Искусственная сетчатка восстановление зрения
В 2018 году 39 миллионов человек остаются слепыми. Из-за наследственных заболеваний, старения тканей, инфекций или травм. Одна из главных причин — это болезни сетчатки. Но наука развивается так быстро, что фантастика переходит из книг в лаборатории и операционные, снимая барьер за барьером. Ниже мы рассмотрим, какое будущее ждет офтальмологию, как будут лечить (и уже лечат), возвращать зрение, диагностировать недуги и восстанавливать глаза после операций.
Киборгизация: бионические глаза
Главный тренд офтальмологии будущего — бионические глаза. В 2018 году уже существуют 4 успешных проекта, и искусственные глаза сейчас — далеко не картинка из футуристического фэнтези.
Самый интересный проект — это Argus II от Second Sight. Устройство состоит из импланта, очков, камеры, кабеля и видеопроцессора. Имплант, имеющий передатчик, вживляется в сетчатку. Носимая с очками камера фиксирует изображения, которые процессор обрабатывает, генерируя сигнал, передатчик импланта принимает его и стимулирует клетки сетчатки. Так реконструируется зрение. Разработка изначально предназначалась для больных макулодистрофией. Это возрастное заболевание, оно сопровождается слабым кровоснабжением центра сетчатки и приводит к слепоте.
В чем недостаток технологии? Устройство стоит баснословные 150 тысяч долларов и не возвращает зрение полностью, лишь позволяя различать силуэты фигур. По состоянию на 2017 год 250 человек носят Argus II, что, безусловно, ничтожно мало.
У Argus II есть аналоги. Например, Boston Retinal Implant. Он тоже создан специально для пациентов с макулодистрофией и пигментным ретинитом (разложением фоторецепторов сетчатки). Он работает по похожему принципу, направляя сигналы нервным клеткам и создавая схематичное изображение объекта. Стоит назвать и IRIS, созданный для пациентов на последних стадиях деградации сетчатки. IRIS состоит из видеокамеры, носимого процессора и стимулятора. От них отличается Retina Implant AG. Имплант улавливает фотоны и активирует зрительный нерв, при этом устройство обходится без внешней камеры.
Импланты в головном мозге
Как ни странно, лечить зрение можно, не касаясь глаз. Для этого достаточно вживить в мозг чип, который будет стимулировать короткими электрическими разрядами зрительную кору. В этом направлении работает упомянутый выше Second Sight. Компания разработала альтернативную версию Argus II, которая совсем не затрагивает глаза и работает с мозгом напрямую. Девайс будет стимулировать нервные клетки током, извещая мозг о потоке света.
Искусственная сетчатка
Мы сказали, что пигментный ретинит поражает фоторецепторы сетчатки, из-за чего человек перестает воспринимать свет и слепнет. Это заболевание кодируется генетически. Сетчатка состоит из миллионов рецепторов. Мутация лишь в одном из 240 генов запускает их гибель и портит зрение, даже если связанные с ней зрительные нейроны будут целы. Как быть в этом случае? Имплантировать новую сетчатку. Искусственный аналог состоит из электропроводящего полимера с шелковой подложкой, завернутого в полимерный полупроводник. Когда падает свет, полупроводник поглощает фотоны. Вырабатывается ток и электрические разряды касаются нейронов сетчатки. Эксперимент с мышами показал, что при освещенности в 4-5 лк (Люксов), как в начале сумерек, мыши с имплантами реагируют на свет так же, как и здоровые грызуны. Томография подтвердила, что зрительная кора мозга крыс была активна. Неясно, будет ли разработка полезной для людей. Итальянский технологический институт (IIT) обещает отчитаться о результатах опытов в 2018 году.
Ошибка в коде
Носимые, вшиваемые и встраиваемые устройства — не единственная надежда офтальмологии. Для того, чтобы вернуть зрение, можно переписать генетический код, из-за ошибки в котором человек начал слепнуть. Метод CRISPR, который базируется на инъекции раствора с вирусом, несущим правильный вариант ДНК, излечивает наследственные заболевания. Исправление кода позволяет бороться с возрастной дегенерацией сетчатки, а также с амаврозом Лебера — крайне редким недугом, убивающим светочувствительные клетки. В мире им страдает около 6 тысяч человек. Препарат Luxturna обещает покончить с ним. Он содержит раствор с правильной версией гена RPE65, шифрующим структуру необходимых белков. Это инъекционный препарат — его вводят в глаз микроскопической иглой.
Диагностика и восстановление после операции
Сопровождающий нас повсюду смартфон — прекрасный инструмент для быстрой и точной диагностики. Например, синхронизированный со смартфоном офтальмоскоп Peek Vision позволяет делать снимки сетчатки где и когда угодно. А Google в 2016 году представил алгоритм анализа изображений, основанный на искусственном интеллекте, который позволяет выявлять признаки диабетической ретинопатии на снимках сетчатки. Алгоритм отыскивает мельчайшие аневризмы, указывающие на патологию. Диабетическая ретинопатия — это тяжелое поражение сосудов сетчатой оболочки глаза, ведущее к слепоте.
Будущее — за быстрым восстановлением после операций. Интересен препарат Cacicol, представленный турецкими исследователями в 2015 году. Их разработка снимает боль, повышенную чувствительность и жжение после операции на глазах. Препарат уже опробовали клинически: пациенты, которым сшивали роговицу (этот метод используется при лечении ее истончения — кератоконуса), отмечали снижение побочных эффектов.
Каким будет зрение будущего?
