Home Tags Posts tagged with "Сколтех"
Tag:

Сколтех

НаучпопТехнологии

Нейросеть поставит диагноз по снимку лёгких

by Ancotir
written by Ancotir

Учёные из Сколтеха обучили нейросеть обнаруживать и описывать словами патологии на рентгеновских снимках лёгких. Сейчас эту задачу выполняет врач, который рассматривает снимок и описывает его в небольшом тексте. По словам создателей решения, оно сокращает время работы с одним снимком с нескольких минут до порядка 30 секунд, если не требуется значительная корректировка текста. В большинстве случаев специалисту остаётся лишь подтвердить предложенный машиной диагноз (например, фиброз, увеличенное сердце или подозрение на злокачественную опухоль) или что признаков патологий не обнаружено. Исследование опубликовано в журнале Nature Scientific Reports.

Иллюстрация. В первом ряду таблицы — рентгеновские снимки грудной клетки, во втором — диагноз врача коротко, в третьем — более развёрнутый комментарий врача, в четвёртом — описание, сгенерированное нейросетью. Подчёркнутые фрагменты демонстрируют, что версии искусственного интеллекта и врача в целом сходятся, хоть сам текст и нуждается в редактуре. Источник: Александр Селиванов и др./Scientific Reports

Решение использует современные модели машинного зрения и компьютерной лингвистики, в том числе GPT-3 small, которая предшествовала столь популярным сейчас GPT-3.5 и GPT-4, которые доступны через чатбота ChatGPT.

«Обычные модели просто классифицируют, а наша нейросеть благодаря использованию современных моделей машинного зрения и моделей компьютерной лингвистики учится автоматически описывать рентгеновские снимки», — поясняет один из авторов исследования, научный сотрудник Сколтеха Олег Рогов.

Нейросеть обучена на парах «изображение — текст». «Мы специально составили свой радиологический словарь, чтобы повысить точность с точки зрения именно радиологических терминов, правил их использования в тексте. И, конечно, мы сформировали большую сводную базу рентгеновских снимков для использования в качестве обучающих данных», — рассказывает Рогов, подчёркивая, что нейросеть «знает» лишь те диагнозы, указания на которые действительно можно найти именно на рентгенограмме лёгких. Обучающую выборку сбалансировали по разным болезням.

Возможные варианты развития системы — применить её к МРТ- и КТ-снимкам, а также внедрить активное обучение, то есть позволить модели совершенствоваться с учётом вносимых врачом в текст корректировок. Также можно совместить предложенное решение с другой нейросетью, которая бы подсвечивала на рентгене подозрительные области, о которых идёт речь в сгенерированном тексте.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Технологии

Ученые разработали оптимальный метод переноса данных из одного домена в другой с помощью нейросетей

by Ancotir
written by Ancotir

Исследователи из Института искусственного интеллекта AIRI и Сколтеха создали новый алгоритм для преобразования данных из одного домена в другой оптимальным способом с помощью нейронных сетей. В отличие от большинства существующих аналогов, новый метод не требует парных обучающих выборок – примеров вход-выход – и может обучаться на независимых выборках данных из входного и выходного доменов. При этом результат работы алгоритма обладает большей интерпретируемостью, чем существующие подходы, и имеет строгое теоретическое обоснование.

Современные модели машинного обучения, созданные для решения прикладных задач, например, для распознавания лиц на фотоснимках, анализа медицинских изображений или распознавания речи, требуют большого набора данных для обучения. К сожалению, качественных данных очень часто не хватает для создания достаточного обучающего набора. Именно поэтому у исследователей и инженеров возникает потребность в синтезе искусственных данных, похожих на уже имеющиеся в доступе реальные. Решить проблемы такого рода помогают генеративные модели, которые за последние годы достигли колоссального прогресса в качестве создания изображений и текстов.

Генеративные модели позволяют синтезировать одни данные из других, то есть осуществлять «перенос одного домена в другой». Например, человек нарисовал скетч, а нейросеть на его основе создала цифровую картинку; спутник сделал снимок земли, а нейросеть улучшила его детализацию. Обычно для решения таких задач нужны парные обучающие выборки, наборы изображений вход-выход, знания о которых нейросеть учится обобщать и распространять на новые поступающие изображения. Например, одни и те же снимки разного качества. Обычно парные данные очень сложно или очень дорого собирать, и ученым приходится обходиться непарными наборами данных, а это, в свою очередь, создает трудности в достижении действительно хороших результатов.

