Mechanisms of T-Cell Exhaustion in Pancreatic Cancer.

T-cell exhaustion is a phenomenon that represents the dysfunctional state of T cells in chronic infections and cancer and is closely associated with poor prognosis in many cancers. The endogenous T-cell immunity and genetically edited cell therapies (CAR-T) failed to prevent tumor immune evasion. The effector T-cell activity is perturbed by an imbalance between inhibitory and stimulatory signals causing a reprogramming in metabolism and the high levels of multiple inhibitory receptors like programmed cell death protein-1 (PD-1), cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (CTLA-4), T cell immunoglobulin and mucin domain-containing protein 3 (TIM-3), and Lymphocyte-activation gene 3 (Lag-3). Despite the efforts to neutralize inhibitory receptors by a single agent or combinatorial immune checkpoint inhibitors to boost effector function, PDAC remains unresponsive to these therapies, suggesting that multiple molecular mechanisms play a role in stimulating the exhaustion state of tumor-infiltrating T cells. Recent studies utilizing transcriptomics, mass cytometry, and epigenomics revealed a critical role of Thymocyte selection-associated high mobility group box protein (TOX) genes and TOX-associated pathways, driving T-cell exhaustion in chronic infection and cancer. Here, we will review recently defined molecular, genetic, and cellular factors that drive T-cell exhaustion in PDAC. We will also discuss the effects of available immune checkpoint inhibitors and the latest clinical trials targeting various molecular factors mediating T-cell exhaustion in PDAC

The dynamic shortest path problem with time-dependent stochastic disruptions

The dynamic shortest path problem with time-dependent stochastic disruptions consists of finding a route with a minimum expected travel time from an origin to a destination using both historical and real-time information. The problem is formulated as a discrete time finite horizon Markov decision process and it is solved by a hybrid Approximate Dynamic Programming (ADP) algorithm with a clustering approach using a deterministic lookahead policy and value function approximation. The algorithm is tested on a number of network configurations which represent different network sizes and disruption levels. Computational results reveal that the proposed hybrid ADP algorithm provides high quality solutions with a reduced computational effort

Examination of Curriculum and Instruction Graduate Education Programs

Bu çalışmanın amacı Türkiye’de uygulanmakta olan Eğitim Programları ve Öğretim Lisansüstü programlarının incelenmesidir. Çalışma nitel araştırma yöntemine dayalı desenlenmiştir. Araştırmada ölçüt örnekleme yoluyla seçilen dokuz üniversitedeki lisansüstü programlara ilişkin belgeler, üniversitelerin internet adreslerinden elde edilmiştir. Ulaşılan belgelere dayalı olarak program çıktıları, dersleri ile derslerin amaçları ve içerikleri içerik analizi yoluyla incelenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre program çıktıları genel olarak sayı ve temel konu alanlarını kapsaması açısından üniversitelere göre önemli farklılıklar göstermektedir. Her iki program düzeyinde de temel alan derslerinin ağırlıkta olduğu ve ders çeşitliliğinin bulunduğu söylenebilir. Ancak dersler ile derslerin amaç ve içeriklerinin program çıktıları ile uyumlu olmadığı belirlenmiştir. Amaçların dağılımına bakıldığında her iki programda da ağırlık sırasıyla araştırma becerileri, öğrenme-öğretme süreci ve program geliştirme konularındadır. Programlarda kuramsal yapının güçlü olduğu ancak kuram ve uygulama arasında denge kurulamadığı görülmektedir. Araştırma sonuçlarına dayalı olarak programların işleyişi ve alanın gelişimi açısından eğitim programları ve öğretim lisansüstü programların belirli standartları karşılayacak düzeye getirilmesi önemli görülmektedir