Уже сейчас офтальмология достигла поразительных успехов: прежде неизлечимую слепоту можно обратить, а наследственные заболевания побороть, переписав несколько участков генетического кода. В каком направлении будет идти развитие? Попробуем предположить:
Лучше предотвратить, чем лечить. Окулист в смартфоне и нейронная сеть, ставящая диагноз, обещают заметно сократить риск запущенных и едва излечимых болезней глаз. Дополненная реальность (AR) позволит распространять медицинские знания в игровой и необременительной форме. Уже сейчас есть приложения AR, моделирующие последствия катаракты и глаукомы. Знание, как известно, сила. Заменить, если нельзя вылечить. Киборгизация — это ключевой медицинский тренд. Нынешние разработки хороши, но они реконструируют зрение лишь отчасти, позволяя различать размытые контуры. В ближайшие 10 лет технология будет идти по пути повышения качества изображения и детализации. Важная задача — избавиться от носимых компонентов: камеры, очков, кабеля. Имплант должен стать мягче и, можно сказать, дружелюбнее для тканей человека, чтобы не ранить их. Вероятно, чипы без внешних вспомогательных элементов, вживляемые прямо в мозг — это самая перспективная ветка киборгизации зрения. Дешевле и доступнее: 150 тысяч долларов за устройство пока делают бионические глаза очень далекими от рынка и недосягаемыми для большинства больных. Следующий шаг — сделать их максимально доступными. Восстановление за часы: вживление чипов, коррекция сетчатки и даже исправление ДНК требуют хирургического вмешательства. Оно оставляет резь, жжение, фантомные боли и другие неприятные следствия. Препараты будущего будут регенерировать поврежденные ткани за часы. Фантастическое зрение для всех: мгновенный снимок с помощью глаза и сетчатка, подключенная к интернету, только сейчас выглядят как научная фантастика.
Источник
В МФТИ на основе машинного обучения создают систему, которая будет сама отбирать и выращивать ткани для трансплантации сетчатки глаза. В ее основе самое простое применение искусственного интеллекта, имеющееся даже в смартфонах, — распознавание изображений. Нейросети определят, какие культуры стволовых клеток развиваются правильно и могут быть пригодны для операции. Такой подход поможет оптимизировать и существенно удешевить создание искусственных сетчаток в будущем. Пока целиком вырастить и пересадить пациенту искусственный орган не смогли нигде в мире — это очень долго и дорого.
Клеточный отбор
Сетчатка глаза выполняет простейшие математические операции со световыми сигналами. Результаты этой первичной обработки изображения отправляются в мозг. Нарушение регуляции выведения из глазного яблока излишней жидкости приводит к ее накоплению и повышению внутриглазного давления. Следствием становится глаукома — поражение сетчатки, в частности, потеря специальных клеток (ганглионаров). Создание искусственной сетчатки позволит заменить поврежденные участки. Другими методами вылечить эту патологию на сегодняшний момент невозможно. Поэтому во всем мире технологиям создания пригодного для пересадки в человеческий глаз материала уделяют огромное внимание.
Биоинформатики лаборатории геномной инженерии МФТИ совместно с партнерами из Гарварда разработали алгоритм и систему принятия решения о пригодности выращенной сетчатки и возможности ее трансплантации. Ученые также создают технологию получения искусственной сетчатки глаза из индуцированных стволовых плюрипатентных клеток (ИПСК). Их можно использовать как строительный материал для различных тканей человека.
В МФТИ вырастили десятки тысяч искусственных сетчаток и поэтапно изучили их развитие. Чтобы правильно обучить нейросеть, ученые накопили огромный массив данных о том, какие образцы развивались правильно, а какие нет.
— С помощью компьютерного зрения система сравнивает потенциальные сетчатки с предложенной качественной выборкой. Для этого мы используем генетически модифицированные ИПСК с флуоресцентным белком — определенным геном, который вводится в клеточную линию и активизируется, только когда сетчатка развивается правильно, — пояснил механизм работы системы руководитель лаборатории геномной инженерии МФТИ Павел Волчков. — Клетки светятся зеленым или красным цветом, когда превращаются в подходящие для выращивания сетчатки культуры, а мы фиксируем это излучение с помощью сканирующего микроскопа. Машина реагирует на подсвеченные образцы и делает снимки морфологической структуры в нескольких срезах.
На следующем этапе искусственный интеллект оценивает сетчатки уже без излучающего свет белка. Это важно, потому что пересадить человеку трансплантат с мутацией в генах нельзя. Поэтому искусственный интеллект обучили также анализировать обычные черно-белые изображения структуры будущих сетчаток, выращенных без генных изменений.
На пути к полной пересадке
Как пояснил Павел Волчков, создать из ИПСК структуру, подобную сетчатке глаза, впервые смогли в Японии. На настоящий момент Британия и США также переходят в фазу клинических испытаний такого трансплантата. Больным с серьезными нарушениями зрения пересаживают выращенные в лаборатории образцы, но это пока не сетчатка целиком, а ее фрагмент в виде заплатки. Российская разработка станет важным шагом на пути к пересадке более значительной части сетчатки, чего пока не делают нигде в мире.
Профессор Петр Баранов из Гарварда, с которым сотрудничает лаборатория геномной инженерии МФТИ, занимается еще одной важной задачей на пути к созданию искусственной части глаза. Он выращивает компонент сетчатки, участвующий в передаче сигнала в визуальный центр мозга. Его будут использовать для восстановления оптического нерва, например, при глаукоме. Это важнейшая работа, так как при нарушении функционирования нерва пересадка искусственной сетчатки не поможет человеку, потерявшему зрение.
Лекарственная терапия, в частности нейропротекторы, которые применяют в настоящее время при повреждениях сетчатки, способны лишь замедлить дегенеративные процессы. Однако они не могут полностью излечить и восстановить зрение, потерянное в результате таких заболеваний, как возрастная макулодистрофия, глаукома или диабетическая ретинопатия, сообщила «Известиям» ведущий научный сотрудник Инжинирингового центра микротехнологии и диагностики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Татьяна Зимина.