«Стандартные подходы к построению генеративных моделей для решения задач переноса одного домена в другой в значительной степени эвристические, они зависят от большого числа влияющих на результаты обучения гиперпараметров, подбор которых затруднен. Для таких подходов нет строгой математической постановки. В результате процесс обучения моделей нестабилен и приходится настраивать его вручную».

Евгений Бурнаев, руководитель исследовательской группы AIRI и руководитель Центра Прикладного ИИ, профессор Сколтеха

Команда исследователей из Института искусственного интеллекта AIRI и Сколтеха обратилась к работам советского математика и экономиста Леонида Канторовича. Основываясь на его идеях об оптимальной перевозке грузов («теория оптимальной транспортировки»), ученые разработали новый алгоритм для расчета планов оптимальной «транспортировки» данных между доменами. Алгоритм получил название Neural Optimal Transport. Он создан на базе глубинных нейронных сетей и использовании независимых друг от друга наборов данных.

На изображении слева можно увидеть результаты оптимального и неоптимального переноса домена, а на изображении справа – пример переноса домена с помощью нового алгоритма.

По результатам проверки качества его работы на задачах непарного переноса домена, алгоритм превосходит существующие методы в ряде экспериментов, в том числе и в задаче стилизации изображений. При этом он имеет гораздо меньше сложно настраиваемых гиперпараметров, чем другие существующие методы, а результат его работы хорошо интерпретируем. Кроме того, алгоритм имеет строгое математическое обоснование.

«Численные методы оптимальной транспортировки уже несколько лет активно используются для построения генеративных нейросетей. Наши предварительные исследования показали, что ошибка вычисления оптимальной транспортировки в таких моделях очень высока. Нам удалось не только обнаружить причины этой ошибки, но и на основе проведенного анализа разработать принципиально новые эффективные способы построения генеративных моделей для непарного переноса домена на основе теории оптимальной транспортировки».

Александр Коротин, научный сотрудник AIRI и руководитель исследовательской группы Сколтеха

Сейчас ознакомиться с публикацией можно с помощью препринта, а в мае алгоритм будет представлен на международной конференции ICLR 2023 (A*).

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпопТехнологии

Многозадачное обучение поможет в поиске новых лекарств

by Ancotir
written by Ancotir

Группа учёных из Сколковского института науки и технологий, Венского университета и Университета «Сириус» разработала рекомендации по применению методов многозадачного обучения для совершенствования процесса создания новых лекарств. Результаты исследования опубликованы в Journal of Computer-Aided Molecular Design.

Изображение. Влияние обогащения данных на многозадачное обучение. Источник: Екатерина Соснина/Сколтех

В университетах студенты часто проходят связанные курсы: например, одновременное изучение физики и математики позволяет лучше понять оба предмета. Подобным образом изучение нового языка даётся значительно легче тем, кто уже владеет родственным языком. То же самое часто происходит в машинном обучении. Нейронная сеть лучше понимает несколько «предметов» если она «изучает» их одновременно. Учитывая то, что нейронные сети — это один из лучших подходов для прогнозирования биологических свойств новых молекул, возникает вопрос: как помочь нейронной сети одновременно изучить и спрогнозировать свойства молекул в отношении нескольких биологических мишеней?

Исследователи взяли для анализа три датасета: один — с информацией о противовирусной активности молекул и два — с информацией о воздействии молекул на различные белки в нашем организме. Датасеты различались полнотой информации по каждому из белков или вирусов. В процессе исследования, учёные выяснили, что добавление дополнительных данных в датасет является эффективным методом улучшения прогнозирования. Кроме того, они показали, что результат тем лучше, чем информативнее исходный датасет. В результате проведённой работы они подготовили набор рекомендаций по использованию технологии «обогащения» данных для улучшения качества и стабильности прогноза, а также привели способы объективной оценки этого улучшения.

«Многозадачное обучение широко применяется во многих областях науки. Не удивительно, что оно стало всё чаще применяться для создание новых лекарственных средств. Однако возможности такого подхода до конца не изучены, что оставляет перед нами множество нерешённых задач, — отмечает ведущий автор исследования, выпускница аспирантуры Сколтеха Екатерина Соснина. — Мы вдохновились возможностью применения многозадачного обучения для поиска кандидатов в лекарственные средства и провели работу по поиску путей улучшения применения данного подхода. Выполнение предложенных нами рекомендаций позволит повысить точность предсказания моделей и ускорить процесс поиска новых потенциальных лекарственных средств».

