中的应用将得到进一步扩展，为联合治疗策略的制定提供支持。利用这些先进工具，我们不仅可以从患者的血液中确定特定的生物标志物，还可以识别患者体内的多种潜在治疗靶点，为其提供综合的治疗方案。在这一过程中，人工智能和机器学习技术将起到至关重要的作用。 精准医疗未来展望 随着科技及人工智能的持续进展，预计接下来的十年这一领域将迎来更多突破性发展，尽管专家们对这一时期可能出现的关键事件持有各种各样的观点。 一些专家认为，目前全球对于一种通用的细胞疗法开发方法的需求日益显著。这样的尖端疗法不应仅限于专业中心，而应广泛推广至全球各地，让每个人都能享有细胞疗法的益处。为实现这一目标，我们需要标准化细胞的生产方法，同时努力使细胞疗法的制造过程尽可能简化。有专家表示，各种创新技术，特别是人工智能，将在此领域发挥关键作用。尽管人工智能预计将在精准医疗以及更广泛的药物研发领域被应用，但在可预见的未来，它不可能是药物研发流程中唯一的支持工具，更多先进的技术将不断涌现，为新药研发提供助力。 此外，数据驱动是推动精准医疗进步的核心。为充分利用精准医疗的潜能，我们需要更大规模的数据集。一些专家建议，我们应该拥有匿名收集患者信息的能力，这样我们可以观察到医疗趋势，进一步确保患者接受到最适合他们的药物和剂量。 随着精准医疗的不断发展，它有可能通过提供更有效、更个体化的治疗方法来彻底改变医疗保健，从而改善患者的治疗效果并降低总体医疗成本。然而，有几项挑战必须加以解决，包括需要更先进的诊断工具和生物标记物、细胞疗法生产的标准化以及更大的数据集，以使精准医疗有效发挥作用，人工智能有可能在未来的精准医疗中发挥重要作用。总体而言，精准医疗有可能通过提供更有针对性和更有效的治疗来改变医疗保健，从而改善患者的治疗效果并降低医疗保健的总体成本。
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