— Поэтому исследования в области применения стволовых клеток для замещения клеток сетчатки обещают появление первых эффективных средств для применения в клинической практике, — отметила она.
Директор НИЦ офтальмологии РНИМУ им. Н.И. Пирогова Христо Тахчиди уверен, что разработка российский ученых — важный шаг на пути к пока еще далекому будущему медицины.
— Эта важная и интересная работа, которая приближает нас к созданию искусственной сетчатки. Однако нужно понимать, что после отбора клеточных конструктов нужно их пересадить. Затем проследить, как организм человека реагирует на трансплантат, изучить возможные эффекты. А это вопрос будущего офтальмологии, — сказал эксперт.
В дальнейшем исследователи планируют объединить алгоритм по отбору качественных основ для будущих сетчаток с роботизированным решением, которое позволит оптимизировать и удешевить процесс их выращивания. Отбор и производство можно будет поставить на поток. Сейчас выращивание сетчатки — долгий и трудоемкий процесс, который занимает от 30 до 50 недель. Также он очень затратный: образцы делают в большом количестве — тысячами, чтобы из них отобрать всего несколько лучших. Затем уже из них ученые смогут отыскать один единственный пригодный для пересадки экземпляр.
Новая технология отбора клеточных линий позволит сократить стоимость траснплантата на порядок, а время изготовления — примерно вдвое. Сейчас этот процесс стоит около $100 тыс. и занимает до 50 недель. Однако, как отмечают ученые, речь пока идет только о лабораторных исследованиях.
Источник
Ïîñëå òåñòèðîâàíèÿ èìïëàíòàò ýôôåêòèâíî ðàáîòàë è ñïóñòÿ 10 ìåñÿöåâ ïîñëå îïåðàöèè
Ðàçðàáîòàí èìïëàíòàò ñåò÷àòêè ãëàçà, ñ ïîìîùüþ êîòîðîãî óäàëîñü âåðíóòü çðåíèå êðûñàì. Òàêîãî ðåçóëüòàòà äîñòèãëè ó÷åíûå èç Èòàëüÿíñêîãî èíñòèòóòà òåõíîëîãèé.
Èçîáðåòàòåëè ïëàíèðóþò ïåðåéòè ê èñïûòàíèÿì íà ëþäÿõ óæå â ýòîì ãîäó, îòìå÷àþò ó÷åíûå â æóðíàëå Nature Materials.
Îòìå÷àåòñÿ, ÷òî èìïëàíòàò, êîòîðûé ïðåîáðàçóåò ñâåò â ýëåêòðè÷åñêèå ñèãíàëû, ñòèìóëèðóþùèå íåéðîíû ñåò÷àòêè, äàñò íàäåæäó ìèëëèîíàì ëþäåé, êîòîðûå ñòðàäàþò îò äåãåíåðàöèè ñåò÷àòêè, âêëþ÷àÿ ïèãìåíòíûé ðåòèíèò, ïðè êîòîðîì íàðóøàåòñÿ ðàáîòà ôîòîðåöåïòîðîâ, ÷òî ïðèâîäèò ê ñëåïîòå.
Ðàçðàáîòàííûé èìïëàíòàò ñîñòîèò èç òîíêîãî ñëîÿ ýëåêòðîïðîâîäÿùåãî ïîëèìåðà, ðàñïîëîæåííîãî íà îñíîâàííîì íà øåëêå ñóáñòðàòå è âíåøíåãî ïîêðûòèÿ èç ïîëóïðîâîäÿùåãî ïîëèìåðà.
Ýêñïåðèìåíò ïðîâîäèëè íà êðûñàõ. Ó÷åíûå èìïëàíòèðîâàëè èñêóññòâåííóþ ñåò÷àòêó êðûñàì èç ñïåöèàëüíî âûâåäåííîé ëèíèè ñ äåãåíåðàöèåé ñåò÷àòêè. Ñïóñòÿ 30 äíåé ïîñëå îïåðàöèè èññëåäîâàòåëè ïðîòåñòèðîâàëè èõ âîñïðèèì÷èâîñòü ê ñâåòó ïî ñðàâíåíèþ ñî çäîðîâûìè êðûñàìè è êðûñàìè òîé æå ãåíåòè÷åñêîé ëèíèè, íå ïîëó÷èâøèõ ëå÷åíèÿ.
 ðåçóëüòàòå âûÿñíèëîñü, ÷òî ïðè ÿðêîñòè ñâåòà â îäèí ëþêñ ÷óòü ÿð÷å, ÷åì ïðè ïîëíîëóíèè ó êðûñ ñ èñêóññòâåííîé ñåò÷àòêîé íå áûëî âûÿâëåíî çíà÷èìûõ îòëè÷èé îò áîëüíûõ. À âîò ïðè 45 ëê ïðèìåðíî, êàê âî âðåìÿ ñóìåðåê çðà÷êè êðûñ ñ èìïëàíòàòîì ðåàãèðîâàëè ïî÷òè òàê æå, êàê çðà÷êè çäîðîâûõ ìûøåé.
Îòìå÷àåòñÿ, ÷òî èìïëàíòàò ýôôåêòèâíî ðàáîòàë è ñïóñòÿ 10 ìåñÿöåâ ïîñëå îïåðàöèè, õîòÿ ó âñåõ òðåõ ãðóïï êðûñ çðåíèå íåñêîëüêî óõóäøèëîñü èç-çà âîçðàñòíûõ èçìåíåíèé.