*****

Сколтех — негосударственный международный университет, который готовит новое поколение лидеров в области науки, технологий и бизнеса, проводит исследования в прорывных областях и содействует технологическим инновациям с целью решения важнейших проблем, стоящих перед Россией и миром. Сколтех развивает шесть приоритетов: искусственный интеллект и коммуникации, науки о жизни и здоровье, прорывная инженерия и передовые материалы, энергоэффективность и ESG, фотоника, перспективные исследования. Основанный в 2011 году в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом, к 2019 году Сколтех единственный от России вошёл в первую сотню молодых университетов рейтинга Nature Index, самого престижного в сфере науки.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпопТехнологии

Учёные визуализировали «форму» многомерных данных

by Ancotir
written by Ancotir

Исследователи из Сколтеха и Института искусственного интеллекта AIRI представили метод визуализации, который в отличие от существующих аналогов делает сложные биомедицинские, финансовые и иные данные доступными человеку с сохранением многомерной структуры датасета. Потеря этой так называемой топологии датасета не позволяет делать полезные выводы из данных, будь то касательно раковых генов, поведения потребителей или чего бы то ни было другого. Исследование опубликовано в числе проектов, представленных на мероприятии уровня A* — Международной конференции по обучению представлений ICLR 2023.

Аналитики компаний и учёные часто имеют дело с базами данных, в которых каждый элемент наделён признаками сразу во многих измерениях. Скажем, банк может использовать широкий круг показателей для описания поведения каждого клиента. Биологи могут сравнивать клетки разных типов с точки зрения того, насколько в них активен каждый из длинного списка генов. Данные по погоде тоже отличаются большим количеством измерений, потому что значения многих параметров фиксируются или предсказываются для множества моментов времени и точек пространства.

При этом людям непривычно мыслить в многомерном пространстве, и если не снизить размерность датасета и не получить его удобное двух- или трёхмерное представление, то может быть крайне трудно обнаружить в данных важные закономерности или выдвинуть на основе них продуктивную гипотезу.​​

«Если данные визуализировать, то они станут интуитивно доступными, осязаемыми, но мы не обязательно увидим их реальную „форму“ — ведь у датасета может быть структура большого масштаба, с кластерами, пустотами, петлями и т. п., и хотелось бы, чтобы всё это нашло отражение и в представлении пониженной размерности. Тогда физик увидит на визуализации сигналы отдельных частиц, маркетолог — разные группы потребителей, а климатолог — начало и конец интересующего его процесса. Наш метод снижения размерности отличается от аналогов как раз тем, что не жертвует глобальной структурой данных», — поясняет один из авторов исследования, выпускник Сколтеха и сотрудник AIRI Даниил Чернявский.

Существуют разные подходы к снижению размерности данных. Некоторые из них используют автоэнкодеры — нейросети, создающие представления данных в меньшем количестве измерений.

«Проблема в том, что большинство методов, в том числе с автоэнкодерами, работают, что называется, локально. То есть учитывают положение каждой точки относительно ближайших соседей, но в целом игнорируют крупномасштабную структуру датасета, — добавляет Чернявский. — Мы же снабдили автоэнкодер дополнительной новой функцией лосса, которая служит тому, чтобы свести к минимуму различие в топологии между исходным датасетом и его представлением сниженной размерности. Когда лосс равен нулю, „форма“ визуализации гарантированно совпадает с исходной».

Учёные с использованием нескольких метрик оценили, насколько хорошо предложенный метод воспроизводит топологию датасета по сравнению с другими популярными методами снижения размерности данных. Для проверки использовались датасеты разного наполнения и метрики, которые отражают сохранение взаимного расположения точек в целом, а не только тех, что находятся в непосредственной близости друг от друга. Метод авторов исследования повторил исходную «форму» данных лучше всего (см. иллюстрацию).

«Топологический анализ обретает всё большую популярность как инструмент исследования многомерных данных. Мы рассчитываем, что скоро предложенный нами и другие подобные методы станут признанным стандартом», — считает соавтор исследования профессор Евгений Бурнаев из Центра прикладного искусственного интеллекта Сколтеха и AIRI.

