Перцептивные, метакогнитивные и вычислительные аспекты неопределенности временных ориентиров в восприятии тактического движения

Вакцины, основанные на очищенных антигенах, рекомбинантных белках и платформах нуклеиновых кислот, всё больше зависят от адъювантов для индукции устойчивых, долговременных и адекватно поляризованных иммунных ответов у людей. В то время как классические адъюванты, такие как соли алюминия и эмульсии «масло в воде», способствовали успеху многих лицензированных вакцин, их в значительной степени эмпирический дизайн ограничивает адаптацию к новым патогенам и специфическим потребностям населения. В этом обзоре представлен трансляционный каркас для разработки адъювантов вакцин нового поколения, который интегрирует системы доставки на основе нанотехнологий, механизмы сигнализации врожденного иммунитета и вычислительные стратегии на системном уровне, актуальные для вакцинации человека. Мы обобщаем механизмы и клиническую значимость лицензированных и продвинутых адъювантов, включая алюм, MF59, AS01/AS04, сапонины, агонистов Toll-подобных рецепторов и липидные наночастицы, с акцентом на вакцины против гриппа, ВПЧ, опоясывающего лишая и COVID-19. Связывая иммунологические механизмы с инженерией доставки и предсказательным моделированием, этот обзор подчеркивает рациональные стратегии поддержки более безопасных и эффективных вакцин для людей.

Многие биологические процессы управляются сложными динамическими механизмами, которые остаются недостаточно понятными, несмотря на растущий объем экспериментальных данных. Нейронные сети, учитывающие биологические аспекты (BINNs), стремятся решить эту проблему, внедряя механистические дифференциальные уравнения в обучение нейронной сети, что позволяет восстанавливать интерпретируемые конститутивные операторы непосредственно из разреженных и зашумленных наблюдений. Однако надежное восстановление операторов чувствительно к архитектуре сети, стратегии оптимизации и информативности данных. В настоящей работе мы представляем систематическое эмпирическое исследование того, как эти факторы влияют на механистическую интерпретацию с использованием BINNs, примененных к каноническим моделям одномерного адекватно-диффузионно-реакционного уравнения вpartial differential equations. В рамках набора контрольных задач мы исследуем, как выразительность сети, скорость обучения, вес потерь и размер пакета влияют на поведение оптимизации и восстановление операторов. Мы показываем, что успешная механистическая интерпретация зависит от баланса competing objectives, а не от максимизации какого-либо единственного аспекта модели или оптимизации. Умеренно выразительные архитектуры превосходят чрезмерно сложные нейронные сети, промежуточные скорости обучения улучшают стабильность оптимизации, сбалансированные данные и потери PDE являются необходимыми для точного восстановления операторов, а промежуточные размеры пакетов обеспечивают наилучший компромисс между вычислительной эффективностью и воспроизводимостью. Мы также определяем практические диагностические методы для распознавания распространенных способов отказа, включая переобучение, нестабильную оптимизацию и плохое механистическое восстановление, когда истинные данные недоступны. Все эти результаты предоставляют обоснованные рекомендации для применения BINNs в качестве надежных инструментов для открытия биологических моделей.

Компьютерное моделирование и симуляция являются мощными инструментами для оценки производительности и безопасности медицинских устройств, особенно для клинических испытаний in silico для автоматизированных медицинских систем. В вентиляции, где необходимо управлять газообменом, респираторной механикой и взаимодействием пациента с аппаратом вентиляции в условиях изменяющейся патофизиологии, клинический перевод автоматизированных контрольных стратегий остается медленным и ресурсоемким. В данной статье применяется структура, соответствующая стандартам, для оценки достоверности вычислительной дыхательной модели, продемонстрированная на примере автоматизированного прекращения вентиляции. Эта структура реализует принципы ASME V&V 40 и FDA в рамках структурированного, основанного на руководствах процесса валидации. Вычислительная физиологическая модель интегрирует респираторную механику, газообмен, контроль дыхания и представление вентилятора, валидация которой осуществляется в четко определенном контексте применения и с ясными вопросами интереса. Достоверность модели оценивается через калибровку, физиологическую правдоподобность, оценку на основе популяции и воспроизведение возникающего поведения. Все требования к модели, вытекающие из предполагаемого контекста использования, рассматриваются в предлагаемой программе оценки достоверности, а документированные пробелы сообщаются открыто. Полученный аргумент в пользу достоверности поддерживает применимость модели для ее контекста использования. Сильные стороны демонстрируются в сравнении на основе популяции и механистической правдоподобности, в то время как остаточные ограничения связаны с объемом in vivo данных, представительностью популяции и внешней валидацией. В целом, модель считается подходящей для проведения клинических испытаний in silico со средне-низким риском автоматизированных стратегий прекращения вентиляции. Более того, описанная в данной статье процедура валидации предоставляет пример для валидации этой и аналогичных моделей в других алгоритмах механической вентиляции и сопутствующих случаях использования.