«Ìû íàäååìñÿ âîñïðîèçâåñòè íà ëþäÿõ òàêèå æå ïðåêðàñíûå ðåçóëüòàòû, êàêèå ïîëó÷èëè ïðè ýêñïåðèìåíòå ñ æèâîòíûìè. Ìû ïëàíèðóåì ïåðâûå òåñòû íà ëþäÿõ âî âòîðîé ïîëîâèíå ýòîãî ãîäà, à ê 2018 ïîëó÷èì ïðåäâàðèòåëüíûå ðåçóëüòàòû. Èñïîëüçîâàíèå ýòîãî èìïëàíòàòà ìîæåò ñòàòü ïîâîðîòíîé òî÷êîé â ëå÷åíèè òÿæåëûõ çàáîëåâàíèé ñåò÷àòêè», îòìå÷àåò îäíà èç èññëåäîâàòåëåé, îôòàëüìîëîã Ãðàöèÿ Ïåðòèëå.
Ïîõîæèå ïîñòû
Èññëåäîâàòåëè Öåíòðà ýíåðãåòè÷åñêèõ íàóê è òåõíîëîãèé Ñêîëòåõà âìåñòå ñî ñïåöèàëèñòàìè Èíñòèòóòà ïðîáëåì õèìè÷åñêîé ôèçèêè ÐÀÍ è Ðîññèéñêîãî õèìèêî-òåõíîëîãè÷åñêîãî óíèâåðñèòåòà èì. Ä. È. Ìåíäåëååâà ðàçðàáîòàëè íîâûé ìàòåðèàë, êîòîðûé ïîçâîëèò óëó÷øèòü õàðàêòåðèñòèêè áûñòðîçàðÿæàåìûõ ìåòàëë-èîííûõ àêêóìóëÿòîðîâ. Îá ýòîì â ïîíåäåëüíèê ñîîáùèëà ïðåññ-ñëóæáà Ñêîëòåõà.
Ëèòèé-èîííûå àêêóìóëÿòîðû íà îñíîâå íåîðãàíè÷åñêèõ ìàòåðèàëîâ (òàêèõ êàê îêñèäû, ôîñôàòû è äð.) ñåãîäíÿ çàíèìàþò äîìèíèðóþùåå ïîëîæåíèå íà ìèðîâîì ðûíêå, íî èõ ñîâåðøåíñòâîâàíèå çàòðóäíåíî. Ïðîáëåìà ìîæåò áûòü ðåøåíà çà ñ÷åò ïðèìåíåíèÿ â ïðîèçâîäñòâå îðãàíè÷åñêèõ ñîåäèíåíèé â êà÷åñòâå êàòîäíûõ ìàòåðèàëîâ. Îíè îáëàäàþò âûñîêîé óäåëüíîé ýíåðãîåìêîñòüþ, à òàêæå âûñîêîé ñêîðîñòüþ çàðÿäà è óñòîé÷èâîñòüþ ê ìåõàíè÷åñêèì äåôîðìàöèÿì, êîòîðûõ íåò ó òÿæåëûõ ýëåìåíòîâ, èñïîëüçóåìûõ â ñîçäàíèè àêêóìóëÿòîðîâ ñåãîäíÿ. Ýêîëîãè÷íîñòü îáåñïå÷èâàåòñÿ çà ñ÷åò òîãî, ÷òî îðãàíè÷åñêèå ìàòåðèàëû ñîäåðæàò òîëüêî ýëåìåíòû, âñòðå÷àþùèåñÿ â æèâîé ïðèðîäå, à çíà÷èò ìîãóò ïðîèçâîäèòüñÿ íà îñíîâå âîçîáíîâëÿåìûõ ðåñóðñîâ.
«Ó÷åíûìè Öåíòðà ýíåðãåòè÷åñêèõ íàóê è òåõíîëîãèé Ñêîëòåõà ñîâìåñòíî ñ ÈÏÕÔ ÐÀÍ è ÐÕÒÓ èì. Ä. È. Ìåíäåëååâà, áûë ñîçäàí íîâûé ïîëèìåðíûé êàòîäíûé ìàòåðèàë äëÿ áûñòðîçàðÿæàåìûõ ìåòàëë-èîííûõ àêêóìóëÿòîðîâ, ïðåâîñõîäÿùèé ïî ìíîãèì õàðàêòåðèñòèêàì âñå ïðåäûäóùèå àíàëîãè÷íûå ðàçðàáîòêè. < > Ïîëó÷åííûå ó÷åíûìè ðåçóëüòàòû ïîäòâåðæäàþò ïåðñïåêòèâíîñòü èñïîëüçîâàíèÿ îðãàíè÷åñêèõ ñîåäèíåíèé â êà÷åñòâå êàòîäîâ äëÿ «áûñòðûõ» ìåòàëë-èîííûõ àêêóìóëÿòîðîâ. Äàëüíåéøåå ðàçâèòèå äàííîãî ïðîåêòà ìîæåò ïðèâåñòè ê ñîçäàíèþ íîâîãî ïîêîëåíèÿ àêêóìóëÿòîðíûõ ìàòåðèàëîâ, îáëàäàþùèõ åù¸ áîëüøåé åìêîñòüþ ïðè âûñîêîé ñêîðîñòè çàðÿäà. Èìåííî òàêèå àêêóìóëÿòîðû ñåé÷àñ êðàéíå âîñòðåáîâàíû íà ðûíêå ïîðòàòèâíûõ óñòðîéñòâ è ýëåêòðîìîáèëåé», — ãîâîðèòñÿ â ñîîáùåíèè.
Ãðóïïà èññëåäîâàòåëåé ïîä ðóêîâîäñòâîì ïðîôåññîðà Ñêîëòåõà Ïàâëà Òðîøèíà èñïîëüçîâàëà äëÿ ñîçäàíèÿ íîâîãî êàòîäíîãî ìàòåðèàëà íà îñíîâå ñîåäèíåíèÿ ïîëèôåíèëàìèíîâîãî ðÿäà — îäíîãî èç íàèáîëåå ïåðñïåêòèâíûõ êëàññîâ îðãàíè÷åñêèõ êàòîäíûõ ìàòåðèàëîâ äëÿ ìåòàëë-èîííûõ àêêóìóëÿòîðîâ.
«Êàòîäíûå ìàòåðèàëû íà îñíîâå ïîëèòðèôåíèëàìèíà è åãî àíàëîãîâ, îïèñàííûå â ëèòåðàòóðå, îáëàäàþò ïîòðÿñàþùèìè ðàáî÷èìè õàðàêòåðèñòèêàìè â ìåòàëë-èîííûõ àêêóìóëÿòîðàõ.  ÷àñòíîñòè, îíè äåìîíñòðèðóþò âûñîêèé ïîòåíöèàë ðàçðÿäà, õîðîøóþ ñòàáèëüíîñòü ïðè öèêëèðîâàíèè, à òàêæå ñïîñîáíû ðàáîòàòü ïðè áîëüøèõ ñêîðîñòÿõ çàðÿäà/ðàçðÿäà. Îäíàêî íèçêàÿ óäåëüíàÿ åìêîñòü èçâåñòíûõ ïîëèìåðîâ äàííîé ãðóïïû îãðàíè÷èâàåò èõ êîììåðöèàëèçàöèþ. Ïîýòîìó, íàìè áûëà ïîñòàâëåíà çàäà÷à ñìîäåëèðîâàòü è èññëåäîâàòü íîâûå ìàêðîìîëåêóëû, ïîòåíöèàëüíî îáëàäàþùèå áîëåå âûñîêîé ýíåðãîåìêîñòüþ», — ïðèâîäÿòñÿ â ñîîáùåíèè ñëîâà ïåðâîãî àâòîðà íàó÷íîé ðàáîòû, àñïèðàíòà Ñêîëòåõà Ôèëèïïà Îáðåçêîâà.
Ïîìèìî ëèòèåâûõ àêêóìóëÿòîðîâ ó÷åíûå ñìîãëè ñîçäàòü ïåðñïåêòèâíûå íàòðèé- è êàëèé-èîííûå îáðàçöû. Ñïåöèàëèñòû Ñêîëòåõà îòìå÷àþò, ÷òî èñïîëüçîâàíèå îðãàíè÷åñêèõ êàòîäíûõ ìàòåðèàëîâ ïîçâîëÿåò ïîëíîñòüþ îòêàçàòüñÿ îò èñïîëüçîâàíèÿ äîðîãîñòîÿùèõ ñîåäèíåíèé ëèòèÿ ïðè ïðîèçâîäñòâå àêêóìóëÿòîðîâ, çàìåíèâ èõ íà äåøåâûå ñîëè íàòðèÿ è êàëèÿ. Ðåçóëüòàòû èññëåäîâàíèé îïóáëèêîâàíû â Journal of Material Chemistry A.
Îòñþäà
Ïîêàçàòü ïîëíîñòüþ
Ìàòåðèàë, èç êîòîðîãî îí èçãîòîâëåí, îáëàäàåò âûñîêîé èçíîñîóñòîé÷èâîñòüþ è ìîæåò ñàìîâîññòàíàâëèâàòüñÿ.
Ãðóïïà ÿïîíñêèõ ó÷åíûõ ñîçäàëà óíèêàëüíóþ òåõíîëîãèþ äëÿ ñîçäàíèÿ ñàìîâîññòàíàâëèâàþùèõñÿ àêêóìóëÿòîðîâ. Îá ýòîì ïèøåò EurekAlert.
 íàñòîÿùåå âðåìÿ â óñòðîéñòâàõ èñïîëüçóþòñÿ ëèáî ëèòèé-èîííûå, ëèáî íàòðèé-èîííûå àêêóìóëÿòîðû. Îáà ýòè òèïà áàòàðåé ñî âðåìåíåì òåðÿþò ñâîþ èçíà÷àëüíóþ åìêîñòü èç-çà ìíîãî÷èñëåííûõ ïåðåçàðÿäîê.
Ýòî ïðîèñõîäèò èç-çà òîãî, ÷òî ñëîè àêêóìóëÿòîðà âíóòðè íà÷èíàþò ðàçëàãàòüñÿ è îáðàçóþò òðåùèíû, ÷òî, â ñâîþ î÷åðåäü, óìåíüøàåò ñïîñîáíîñòü áàòàðåè çàðÿæàòüñÿ.
 êàêîé-òî ìîìåíò ïîëüçîâàòåëü ñòàëêèâàåòñÿ ñ íåîáõîäèìîñòüþ çàìåíû àêêóìóëÿòîðà. Íîâàÿ ÿïîíñêàÿ òåõíîëîãèÿ ïîçâîëèëà ó÷åíûì ñîçäàòü ñïåöèàëüíûé âîññòàíàâëèâàþùèéñÿ ìàòåðèàë, êîòîðûé óâåëè÷èâàåò âðåìÿ èçíîñà áàòàðåè.
Ñëîè ýòîãî àêêóìóëÿòîðà óäåðæèâàþòñÿ ñèëîé êóëîíîâñêîãî ïðèòÿæåíèÿ, à â îáû÷íûõ — ñèëîé Âàí-äåð-Âààëüñà, óñòóïàþùåé ïåðâîé.
Òàêæå ìàòåðèàë, ñîçäàííûé ÿïîíöàìè, ìîæåò ñàìîâîññòàíàâëèâàòüñÿ. Äàííàÿ òåõíîëîãèÿ ïðèìåíèìà êàê â ñìàðòôîíàõ, òàê è â àâòîìîáèëÿõ.
