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腦組織培育神經細胞,腦損傷也可治癒

腦組織培育神經細胞,腦損傷也可治癒

腦組織培育神經細胞,腦損傷也可治癒


美國賓夕法尼亞大學醫學院研究團隊利用手術切除的腦組織,在實驗室中首次培育出了成人的活性神經細胞,並從中識別出了5種腦細胞類型及每種細胞合成的蛋白質。


研究人員通過從腦腫瘤患者切除的腦部組織中提取了部分不含任何腫瘤細胞的腦組織樣本後,利用一種能分解蛋白質的木瓜蛋白酶進行分離處理,成功培育出活性神經細胞。從這些神經細胞中能夠識別出5種已知的腦細胞類型:少突膠質細胞、小膠質細胞、神經元、內皮細胞和星形膠質細胞。


研究人員表示,這次培育的神經細胞來源於20歲到60多歲的不同年齡段,可用來檢測老年人神經細胞與年輕人的分子標記差異,提供一種全新的老年病研究體系。新研究對利用細胞替代療法修復受損腦組織的「修復神經外科」意義重大,有望使這一療法早日進行人體臨床試驗。


檢測爆炸強度的頭盔感測器

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在戰場上,接觸到爆炸壓力和衝擊波的士兵極其容易患上創傷性腦損傷(TBI)。美國海軍開發出了一款可以裝備在士兵頭盔上的小型感測器,搭配專用的掃描儀,可以快速確定士兵遭遇的爆炸壓力和衝擊波是否會讓士兵患上TBI。


美國海軍研究辦公室(ONR)資助研發的這種感測器,只有硬幣大小,可以承受爆炸的衝擊波。將其安裝在士兵頭盔或者防彈衣上後,它可以用於捕捉爆炸壓力。


通過一個類似於條形碼掃描儀的專用掃描器,能夠下載壓力數據,並通過特殊演算法來判斷士兵是否適合繼續戰鬥。如果答案否定,那麼醫生可以通過進一步的診斷來判斷士兵是否是患上了TBI。

目前,這種爆炸感測器正處在實驗室測試階段,一年半之內,ONR希望能夠將其使用人體模型進行實地測試,然後運用到海軍陸戰隊的演習訓練中。


微型核反應堆,卡車就能拉著跑

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我們日常見過的核反應堆往往佔地極大,而且危險性也很高。但NuScale Power 公司設計的這款「微型」核電站設計,大概九層樓高,只要一輛卡車就能進行運載。

該概念方案採用模塊化設計,單個模塊包含一個獨立的50 兆瓦核反應堆,使用鈾作為反應堆燃料。每個核發電設施預計需要幾個模塊同時運行。


研究人員表示,該核電設施所需的鈾燃料很少,通過將鈾保存在特殊封裝容器內,並浸入水中。如果水循環的水泵發生故障,微型核反應堆還可以使用天然對流的方式,可以大大降低發生核災難的危險。


該設計570 兆瓦的核發電裝置花費可能不到 30 億美元,大大低於現有的核電站成本。未來可被用作風力發電農場的備用發電裝置,以滿足無風日的供電需求。由於其可以進行長途運輸,還可在電網故障(或人為破壞)時為軍事基地提供能源。


可植入軟體機器人,為衰竭心臟提供助力

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哈佛大學研究小組聯合波士頓兒童醫院以及其他參與機構發明了一種可植入軟體機器人,可以為衰竭的心臟在無需接觸血液的情況下泵血,為心臟病患者提供助力。


這個圓柱形裝置由小於 1 毫米厚的硅製成,通過裝置表面的機械環能夠在填充加壓空氣時起到膨脹和收縮作用,這就使得這種機器人能夠根據需要執行各種動作,一次性完成心臟一側收縮也沒問題。


通過在合成心臟和死豬體上進行測試之後,該設備在與心臟接觸時成功地將血流量恢復到基準水平。研究人員通過將水凝膠作為機械環和心臟之間的保護層,能夠最大程度的降低心臟炎症的可能性。


目前,該裝置還在實驗階段,研究人員的最終目標是創造一個不僅能夠在患者等待移植期間提供幫助,而且能夠減少心臟負荷從而使其有足夠的時間治癒的裝置。


比大多數成年人聰明的人工智慧

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自從Alpha Go開始在圍棋領域大大展現其超出人類的才華後,越來越多的研究開始證明人工智慧確實可以比人類要聰明。美國西北大學研究人員研發出新的計算模型,這個計算模型在標準智商測試中實際上超過了大多數普通美國成年人。


這個計算機系統使用一種被稱為CogSketch的AI平台,只需通過查看圖形就能解決問題。 研究人員表示,這個系統能夠直觀地理解、解釋並使用數據來解決問題。


研究人員利用瑞文標準推理測試(瑞文標準推理測試包括60個選擇題,通過使用視覺謎題來衡量測試者的抽象推理能力,研究他們的智力活動能力)對其進行了測試。在測試中,這套AI系統表現良好,得分高於美國75%成年人。


手機秒變顯微鏡,可用於癌症突變檢測

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瑞典和美國的研究人員設計出了一款顯微鏡,它可以利用手機上的攝像頭來檢測DNA測序反應的熒光產物,從而實現癌基因的突變分析。


這款顯微鏡包含了兩個電池供電的激光器,以檢測不同的熒光基團。它帶有一個白色LED,用於明場成像。手機的相機鏡頭和外部鏡頭可提供大約2.6倍的放大。3D列印的顯微鏡平台可以從三個方向操控樣品的載玻片。


研究人員表示,這套裝備除了小巧方便以外,還有另一個優勢:該設備檢測的細胞和組織是完整的,可以為研究人員提供更多癌症研究的信息和數據。


目前,研究團隊的目標是通過進一步實驗,讓該技術更加經濟、更加易用,用戶無需太多的培訓即可上手。

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