Istraživači razvijaju AI model koji može otkriti budući rizik od raka pluća

Ime Sibila vodi poreklo iz proročanstava Drevne Grčke, poznatih i kao sibile: ženske figure na koje se oslanjalo da prenesu božansko znanje o nevidljivoj i svemoćnoj prošlosti, sadašnjosti i budućnosti. Sada, ime je iskopano iz antike i dodeljeno alatu veštačke inteligencije za procenu rizika od raka pluća koji su razvili istraživači sa MIT-ove klinike Abdul Latif Jameel za mašinsko učenje u zdravstvu, Mass General Cancer Center (MGCC) i Chang Gung Memorial Hospital. (CGMH).

Dalje

Nove nanočestice isporučuju terapiju u celom mozgu

Genske terapije imaju potencijal da leče neurološke poremećaje poput Alchajmerove i Parkinsonove bolesti, ali se suočavaju sa zajedničkom barijerom – krvno-moždanom barijerom. Sada su istraživači sa Univerziteta Viskonsin-Medison razvili način da pomeraju terapije preko zaštitne membrane mozga kako bi pružili terapiju širom mozga sa nizom bioloških lekova i tretmana.

Dalje

Kako habanero paprike reaguju na stres

Kao i ljudi, biljke moraju da se nose sa stresom. Uticaj na ljude je dobro katalogizovan, ali se manje zna o tome kako stresori – uključujući visok salinitet i nedostatak hranljivih materija – utiču na biljke kao što je habaneros. Sada, istraživači izvještavaju u ACS Agricultural Science & Technologi da ovi uslovi menjaju nivoe prirodnih jedinjenja u paprikama. Rezultati bi mogli imati posledice na uzgoj paprike i na njihov rok trajanja nakon berbe.

Dalje

Tkiva i hemija lignji daju svestrane hidrogelove

Istraživači sa Univerziteta Hokaido u Japanu kombinovali su prirodna tkiva lignje sa sintetičkim polimerima kako bi razvili snažan i svestran hidrogel koji oponaša mnoga jedinstvena svojstva bioloških tkiva. Hidrogelovi su polimerne mreže koje sadrže velike količine vode i istražuju se za mnoge upotrebe, uključujući medicinsku protetiku, meke robotske komponente i nove senzorske sisteme.

Dalje

Neuralna proteza koristi aktivnost mozga za dekodiranje govora

Istraživači sa Univerziteta HSE i Moskovskog državnog univerziteta za medicinu i stomatologiju razvili su model mašinskog učenja koji može predvideti reč koju će subjekt izgovoriti, na osnovu njihove neuronske aktivnosti snimljene malim setom minimalno invazivnih elektroda. Njihov rad, „Dekodiranje govora iz malog skupa prostorno odvojenih minimalno invazivnih intrakranijalnih EEG elektroda sa kompaktnom i interpretabilnom neuronskom mrežom“, objavljen je u Journal of Neural Engineering.

Dalje