*****

Сколтех — негосударственный международный университет, который готовит новое поколение лидеров в области науки, технологий и бизнеса, проводит исследования в прорывных областях и содействует технологическим инновациям с целью решения важнейших проблем, стоящих перед Россией и миром. Сколтех развивает шесть приоритетов: искусственный интеллект и коммуникации, науки о жизни и здоровье, прорывная инженерия и передовые материалы, энергоэффективность и ESG, фотоника, перспективные исследования. Основанный в 2011 году в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом, к 2019 году Сколтех единственный от России вошёл в первую сотню молодых университетов рейтинга Nature Index, самого престижного в сфере науки.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпоп

Учёные подобрали «плоский» алмаз для плоских экранов

by Ancotir
written by Ancotir

Исследователи из Сколтеха, Университета Тромсё — Арктического университета Норвегии, Института химии твёрдого тела и механохимии СО РАН и их коллеги выполнили теоретический анализ свойств сверхтонких алмазных плёнок и определили, какие из них наиболее пригодны для дисплеев с автоэлектронной эмиссией. Эту разновидность плоских экранов первоначально разрабатывали наравне с господствующими сейчас жидкокристаллическими дисплеями. И, возможно, альтернативную технологию рано списывать со счетов. Потенциальные преимущества — низкое энергопотребление, широкий угол обзора и безынерционность: пиксели меняют цвет быстро. Исследование опубликовано в журнале первого квартиля ACS Applied Materials & Interfaces (IF 10,38).

Диаман — сверхтонкая алмазная плёнка, которая получается, если положить друг на друга два и более слоя графена и присоединить к внешним поверхностям этой многоэтажной конструкции атомы фтора, водорода или некоторых других элементов. В результате графен искривляется и его слои соединяются в плоский алмаз. Как раз такой материал может по своим электронным свойствам подойти для дисплеев компьютеров, телефонов, телевизоров и т. д. с автоэлектронной эмиссией. Однако свойства диаманов трудно поддаются вычислению и зависят от многих параметров.

Изображение. Диаман — сверхтонкая алмазная плёнка из атомов углерода (серые шарики), которые перешли из графеновой в алмазную кристаллическую структуру из-за того, что часть связей оказалась занята атомами фтора (розовые шарики). До присоединения к внешним поверхностям атомов фтора, углерод пребывал в форме двух плоских слоёв с решёткой в виде шестиугольных сот. Источник: Сколтех

Старший преподаватель Сколтеха Александр Квашнин из Проектного центра по энергопереходу защитил кандидатскую диссертацию на тему свойств диаманов и выступил одним из авторов нового исследования, которое он прокомментировал так: «Мы рассмотрели различные диаманы с точки зрения влияния ряда факторов на их электронные свойства, а значит и на их применимость в дисплеях с автоэлектронной эмиссией. Всего было рассмотрено 60 сверхтонких алмазных плёнок — это число получается, если перемножить три переменные. Во-первых, количество слоёв углерода могло быть от одного до шести. Во-вторых, тип атомов, покрывающих поверхность плёнок: фтор или водород. В-третьих, слои графена можно двигать относительно друг друга, в данном случае изучались пять вариантов их взаимной ориентации».

Ключевая характеристика, которую исследователи рассчитали для каждой из 60 конфигураций диамана, — сколько энергии требуется, чтобы выбить электрон с поверхности алмазной плёнки. Этот параметр важен для дисплеев с автоэмиссией, поскольку излучение электронов как раз используется в них, чтобы зажигать пиксели, из которых складывается изображение на экране. Чем меньше энергии при этом расходуется, тем лучше, а зависит эта величина от так называемой запрещённой зоны материала: какие энергетические состояния в нём доступны электронам, а какие нет. Запрещённая зона тоже рассчитывалась и исследовалась авторами статьи. Вывод: наиболее подходящая для дисплеев конфигурация диамана — шесть слоёв, гидрирование (то есть водород, а не фтор) и ориентация углеродной плёнки с поверхностью (2̅110).

Старший научный сотрудник Кристиан Тантардини из ИХТТМ СО РАН и Арктического университета Норвегии — первый автор исследования и выпускник аспирантуры Сколтеха. Он рассказал: «Помимо электронных свойств нами были определены поверхностные дипольные моменты посредством создания полуколичественного подхода на основе шкалы электроотрицательности, разработанной мной и профессором Огановым в Сколтехе. Данный подход позволяет избежать сложных и долгих первопринципных расчётов и спрогнозировать реакционную способность поверхности новых двумерных материалов».

Поверхностные дипольные моменты влияют на электронные свойства диаманов, в том числе на эмиссию электронов, поэтому полученная информация ценна для разработки дисплеев с автоэлектронной эмиссией и подбора альтернативных материалов для этих устройств.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпоп

Не только железобетон: как полимеры помогут архитекторам реализовать причудливые проекты

by Ancotir
written by Ancotir

Архитектура свободной формы — новаторское направление, представители которого создают уникальные конструкции с нетривиальной геометрией. Зачастую это здания музеев и отелей, стадионы, выставочные павильоны. Или университеты, например Сколтех.