Ïîêàçàòü ïîëíîñòüþ
Ó÷¸íûå èç ÌÔÒÈ ðàçðàáîòàëè ìîäåëü ïðîãíîçèðîâàíèÿ òðàåêòîðèè äâèæåíèÿ ðóêè íà îñíîâå ñèãíàëîâ, ñíèìàåìûõ ñ ïîâåðõíîñòè êîðû ãîëîâíîãî ìîçãà. Ïðè ýòîì èñïîëüçóþòñÿ ëèíåéíûå ìîäåëè. Ïî ñðàâíåíèþ ñ íåéðîñåòåâûìè ìîäåëÿìè, îíè òðåáóþò îò ïðîöåññîðà ìåíüøèõ îáú¸ìîâ ïàìÿòè è âû÷èñëåíèé. Ýòî äà¸ò âîçìîæíîñòü ñîâìåñòèòü ïðîöåññîð ñ äàò÷èêîì è ðàñïîëîæèòü åãî â ÷åðåïíîé êîðîáêå. Óïðîùåíèå ìîäåëè áåç ïîòåðè òî÷íîñòè ïðîãíîçà ïîçâîëÿåò îïåðàòèâíî ðåàãèðîâàòü íà èçìåíåíèå ñèãíàëîâ ìîçãà. Òàêîé øàã ïðèáëèæàåò âîçìîæíîñòü ñîçäàíèÿ ïîëíîöåííîãî ýêçîñêåëåòà äëÿ ïîòåðÿâøèõ âîçìîæíîñòü ñàìîñòîÿòåëüíî ïåðåäâèãàòüñÿ ëþäåé. Ðàáîòà îïóáëèêîâàíà â Expert Systems with Applications, âåäóùåì æóðíàëå â îáëàñòè èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà.
Ïðè ïîâðåæäåíèè ñïèííîãî ìîçãà ñèãíàëû ãîëîâíîãî ìîçãà, óïðàâëÿþùèå äâèæåíèåì êîíå÷íîñòåé, íå äîõîäÿò äî ìûøö. ×åëîâåê òåðÿåò âîçìîæíîñòü ñàìîñòîÿòåëüíî äâèãàòüñÿ.  òàêîì ñëó÷àå òðåáóåòñÿ ñíèìàòü ñèãíàëû ãîëîâíîãî ìîçãà, äåêîäèðîâàòü èõ, ïðîãíîçèðóÿ äâèæåíèå êîíå÷íîñòåé, è ïåðåäàâàòü óïðàâëåíèå íà ýêçîñêåëåò. Äëÿ ëó÷øåãî êà÷åñòâà ñíèìàåìîãî ñèãíàëà ñ÷èòûâàþùèé äàò÷èê óñòàíàâëèâàåòñÿ íåïîñðåäñòâåííî íà ïîâåðõíîñòü êîðû ãîëîâíîãî ìîçãà.
 õîäå õèðóðãè÷åñêîé îïåðàöèè íà ïîâåðõíîñòü ìîòîðíîé çîíû êîðû ãîëîâíîãî ìîçãà óñòàíîâèëè ñ÷èòûâàþùèé äàò÷èê c ýëåêòðîäàìè. Îí ïèòàåòñÿ îò êîìïàêòíîé áàòàðåéêè c áåñïðîâîäíîé çàðÿäêîé.  í¸ì åñòü ïðîöåññîð, îáðàáàòûâàþùèé ñèãíàëû äàò÷èêà, è ðàäèîïåðåäàò÷èê, ïåðåäàþùèé ðåçóëüòàòû îáðàáîòêè. Óñòðîéñòâî íàãðåâàåòñÿ â ïðîöåññå ðàáîòû, ÷òî ñòàíîâèòñÿ îùóòèìîé ïðîáëåìîé, êîãäà îíî íàõîäèòñÿ íà ïîâåðõíîñòè ãîëîâíîãî ìîçãà. Ïîÿâëÿåòñÿ îãðàíè÷åíèå íà âû÷èñëèòåëüíóþ ìîùíîñòü óñòðîéñòâà.
Ðèñóíîê: ýêñïåðèìåíò, â êîòîðîì ïàöèåíòû ïåðåìåùàëè òðè áëîêà âäîëü ãðàíåé êâàäðàòà 25 ñì × 25 ñì îäèí çà äðóãèì (Nakanishi, 2013). Äèçàéíåð Lion_on_helium, ïðåññ-ñëóæáà ÌÔÒÈ
Íî ìàëî ïîëó÷àòü àäåêâàòíûå ñèãíàëû ãîëîâíîãî ìîçãà. Íóæíî íàó÷èòü èñêóññòâåííûå êîíå÷íîñòè âûïîëíÿòü ñîîòâåòñòâóþùèå ýòèì ñèãíàëàì äåéñòâèÿ. Äëÿ ýòîãî íåîáõîäèìî âîññòàíîâèòü îæèäàåìûå äâèæåíèÿ êîíå÷íîñòåé ïî ñèãíàëàì ýëåêòðîêîðòèêîãðàììû.  ýòîì è çàêëþ÷àåòñÿ öåëü îáðàáîòêè ñèãíàëîâ. Ãðóïïà Âàäèìà Ñòðèæîâà èç ÌÔÒÈ çàíèìàåòñÿ ïðîãíîçèðîâàíèåì òðàåêòîðèè äâèæåíèÿ ðóêè ïî ýëåêòðîêîðòèêîãðàììå. Ðåøåíèå ýòîé çàäà÷è íåîáõîäèìî äëÿ ñîçäàíèÿ ýêçîñêåëåòà äëÿ ïîòåðÿâøèõ ñïîñîáíîñòü ïåðåäâèãàòüñÿ ïàöèåíòîâ. Äëÿ óïðàâëåíèÿ ýêçîñêåëåòîì ÷åëîâåêó íóæíî ïðåäñòàâëÿòü ñåáå åñòåñòâåííîå äâèæåíèå ñâîèõ êîíå÷íîñòåé.
