Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Сколтехе придумали «умный» датчик, накладывающийся на медицинскую повязку для диагностики ран
Исследователи из Сколтеха и Техасского университета в Остине (США) представили экспериментально подтвержденную концепцию носимого датчика, который способен через повязку отслеживать процесс заживления ран, язв и других хронических повреждений кожи.
Результаты исследования опубликованы в журнале ACS Sensors. Плохо заживающие хронические раны на коже, такие как язвы на ногах при диабете или пролежни, крайне сложно поддаются лечению и вызывают серьезный дискомфорт у пациентов. Для контроля за процессом заживления и подбора необходимого лечения врачам и медсестрам приходится снимать повязку. При этом повреждаются уже восстановившиеся участки кожного покрова, а у пациента возникают болезненные ощущения.
Кроме того, это требует повторных визитов к врачу для предотвращения инфицирования раны. Визуального осмотра раны зачастую бывает недостаточно, поэтому приходится использовать другие методы обследования, такие как биопсия, мазки с поверхности раны или анализ на наличие патогенов. Все эти дорогостоящие инвазивные процедуры могут занимать не один день и при этом не давать нужной информации для выбора стратегии лечения.
В центре внимания разработчиков медицинской техники сейчас находится технология «умных» повязок, которые представляют собой носимые датчики, способные отслеживать уровень биомаркеров в процессе заживления раны. Группа исследователей из России и США под руководством первого проректора Сколтеха профессора Кита Стивенсона исследовала электроаналитические методы, имеющие широкие перспективы клинического применения благодаря их относительной простоте, чувствительности, надежности и ряду других преимуществ.
«На начальных этапах исследования нам удалось описать характеристики и продемонстрировать высокую чувствительность и селективность датчика при анализе множества компонентов в сложных биологических смесях, имитирующих реальную биологическую среду», рассказывает профессор Стивенсон.
Для целей исследования ученые разработали прототип электроаналитического датчика на основе углеродных ультрамикроэлектродных решеток (CUA) на гибких подложках. Если в предыдущих работах датчик устанавливался на кварцевую подложку, то в данном исследовании авторы разработали специальный метод для размещения решеток на подложке из полиэтилентерефталата (ПЭТ) для повышения гибкости датчика.
Исследователи также разработали модель естественной биологической среды вокруг раны, с помощью которой проверяли чувствительность датчика к трем основным биомаркерам: пиоцианин, который вырабатывается бактерией Pseudomonas aeruginosa, образующей колонии в области хронических ран; оксид азота, который клетки иммунной системы продуцируют для защиты от бактериальных инфекций; мочевая кислота продукт метаболизма, уровень которого напрямую связан с тяжестью повреждения.
Все эти соединения являются электроактивными: это означает, что они реагируют на электрическую активность и могут быть обнаружены электроаналитическим датчиком. В ходе тестирования было показано, что порог чувствительности и линейный динамический диапазон датчика, то есть диапазон, в котором датчик выдает значимые количественные результаты, соответствуют диапазону биологически обоснованных концентраций.
Это означает, что устройства на основе таких датчиков можно использовать в клинических условиях для контроля за заживлением ран. Исследователи также протестировали датчик на клеточных культурах, где он успешно обнаружил пиоцианин, вырабатываемый бактериями P. aeruginosa, и оксид азота, продуцируемый макрофагами — иммунными клетками, уничтожающими бактерии и другие опасные микроорганизмы.
Также при помощи датчика удалось обнаружить влияние известного антимикробного вещества ионов серебра (Ag+), подавляющих выработку пиоцианина бактериями. «Следующим шагом станет использование данной технологии для исследований in vivo и мониторинга эффективности лечения ран у пациентов в клинических условиях в режиме реального времени», — отмечает профессор Стивенсон.
Telegram 
Дзен 
VK За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно