Leela Goel, Xiaoning Jiang และเพื่อนร่วมงานที่ North Carolina State University กล่าวว่า”การเจาะด้วยอัลตราซาวนด์” ที่มีความแม่นยำรวมกับ nanodroplets ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษจะถูกนำมาใช้ภายในร่างกายเพื่อสลายลิ่มเลือดที่ดื้อรั้นและไม่สามารถเข้าถึง ได้ ทีมงานได้ทำการทดลองในหลอดทดลองเพื่อสาธิตเทคนิคนี้ ซึ่งหากได้รับการอนุมัติสำหรับการทดลองทางคลินิก
อาจนำไปสู่การรักษาแบบใหม่สำหรับการเกิดลิ่มเลือดอุดตัน
ในรูปแบบที่เป็นอันตราย หากลิ่มเลือดไม่สลายตัวเร็วพอ พวกมันสามารถหดกลับในช่วงเวลาหลายวัน ทำให้เกิดกระจุกเซลล์หนาแน่นและไม่มีรูพรุน ในแต่ละปี ในสหรัฐอเมริกาเพียงประเทศเดียวอาจได้รับผลกระทบจากลิ่มเลือดอุดตันเหล่านี้ถึง 600,000 คน ซึ่งเรียกว่าลิ่มเลือดอุดตันในหลอดเลือดดำส่วนลึก ในอดีต การรักษาส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับยาที่กระตุ้นเอนไซม์บางชนิดในเลือดเพื่อสลายโครงสร้างของลิ่มเลือด อย่างไรก็ตามปริมาณยาที่สูงและเวลาในการรักษาที่ยาวนานในแนวทางนี้อาจทำให้เกิดความเสียหายอย่างมีนัยสำคัญในเนื้อเยื่อรอบข้าง
ไม่นานมานี้มีเทคนิคที่เรียกว่า sonothrombolysis วิธีนี้ใช้คลื่นอัลตราซาวนด์เพื่อทำให้ไมโครบับเบิลรอบๆ ก้อนเกิดการสั่น ช่วยเพิ่มทั้งการพังทลายของกลไกและการแพร่กระจายของยาในก้อน อย่างไรก็ตาม เทคนิคนี้อาศัยทรานสดิวเซอร์อัลตราซาวนด์ภายนอกขนาดใหญ่ และไม่สามารถใช้รักษาเส้นเลือดที่ปิดบังโดยอวัยวะที่ปิดกั้นอัลตราซาวนด์ เช่น ปอดหรือซี่โครง
จุดเดือดต่ำในการศึกษาของพวกเขา ทีม North Carolina State ได้ส่ง nanodroplets ไปยังก้อนที่สร้างขึ้นในอุปกรณ์ทดลอง เนื่องจากมีขนาดเล็ก nandroplets สามารถเจาะลิ่มที่หดกลับได้ง่าย ข้างหลอดที่ส่ง nanodroplets เป็น “สว่าน” แบบอัลตราซาวนด์ที่ใช้สายสวนซึ่งสร้างคลื่นเสียงที่มีจุดมุ่งหมายอย่างแม่นยำผ่านตัวแปลงสัญญาณขนาดเล็กที่มองไปข้างหน้าชิปเส้นเลือดไมโครฟลูอิดิกที่พิมพ์ 3 มิติ ที่มีและไม่มีภาวะตีบตัน ภาพที่ทำซ้ำจาก Lab บนชิป CC BY 3.0 หลอดเลือดที่พิมพ์ 3 มิติทำให้เกิดลิ่มเลือดของผู้ป่วย
นาโนดรอปเล็ตได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษ
ให้มีจุดเดือดต่ำ พลังงานจำนวนเล็กน้อยที่ส่งโดยสว่านก็เพียงพอที่จะทำให้อนุภาคนาโนกลายเป็นไอระเหยกลายเป็นไมโครบับเบิ้ลที่เติมก๊าซซึ่งจะขยายตัวและหดตัวอย่างรวดเร็ว การสั่นเหล่านี้จะสลายลิ่มเลือดผ่านกระบวนการ cavitation ซึ่งเป็นการสร้างกระแสน้ำขนาดเล็กและไอพ่นที่ทำให้โครงสร้างทางกลของลิ่มเลือดอ่อนแอลง ในเวลาเดียวกัน แรงสั่นสะเทือนจะเปิดรูในลิ่มเลือดที่ช่วยให้ยาเพิ่มเอนไซม์สามารถแทรกซึมได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้ช่วยเพิ่มการสลายให้ดียิ่งขึ้นในขณะที่หลีกเลี่ยงความจำเป็นในการให้ยาในปริมาณสูงและใช้เวลาในการรักษานาน
ในช่วงเวลากว่า 30 นาที พวกเขาพบว่าก้อนลิ่มเลือดสามารถลดลงได้ประมาณ 40% ซึ่งมากกว่า 17% สำหรับการรักษาที่รวมอัลตราซาวนด์ ไมโครบับเบิล และยากระตุ้นการทำงานของเอนไซม์ แม้ว่าแนวทางของทีมจะยังห่างไกลจากการเข้ารับการปฏิบัติทางคลินิก แต่ผลการวิจัยของพวกเขาชี้ให้เห็นว่าความก้าวหน้าในการรักษาภาวะหลอดเลือดดำอุดตันลึกอาจอยู่เหนือขอบฟ้า