«Äâèãàÿñü è ïîëó÷àÿ îòêëèêè îò îêðóæàþùåé ñðåäû, ÷åëîâåê ó÷èòñÿ. Ñòðóêòóðà åãî ìîçãà èçìåíÿåòñÿ. Ïîÿâëÿþòñÿ íîâûå ñâÿçè, ìîäåëü óñòàðåâàåò. Ìû äîëæíû ïðåäëîæèòü òàêóþ ìîäåëü, êîòîðàÿ èçìåíÿåò ñâîþ ñòðóêòóðó ñîãëàñíî èçìåíåíèÿì ñòðóêòóðû ãîëîâíîãî ìîçãà. Ýòî íåòðèâèàëüíàÿ çàäà÷à, ìû ðàáîòàåì íàä å¸ ðåøåíèåì», äåëèòñÿ ïëàíàìè Âàäèì Ñòðèæîâ.
Ïîäðîáíåå çäåñü.
Ïîêàçàòü ïîëíîñòüþ
1
Ïðîäàæà áèîðàçëàãàåìîãî ïëàñòèêà äîëæíà íà÷àòüñÿ óæå â îêòÿáðå
Äâà èíæåíåðà-õèìèêà â ×èëè ðàçðàáîòàëè òåõíîëîãèþ ïðîèçâîäñòâà ýêîëîãè÷åñêè áåçîïàñíûõ ïëàñòèêîâûõ ïàêåòîâ, ðàñòâîðèìûõ â õîëîäíîé âîäå. Îá ýòîì ñîîáùèëî àãåíòñòâî AFP.
 îñíîâå òåõíîëîãè÷åñêîãî ïðîöåññà ëåæèò çàìåíà íåôòåïðîäóêòîâ, èñïîëüçóåìûõ ïðè òðàäèöèîííîì ìåòîäå ïðîèçâîäñòâà ïàêåòîâ, îáû÷íûì èçâåñòíÿêîì. Îòêðûòèå, ïî ñëîâàì åãî àâòîðîâ, ñòàëî íåîæèäàííîñòüþ äëÿ íèõ ñàìèõ: èçíà÷àëüíî îíè ðàáîòàëè íàä ñîçäàíèåì áèîðàçëàãàåìîé áûòîâîé õèìèè, â ïðîöåññå ÷åãî ñëó÷àéíî ïîëó÷èëè õèìè÷åñêóþ ôîðìóëó íà îñíîâå ïîëèâèíèëîâîãî ñïèðòà (ÏÂÑ), ðàñòâîðèìîãî â âîäå.
«Ãëàâíîå îòëè÷èå íàøåãî ïðîäóêòà îò îáû÷íîãî ïàêåòà â òîì, ÷òî íàø ìîæíî óòèëèçèðîâàòü çà ïÿòü ìèíóò, õîòü â êàñòðþëå, õîòü â ñòèðàëüíîé ìàøèíå», — îòìåòèë îäèí èç èçîáðåòàòåëåé.  ïîäòâåðæäåíèå ñëîâ î áåçâðåäíîñòè èçîáðåòåíèÿ åãî àâòîðû ïðîåêòà âûïèëè íà ïðåçåíòàöèè íåñêîëüêî ñòàêàíîâ âîäû, ïðåäâàðèòåëüíî ðàñòâîðèâ â íèõ ïàêåòû.
«Â êà÷åñòâå ñûðüÿ äëÿ íàøåé ïðîäóêöèè èñïîëüçóåòñÿ ÏÂÑ è äðóãèå êîìïîíåíòû, îäîáðåííûå Óïðàâëåíèåì ïî ñàíèòàðíîìó íàäçîðó çà êà÷åñòâîì ïèùåâûõ ïðîäóêòîâ è ìåäèêàìåíòîâ [ÑØÀ]», — ñîîáùèë îäèí èç ó÷àñòíèêîâ ïðîåêòà.
Êîìïàíèÿ-ïðîèçâîäèòåëü óæå çàäóìûâàåòñÿ íàä ðàñøèðåíèåì àññîðòèìåíòà âûïóñêàåìîé ïðîäóêöèè, ïîñêîëüêó õèìè÷åñêàÿ ôîðìóëà íà îñíîâå èçâåñòíÿêà, ïî ñëîâàì ñïåöèàëèñòîâ, ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíà ïðè ïðîèçâîäñòâå íå òîëüêî ïàêåòîâ, íî è ëþáîãî äðóãîãî âèäà òîâàðîâ èç ïëàñòèêà.
 íà÷àëå èþíÿ Ïàëàòà äåïóòàòîâ ïàðëàìåíòà ×èëè åäèíîãëàñíî îäîáðèëà â îêîí÷àòåëüíîì ÷òåíèè çàêîíîïðîåêò, êîòîðûé çàïðåùàåò ñóïåðìàðêåòàì áåñïëàòíî âûäàâàòü ïîêóïàòåëÿì îäíîðàçîâûå ïîëèýòèëåíîâûå ïàêåòû.