Eğitim Programları ve Öğretim Lisansüstü Eğitim Programlarının İncelenmesi

Bu çalışmanın amacı Türkiye’de uygulanmakta olan Eğitim Programları ve Öğretim Lisansüstü programlarının incelenmesidir. Çalışma nitel araştırma yöntemine dayalı desenlenmiştir. Araştırmada ölçüt örnekleme yoluyla seçilen dokuz üniversitedeki lisansüstü programlara ilişkin belgeler, üniversitelerin internet adreslerinden elde edilmiştir. Ulaşılan belgelere dayalı olarak program çıktıları, dersleri ile derslerin amaçları ve içerikleri içerik analizi yoluyla incelenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre program çıktıları genel olarak sayı ve temel konu alanlarını kapsaması açısından üniversitelere göre önemli farklılıklar göstermektedir. Her iki program düzeyinde de temel alan derslerinin ağırlıkta olduğu ve ders çeşitliliğinin bulunduğu söylenebilir. Ancak dersler ile derslerin amaç ve içeriklerinin program çıktıları ile uyumlu olmadığı belirlenmiştir. Amaçların dağılımına bakıldığında her iki programda da ağırlık sırasıyla araştırma becerileri, öğrenme-öğretme süreci ve program geliştirme konularındadır. Programlarda kuramsal yapının güçlü olduğu ancak kuram ve uygulama arasında denge kurulamadığı görülmektedir. Araştırma sonuçlarına dayalı olarak programların işleyişi ve alanın gelişimi açısından eğitim programları ve öğretim lisansüstü programların belirli standartları karşılayacak düzeye getirilmesi önemli görülmektedir

A comparison between core exercises with Theraband and Swiss Ball in terms of core stabilization and balance performance

WOS: 000444398300003BACKGROUND: Core exercises include exercises to train muscles that control and stabilize the movements of the abdomen, waist, and hip. Thanks to these exercises, the control and balance of the body are increased. Exercises on unstable surfaces increase the level of muscle activity, and by using elastic resistance tools, one or more joints can be simultaneously and efficiently trained. OBJECTIVE: To compare core exercises with Theraband and Swiss Ball in terms of core stabilization and balance performance. METHOD: A total of 22 women who perform recreational sports between 25 and 46 years of age participated in the study. The participants were separated into two groups: Swiss Ball (SBC, n = 11) and Theraband (TBC, n = 11). Both groups were subjected to core exercise programs for 6 weeks, 3 days a week, around 40 minutes per day. Prior to and after the 6-week exercises, body composition, core stabilization, Star Excursion Balance Test (SEBT), and Stork balance test scores were compared. RESULTS: No difference was found between groups in terms of pre-test values. While the weight and body mass index values decreased in all groups, the balance and core stabilization test scores increased significantly. With the exception of the SEBT, which has increased significantly in the TBC group, there were no differences between the groups in none of the scores. CONCLUSION: As both training methods lead to positive effect on the tested variables, the choice of the specific method should probably be decided based on individual preference and the training environment

Single vehicle routing with stochastic demands : approximate dynamic programming

This paper deals with the single vehicle routing problem with stochastic demands (VRPSD). We formulate a stochastic dynamic programming model and implement Approximate Dynamic Programming (ADP) algorithms to overcome the curses of dimensionality. The developed ADP algorithms are based on Value Function Approximations (VFA) with lookup table representation. The standard VFA algorithm is extended and improved for the VRPSD. In the improved VFA algorithm (VFA+), we consider a Q-learning algorithm with bounded lookup tables and ecient maintenance. The VFA+ reduces the computational time signicantly and still delivers high quality solutions. The signicant reduction in computational time enables solving larger scale instances, which is important for real-life decision making. Test instances found in the literature are used to validate and benchmark our obtained results

The dynamic shortest path problem with time-dependent stochastic disruptions

\u3cp\u3eThe dynamic shortest path problem with time-dependent stochastic disruptions consists of finding a route with a minimum expected travel time from an origin to a destination using both historical and real-time information. The problem is formulated as a discrete time finite horizon Markov decision process and it is solved by a hybrid Approximate Dynamic Programming (ADP) algorithm with a clustering approach using a deterministic lookahead policy and value function approximation. The algorithm is tested on a number of network configurations which represent different network sizes and disruption levels. Computational results reveal that the proposed hybrid ADP algorithm provides high quality solutions with a reduced computational effort.\u3c/p\u3