Протяженные структуры тела развивались многократно у животных, однако механизмы, лежащие в основе развертывания таких органов, часто остаются неизвестными. Личинки мух-эриталин (мух с длинным хвостом) обладают чрезмерно удлинёнными задними дыхательными сифонами, однако механизм их продления не был экспериментально исследован. В этом исследовании, используя пойманные в дикой природе личинки Helophilus virgatus, мы показали, что продление заднего сифона достигается через механизм складывания и раскладывания, выявленный с помощью флуоресцентной маркировки. Окрашивание фаллоидином также показало, что, в отличие от Episyrphus sp. и Drosophila melanogaster, H. virgatus обладает плотной сетью поперечно ориентированных мышечных волокон в заднем сифоне. Поведенческий анализ также продемонстрировал, что задний сифон функционирует не только в дыхании, но и как пропульсивный орган для движения у поверхности с помощью ассиметричного гребка. В целом, наши результаты определяют структурные и кинематические основы развертывания заднего сифона и демонстрируют, как специализированный дыхательный орган может эволюционировать в многофункциональный придаток, который поддерживает как дыхание, так и локомоцию.

Задача по оценке временного порядка тактильных ощущений (TOJ) широко используется в многосенсорной нейробиологии. Учащиеся оценивают, какой из двух тактильных стимулов, один на каждой руке, пришел первым. Ключевым выводом является то, что производительность TOJ снижается, когда руки перекрещены, скорее всего из-за взаимодействий между тактильной, проприоцептивной и зрительной информацией. Эффект перекрестного TOJ был широко описан в литературе. Однако в исследованиях использовались различные методы анализа, и до сих пор неясно, влияет ли выбор метода на величину эффекта. Некоторые исследования также указывали, что эффект перекрестного TOJ модулируется такими факторами, как метод анализа, доступность визуальной информации, модальность ответа или требования к скорости реакции. Путем систематического и всестороннего литературного поиска мы выявили 85 экспериментов в 51 публикации, которые исследовали эффект перекрестного TOJ, из которых 39 экспериментов из 29 публикаций предоставили достаточно информации для включения в мета-анализ и соответствовали фокусу нашего исследования. Этот анализ оценил величину перекрестных эффектов примерно в 1,45. Проверки на потенциальный публикационный уклон показали, что эта оценка может быть завышена, с исправленной оценкой 0,97, полученной путем регрессионной коррекции для эффектов малых исследований (метод Раккера), и 1,4 на основании анализа p-кривой задействованных p-значений. Хотя метод анализа и модальность ответа были определены как значимые модуляторы, большинство модуляторов и специфических контрастов не были статистически значимыми, вероятно из-за того, что доступно было слишком мало исследований для достижения достаточной статистической мощности. Большая величина эффекта поддерживает использование задач TOJ в других исследованиях, например, в области развития и клинической практики. Однако отсутствие значимой модерации настоятельно рекомендует осторожность при применении задачи к вопросам за пределами самого эффекта перекрестного TOJ.

В 2025 году в провинции Гуандун, Китай, произошла беспрецедентная автохтонная вспышка чикунгуньи, связанная с кластером импортированных случаев. Мы проанализировали данные наблюдения на уровне городов с еженедельной разбивкой и обнаружили, что вспышка проявила четкий двухпиковый паттерн, с начальной вспышкой в городе Фошань, за которой последовала более крупная вспышка в соседнем городе Цзяньмэнь, которые вместе составили более 80% из 23 464 подтвержденных случаев, зарегистрированных в Гуандуне. Пространственно-временной анализ выявил пять значительных кластеров, включая две горячие точки в рамках одного города, соответствующие Фошаню (20 июля - 16 августа) и Цзяньмэня (14 сентября - 18 октября), что предполагает возможное пространственное смещение эпидемических горячих точек со временем. В дополнение мы проанализировали ежедневные данные наблюдения на уровне районов из Фошани и Цзяньмэня и адаптировали экспоненциальные модели к фазе снижения эпидемии. Оцененные скорости убывания составили -0.118 во Фошане и -0.142 в Цзяньмэне, что соответствует половинному времени эпидемии в 5.87 и 4.88 дня соответственно. В целом, наше исследование характеризует пространственно-временную динамику крупнейшей вспышки чикунгуньи, зарегистрированной в Китае на сегодняшний день, и подчеркивает важность усиления мониторинга вирусов, переносимых комарами, учитывая их растущий риск передачи и сложную динамику передачи.