Ma และคณะยังแสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมช่วยเพิ่มการสร้างภาพโมเลกุลของแบบจำลองเนื้องอกในหนูอย่างมีนัยสำคัญโดยใช้สารเชิงซ้อนฟลูออโรฟอร์-แอนติบอดีที่มุ่งเป้าไปที่เนื้องอก ภาพที่เปลี่ยนรูปมีอัตราส่วนของเนื้องอกต่อเนื้อเยื่อปกติที่ 18.2 ในหน้าต่าง NIR-I และ 25.3 ในหน้าต่าง NIR-IIa ซึ่งสูงกว่าภาพต้นฉบับถึงห้าเท่า ผลลัพธ์ดังกล่าวในวันหนึ่งอาจเปิดใช้งานการถ่ายภาพเรืองแสงสำหรับการวินิจฉัยโรคมะเร็งหรือการผ่าตัดเนื้องอกตามคำแนะนำ
ในที่สุด นักวิจัยพบว่าอัลกอริธึมการแปล
ของพวกเขาสามารถปรับปรุง NIR-II light-sheet microscopy (LSM) ซึ่งเป็นการพัฒนาล่าสุดที่ให้การถ่ายภาพด้วยแสงเชิงปริมาตร ในเนื้อเยื่อของเมาส์ที่ไม่รุกราน พวกเขาแสดงให้เห็นว่าภาพ LSM ที่สร้างขึ้นนั้นมีอัตราส่วนสัญญาณต่อพื้นหลังและขนาดหลอดเลือดที่ใกล้เคียงกันกับภาพ NIR-IIb LSM ของจริงพื้นดิน เพิ่มขีดจำกัดความลึกของ LSM หนึ่งโฟตอนในหน้าต่าง NIR-IIa จากด้านล่าง 2 มม. เป็นประมาณ 2.5 มม. .
การถ่ายภาพ NIR แบบไม่รุกรานจะติดตามการหดตัวของสมองนักวิจัยสรุปว่าความสามารถนี้ในการสร้างภาพความละเอียดสูงจากภาพ NIR ที่เบลอแบบกระจัดกระจายสามารถเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการแปลทางคลินิก “แทนที่จะพยายามปรับปรุงความเข้ากันได้ทางชีวภาพและบรรเทาความเป็นพิษของฟลูออโรฟอร์ NIR-IIb ที่ใช้อนุภาคนาโน เราสามารถใช้โมเลกุลที่ได้รับการอนุมัติจากองค์การอาหารและยาได้โดยตรงและเปลี่ยนภาพที่มีความละเอียดต่ำให้เป็นภาพที่มีความละเอียดสูง ซึ่งจะเป็นการใช้งานที่ยอดเยี่ยมของ ปัญญาประดิษฐ์” พวกเขาเขียน
“การผ่าตัดด้วยโครงตาข่าย” ถูกนำมาใช้เพื่อควอนตัมซึ่งพันทางกลกับคิวบิตทอพอโลยีที่ทนต่อข้อบกพร่อง ซึ่งเป็นความสำเร็จที่อาจนำไปสู่การผลิตเกทลอจิกควอนตัมที่เชื่อถือได้มากขึ้น สร้างขึ้นโดยนักวิจัยในออสเตรีย สวิตเซอร์แลนด์ และเยอรมนี เทคนิคการพัวพันสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์ในการพัฒนาอัลกอริธึมการแก้ไขข้อผิดพลาดของควอนตัม และในท้ายที่สุด เพื่อให้บรรลุการคำนวณควอนตัมขนาดใหญ่ที่ปรับขนาดได้
โดยหลักการแล้ว คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแก้ปัญหาบางอย่างได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะใช้เวลาชั่วนิรันดร์ในการคำนวณบนคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ทรงประสิทธิภาพที่สุด แม้ว่า “ข้อได้เปรียบของควอนตัม” นี้ถูกสร้างขึ้นโดยการทดลองโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทางสูง แต่ก็ยังเป็นความท้าทายที่สำคัญในการขยายขนาดอุปกรณ์เหล่านี้เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ขึ้นและใช้งานได้จริง ซึ่งสามารถแก้ปัญหาที่แตกต่างกันได้หลากหลาย
ปัญหาใหญ่กับอุปกรณ์ควอนตัมในปัจจุบันคือข้อผิดพลาดจะถูกนำมาใช้อย่างรวดเร็วในการคำนวณผ่านการโต้ตอบกับเสียง ความร้อน และการรบกวนอื่นๆ จากสภาพแวดล้อมโดยรอบ ในคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก ข้อผิดพลาดสามารถวัดและแก้ไขได้ แต่ในคอมพิวเตอร์ควอนตัม การวัดข้อมูลควอนตัมบิต (qubit) จะทำให้ข้อมูลล่ม ข้อผิดพลาดที่ก่อตัวขึ้นนี้ทำให้เกิดข้อจำกัดที่รุนแรงเกี่ยวกับขนาดของคอมพิวเตอร์ควอนตัมและขนาดของการคำนวณที่สามารถทำได้ แท้จริงแล้ว คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน – Sycamore ของ Google AI – มีเพียง 53 qubits ในขณะที่พีซีมาตรฐานมีบิตแบบธรรมดานับพันล้านบิต
Credit : steelersluckyshop.com thebeckybug.com thedebutantesnyc.com theproletariangardener.com touchingmyfatherssoul.com