На сегодняшний день основной материал для возведения всех этих этих впечатляющих конструкций с куполами, сводами, арками и причудливыми фасадами — железобетон. Но есть и многообещающая альтернатива — армированные угле- или стекловолокном полимеры. Хотя их производство стоит дороже, они дешевле в обслуживании, поскольку не ржавеют и не нуждаются в покраске. А их лёгкость и прочность открывают возможности для реализации смелых архитектурных замыслов. Например, можно будет перекрывать большие пролёты без промежуточных опор.

Чтобы раскрыть потенциал этих инновационных материалов, необходимо обновить инструментарий для проектирования и моделирования конструкций, так как существующие решения приспособлены к традиционным материалам, в частности к железобетону и стали. Один из аспектов этой задачи решает научный коллектив Лаборатории композитных материалов и структур Центра технологий материалов Сколтеха под руководством доцента Александра Сафонова в недавнем исследовании, опубликованном в журнале Composite Structures в соавторстве с коллегой из Гранадского университета.

«Казалось бы, почему просто не применить всё, что мы делаем с железобетоном, к полимерным композитам, но тогда получится механическое копирование без учёта уникальной природы материала и его специфического потенциала. Так что в этом исследовании мы добросовестно проходим с нуля весь путь от проектирования до изготовления отдельно взятого конструкционного элемента с той позиции, что мы имеем дело не с железобетоном».

Первый автор, аспирант Сколтеха Анастасия Москалёва
Изображение. Геометрическая форма (слева) и изготовленная в рамках исследования из полимерного композита модель конструкции (справа) размером 30 см × 30 см. Источник: Анастасия Москалёва/Сколтех

Конструкция называется безмоментной оболочкой. Под техническим термином подразумевается поверхность, которая визуально имеет простую форму и встречается в архитектуре в роли куполов и сводов. Исследователи прошли полный цикл, спроектировав конструкцию, изготовив лабораторный образец размером 30 на 30 сантиметров и испытав его прочность под нагрузкой в ходе эксперимента. Также было выполнено математическое моделирование механических свойств оболочки.

Акцент в исследовании был сделан на этапе проектирования. Проверенного метода для проектирования композитных конструкций такого рода нет — исследователи воспользовались так называемым методом плотности сил, который подходит для безмоментных оболочек из бетона, дерева и стали, но к конструкциям из полимерного композита прежде не применялся.

«Этот метод был строго математически описан сравнительно недавно, но в основе его — эксперименты вроде тех, которыми занимался Гауди. Он приходил к оптимальной форме путём подвешивания моделей: узнав, как именно конструкция прогибалась под собственным весом, архитектор затем использовал обратную форму. Образно говоря, проектировщиком выступает гравитация: форма следует за силой. По сути, мы поставили условие: нужна конструкция, которая будет стоять на четырёх опорах и наиболее эффективно выдерживать собственный вес, и метод привёл нас к этой форме».

Первый автор, аспирант Сколтеха Анастасия Москалёва

На следующем этапе учёные воплотили полученную форму в виде небольшого образца. Для его изготовления использовался метод вакуумной инфузии: углеволоконная ткань выкладывается слоями поверх временного каркаса и герметизируется при помощи вакуумного пакета, в который подаётся эпоксидная смола. В условиях вакуума смола пропитывает ткань и примерно за сутки застывает — образец готов к испытаниям.

«Но сначала мы выполнили численное моделирование, чтобы предсказать механические свойства конструкции: как она поведёт себя под нагрузкой. Когда провели эксперимент, его результаты довольно хорошо сошлись с предсказаниями модели, а значит, её можно использовать в будущем для подобных конструкций. Сам по себе эксперимент состоял в том, что мы нагружали модель по центру сверху до потери устойчивости».

Первый автор, аспирант Сколтеха Анастасия Москалёва

Таким образом, в исследовании заложена основа для проектирования и моделирования частей конструкций в виде изогнутых поверхностей, а конкретно оболочек двойной кривизны, изготовленных из полимерных композитов. В перспективе они могут войти в инструментарий архитектуры свободной формы. Как объясняют авторы исследования, за счёт своей геометрии такие оболочки уже выдерживают механическую нагрузку эффективнее, чем, скажем, плоская железобетонная плита. Но если при этом ещё и использовать по максимуму свойства самих полимерных композитов, это принципиально расширит возможности архитектурного выражения. Более того, за счёт меньших издержек на обслуживание и более высоких характеристик композиты могут в определённых условиях оказаться выгоднее традиционных строительных материалов.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпоп

Сколтех: Повышение чувствительности диагностики физиологической желтухи новорождённых улучшит терапию

by Ancotir
written by Ancotir

Исследователи из Сколтеха усовершенствовали методику, используемую при анализе крови на билирубин для диагностики физиологической желтухи новорождённых и более точной настройки назначаемой в качестве лечения фототерапии. О разработке viridus.ru рассказали в пресс-службе университета.