Ïîëèýòèëåíîâûå ïàêåòû ÿâëÿþòñÿ íå òîëüêî îäíèì èç ñàìûõ ðàñïðîñòðàíåííûõ, íî è ñàìûõ ñòîéêèõ âèäîâ ìóñîðà — â ïî÷âå ñðîê èõ ðàñïàäà ñîñòàâëÿåò îò 100 äî 500 ëåò. Îñîáåííî ïàãóáíî ýòîò ìóñîð âëèÿåò íà ìîðñêóþ ôàóíó
Ïåðâîèñòî÷íèê:
https://tass.ru/nauka/5402189
Ïîêàçàòü ïîëíîñòüþ
Ó÷åíûå èç Óíèâåðñèòåòà Øòóòãàðòà, Ãåðìàíèÿ, ñ ïîìîùüþ òåõíîëîãèè 3D-ïå÷àòè ðàçðàáîòàëè íîâóþ ìåäèöèíñêóþ êàìåðó, êîòîðàÿ ìîæåò ñðàâíèòüñÿ ïî ðàçìåðàì ñ îòâåðñòèåì â ìåäèöèíñêîé èãëå.
Ïîëó÷åíèå èçîáðàæåíèÿ âíóòðè ÷åëîâå÷åñêîãî òåëà äîñòàòî÷íî òðóäîåìêèé ïðîöåññ. ×òîáû ðåøèòü ýòó ïðîáëåìó, íåìåöêèå èññëåäîâàòåëè ðàçðàáîòàëè ñëîæíóþ ñèñòåìó ëèíç, ðàçìåðû êîòîðûõ ñîïîñòàâèìû ñ ìåëêèìè çåðíàìè ñîëè, ÷òî äåëàåò âîçìîæíûì ðàçìåùåíèå êàìåðû äàæå âíóòðè ìåäèöèíñêîé èãëû. Íîâûé èíñòðóìåíò ïîëó÷åíèÿ èçîáðàæåíèÿ ìîæåò ñäåëàòü ïåðåâîðîò íå òîëüêî â ìåäèöèíå, íî è â ïåðñïåêòèâå ïîçâîëèò ñîçäàâàòü åùå áîëåå êðîøå÷íûå êàìåðû äëÿ ñìàðòôîíîâ, áåñïèëîòíûõ ëåòàòåëüíûõ àïïàðàòîâ è äðóãèõ óñòðîéñòâ.
Ó÷åíûå ïîñòðîèëè ñâîþ êàìåðó èç òðåõ îáúåêòèâîâ, èñïîëüçóÿ òåõíîëîãèþ 3D-ïå÷àòè. Êàê çàÿâëÿþò ðàçðàáîò÷èêè, íîâûé ïîäõîä ê ñîçäàíèþ 3D-îáúåêòîâ îáåñïå÷èâàåò òî÷íîñòü äî äåñÿòûõ äîëåé ìèêðîìåòðà, ÷òî ïîçâîëÿåò ïå÷àòàòü ñèñòåìû èç îïòè÷åñêèõ ëèíç.
Äëÿ ñîçäàíèÿ îïòè÷åñêîé ñèñòåìû ó÷åíûå èñïîëüçîâàëè ñïåöèàëüíûé ëàçåð, êîòîðûé ìîæåò ôîðìèðîâàòü ïó÷êè ñâåòà ñ ÷àñòîòîé â ñòî ïó÷êîâ íà ôåìòîñåêóíäó (îäíà êâàäðèëëèîííàÿ äîëÿ ñåêóíäû). Ñ ïîìîùüþ äàííîãî ëàçåðà ó÷åíûå èç Øòóòãàðòà ñîçäàëè ñïåöèàëüíûé êðîøå÷íûé ïîëèìåð, êîòîðûé â äàëüíåéøåì èñïîëüçîâàëñÿ äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ îïòè÷åñêèõ ýëåìåíòîâ.
Òàêèì îáðàçîì, êîìàíäå ðàçðàáîò÷èêîâ óäàëîñü «íàïå÷àòàòü» êîìïîíåíòû äëÿ îïòè÷åñêèõ ìèêðîñêîïîâ äèàìåòðîì â 125 ìèêðîìåòðîâ, ÷òî ñîïîñòàâèìî ñ øèðèíîé äâóõ ÷åëîâå÷åñêèõ âîëîñ.  ïîñëåäñòâèè äàííóþ îïòè÷åñêóþ ñèñòåìó ñîåäèíèëè ñ òðóáêîé èç îïòè÷åñêîãî âîëîêíà.  ðåçóëüòàòå ïîëó÷èëñÿ î÷åíü òîíêèé ýíäîñêîï, êîòîðûé ìîæåò ôîêóñèðîâàòüñÿ íà ïðåäìåòàõ ñ ðàññòîÿíèÿ â 3 ìì. Ó÷åíûå îòìå÷àþò, ÷òî ïîëó÷åííàÿ ñèñòåìà ñ ëåãêîñòüþ ïîìåùàåòñÿ âíóòðè ñòàíäàðòíîé ìåäèöèíñêîé èãëû, ÷òî ïîçâîëÿåò ïîëó÷àòü èçîáðàæåíèÿ ñ ëþáûõ îðãàíîâ ÷åëîâåêà.
Òàêæå, ïî ñëîâàì èññëåäîâàòåëåé, ñïîñîá ïðîèçâîäñòâà ïîäîáíûõ îïòè÷åñêèõ ñèñòåì ÿâëÿåòñÿ áûñòðûì è äåøåâûì.  áóäóùåì äàííóþ òåõíîëîãèþ ìîæíî áóäåò ïðèìåíÿòü äëÿ ñîçäàíèÿ êðîøå÷íûõ áåñïèëîòíèêîâ, ñïåöèàëüíûõ äàò÷èêîâ äëÿ áåñïèëîòíûõ ìàøèí è áîëåå òîíêèõ ñìàðòôîíîâ.
Ïîêàçàòü ïîëíîñòüþ
1
Ïîõîæèå ïîñòû çàêîí÷èëèñü. Âîçìîæíî, âàñ çàèíòåðåñóþò äðóãèå ïîñòû ïî òåãàì:
Источник