Физиологической желтухой новорождённых страдают до 80% недоношенных детей. Для их лечения помимо лекарств используется фототерапия синим светом. Однако до сих пор не существует стандартных научно обоснованных рекомендаций, определяющих точный спектр света, мощность и продолжительность облучения. Эти параметры нуждаются в оптимизации, учитывая возможные побочные эффекты. Для этого требуются более совершенные способы измерения уровня билирубина. Исследование, опубликованное в Physical Chemistry Chemical Physics, восполняет ранее имевшийся пробел в диагностике.

У 8 из 10 недоношенных детей печень ещё не в состоянии эффективно выводить билирубин — токсичный продукт распада эритроцитов. Это приводит к повышению его уровня в крови и характерному желтоватому оттенку кожи.

Терапия физиологической желтухи новорождённых обычно включает фототерапию синим светом, который преобразует молекулы билирубина таким образом, что билирубин выводится с мочой и калом, в обход печени больного ребёнка.

До сих пор не существует единого протокола подбора терапии: длительности облучения синим светом, оптимальной мощности и того, как они должны меняться в зависимости от тяжести заболевания.

Чтобы его создать, исследователям нужен способ измерения концентрации билирубина в тканях с более высокой точностью, чем это возможно в настоящее время. Учёные Сколтеха предлагают дополнить существующий метод, в основе которого — определение доли света, поглощаемой раствором, измерениями флуоресценции.

Флуоресценцией называется физический процесс повторного излучения молекулами поглощённого света на более низкой частоте, то есть длина волны смещается в спектре в сторону красного диапазона и волна несёт меньше энергии. (Потерянная энергия в основном идёт на нагрев или изменение конфигурации, хотя задействованы и другие механизмы.) Измерив флуоресценцию для диапазона известных концентраций билирубина, можно использовать эти данные для измерения концентрации билирубина в искомых образцах. Это поможет дополнить существующие подходы и повысить их точность.

«Мы взяли жидкие образцы билирубина в различных концентрациях от нормальной до патологической, осветили их синим светом, параллельно осуществляя мониторинг флуоресценции. Больше всего света было испущено на длине волны 532 нанометра — это зелёный», — прокомментировал эксперимент первый автор статьи Сергей Перков из Центра фотоники и фотонных технологий Сколтеха.

Предполагалось, что у раствора с высокой концентрацией билирубина флуоресценция будет увеличиваться по мере воздействия синего света. Дело в том, что в концентрированном растворе значительная часть флуоресцентного света, испущенного билирубином, повторно поглощается другими молекулами билирубина до того, как флуоресценцию можно обнаружить. По мере постепенного снижения концентрации под воздействием синего света такого рода «тушение» становится менее выраженным и флуоресценция становится заметнее. Но главной неожиданностью для исследователей стала подобная динамика флуоресценции у растворов с низкой концентрацией билирубина.

«Наша текущая гипотеза такова, — уточнил Перков, отметив, что на данный момент это всего лишь предположение. — Мы знаем, что билирубин транспортируется белком под названием альбумин, каждая молекула которого имеет несколько вакантных „слотов“. И даже при низкой концентрации часть флуоресценции может быть поглощена молекулами билирубина, соседствующими на одном альбумине. Получается, даже если молекулы альбумина в растворе низкой концентрации находятся слишком далеко друг от друга, чтобы могло произойти обычное тушение флуоресценции, этот второй механизм всё равно будет работать независимо от концентрации, и мы думаем, что этим и объясняются наши неожиданные результаты».

Таким образом, учёные выявили неожиданный эффект в динамике флуоресценции и представили калибровочный график, связывающий наблюдаемую флуоресценцию с концентрацией билирубина. Команда надеется, что в сочетании с существующей методикой измерения мониторинг флуоресценции сделает фототерапию физиологической желтухи недоношенных более безопасной, эффективной и лучше адаптированной к индивидуальным особенностям пациентов.

*****

Сколтех — негосударственный международный университет, который готовит новое поколение лидеров в области науки, технологий и бизнеса, проводит исследования в прорывных областях и содействует технологическим инновациям с целью решения важнейших проблем, стоящих перед Россией и миром. Сколтех развивает шесть приоритетов: искусственный интеллект и коммуникации, науки о жизни и здоровье, прорывная инженерия и передовые материалы, энергоэффективность и ESG, фотоника, перспективные исследования. Основанный в 2011 году в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом, к 2019 году Сколтех единственный от России вошёл в первую сотню молодых университетов рейтинга Nature Index, самого престижного в сфере науки.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
ScienceНаучпоп

Токсичность свинца из альтернативных солнечных батарей оказалась переоценена

by Ancotir
written by Ancotir

Учёные из Сколтеха и их коллеги исследовали токсичность веществ из перовскитных солнечных батарей, рассказали viridus.ru в пресс-службе университета. Учёные сделали вывод, что при условии преодоления существующих технологических препятствий массовое производство этой эффективной и потенциально дешёвой альтернативы кремниевым фотоэлементам, вероятно, не повлечёт существенных рисков для здоровья человека и окружающей среды. Также выяснилось, что токсичность свинца для живого организма, вероятно, несколько переоценена, в то время как другие компоненты перовскитных батарей, напротив, заслуживают больше внимания в этом отношении. Статья опубликована в журнале Solar Energy Materials and Solar Cells.

Перовскитные солнечные батареи — перспективная технология производства солнечной энергии, которая может способствовать развитию возобновляемой энергетики и отказу от ископаемых видов топлива. По эффективности преобразования световой энергии перовскитные батареи (25,7%) уже почти сравнялись с элементами на основе кристаллического кремния, которым принадлежит текущий рекорд — 26,7%. По предварительным прогнозам, перовскиты могут обойти кремний. К тому же, в массовом производстве они были бы значительно дешевле, поэтому учёные стремятся преодолеть оставшиеся препятствия.

Широкому внедрению перовскитной фотовольтаики препятствуют три ограничения. Во-первых, пока нет технологии нанесения ровного слоя перовскита — улавливающего солнечный свет материала — достаточно большой площади. Кроме того, перовскиты неустойчивы и требуют дополнительного прозрачного защитного полимерного слоя, который выполняет роль капсулы и не позволяет элементам батарейки деградировать. В-третьих, если целостность этого слоя нарушается, например на свалке, перовскит распадается на вещества, которые могут причинять вред здоровью человека и окружающей среде.

Последней проблеме — токсичности компонентов батарей — посвящено исследование аспирантки Сколтеха Маргариты Четыркиной и её соавторов из Медико-генетического научного центра имени академика Н. П. Бочкова и Федерального исследовательского центра проблем химической физики и медицинской химии РАН. Исследование проводилось на клеточных линиях человека (in vitro) и на мышах (in vivo).

Первая фаза эксперимента проходила на глиальных клетках нервной системы и клетках соединительной ткани фибробластах.

«Мы проверяли, в какой мере добавление в клеточную культуру каждого из шести распространённых компонентов перовскитов влияло на жизнеспособность клеток: какая доля клеток погибала в течение трёх дней, — пояснила Четыркина. — Ранее такого рода сопоставимых данных для прямого сравнения токсичности этих веществ не было».

Можно упрощённо сказать, что перовскит состоит из двух компонентов: йодида свинца, олова или висмута, с одной стороны, и йодида метиламмония, формамидиния или цезия — с другой. По результатам экспериментов на клетках, наименее токсичным веществом в первой тройке оказался йодид висмута. Во второй тройке выделяется йодид метиламмония: он токсичнее для клеток, чем два других вещества.

«Дальше, в экспериментах на мышах, мы сконцентрировались на трёх веществах — йодиде метиламмония, формамидиния и свинца — и получили довольно неожиданный результат, — рассказала Четыркина. — Хорошо известно, что свинец токсичен, но сравнительно низкая растворимость делает его менее биологически доступным в форме йодида, и приводит к тому, что непосредственно в живом организме из протестированной тройки веществ наиболее токсичным оказывается метиламмоний, что совершенно не соотносится с результатами экспериментов на клетках».

Как правило, входной точкой в организм для вредного вещества служит пищеварительная система, но крайне важно то, какая его часть в итоге попадёт в кровоток, и здесь большую роль играет растворимость. Эксперимент на мышах показывает, что если учитывать биодоступность вещества, то зловредный свинец внезапно оказывается менее токсичным, чем органические компоненты перовскитов, в особенности йодид метиламмония.

В своей работе учёные также оценивают в скромные 4% долю мирового потребления свинца, которая могла бы приходиться на индустрию фотовольтаики, если бы перовскитные солнечные батареи полностью заменили кремниевые. Для сравнения: примерно столько же свинца используется в косметике.

«Мы видим обнадёживающий тренд в развитии перовскитных батарей. Пока остаются препятствия для широкого внедрения этой многообещающей технологии, но, вероятно, ждать осталось недолго», — подытожила Четыркина.

*****

Сколтех — негосударственный международный университет, который готовит новое поколение лидеров в области науки, технологий и бизнеса, проводит исследования в прорывных областях и содействует технологическим инновациям с целью решения важнейших проблем, стоящих перед Россией и миром. Сколтех развивает шесть приоритетов: искусственный интеллект и коммуникации, науки о жизни и здоровье, прорывная инженерия и передовые материалы, энергоэффективность и ESG, фотоника, перспективные исследования. Основанный в 2011 году в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом, к 2019 году Сколтех единственный от России вошёл в первую сотню молодых университетов рейтинга Nature Index, самого престижного в сфере науки.

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
глобального потепления
НаучпопНовости компаний

Учёные выяснили, в чём «соль» глобального потепления

by admin
written by admin

Коллектив учёных из Сколтеха опубликовал серию из трёх работ, посвящённых разным аспектам проникновения морской соли и других солей в мёрзлый грунт, содержащий газовые гидраты — льдоподобные кристаллы, состоящие из воды и газа, в основном метана. Поскольку этот процесс, называемый солепереносом, влияет на скорость таяния мерзлоты на фоне глобального потепления, его учёт необходим для достоверного моделирования климатических изменений. Результаты исследования опубликованы в статьях от 27 июня и от 9 июля в журнале Geosciences и от 5 июля — в Energy & Fuels.

Существующие математические модели природной и техногенной деградации мерзлоты, как правило, пренебрегают процессом солепереноса, однако и естественное засоление мерзлоты из-за контакта с морской водой, и техногенное воздействие растворов, которые используются при бурении скважин, понижают температуру начала оттаивания грунта, а значит, ускоряют деградацию мерзлоты. Так что этот аспект необходимо учитывать, и именно для этого мы стремимся разобраться в тонкостях процесса.

пояснил руководитель научной группы, ведущий научный сотрудник Сколтеха Евгений Чувилин

В одной из работ учёные исследовали, как давление при солепереносе влияет на деградацию обычной мерзлоты и той, что содержит газовые гидраты (при этом лёд и некоторое количество незамёрзшей воды содержатся и там и там). Эксперименты с модельным грунтом показали, что при идентичных факторах засоления повышение давления не оказывает заметного влияния на солеперенос в обычной мерзлоте и, как следствие, не влияет на скорость её деградации. Но наличие в грунте гидратов меняет ситуацию, поскольку они влияют на диффузию солей. Насыщенный гидратами грунт оказывается очень чувствителен к изменению давления, которое может как ускорять солеперенос при снижении давления, так и подавлять его при повышении давления, а значит замедлять таяние мерзлоты.

В другой работе коллектив рассмотрел, как на тот же процесс влияют ещё три фактора: температура среды, концентрация солей и какая конкретно соль участвует в процессе. Эксперимент показал: чем ниже температура (речь о значениях ниже нуля), тем менее активно идёт солеперенос. Хотя этот эффект был ожидаем, его количественная оценка в мёрзлых гидратосодержащих грунтах проведена впервые. Чем выше концентрация соли, тем активнее она проникает в грунт. Если говорить о химии солей, то выяснилось, что при переходе от хлоридов к сульфатам, а также от начала к концу ряда ионов магния, натрия, кальция и калия интенсивность переноса солей уменьшается.

Наконец, в третьей работе учёные исследовали при помощи множества температурных датчиков, как меняется пространственное распределение температуры в образце в результате солепереноса. В ходе эксперимента в мёрзлом грунте возникает неоднородное температурное поле. Это объясняется тем, что в тех областях, куда проникла соль, первым делом начинается подтаивание, а значит, поглощается тепло. В случае с гидратосодержащим грунтом этот эффект в несколько раз сильнее, что связано с разложением газовых гидратов при солепереносе. При этом охлаждение происходит значительно быстрее, а восстановление температурного поля в образце замедляется. 

Полученные результаты экспериментального моделирования позволяют по-новому взглянуть на процессы диссоциации внутримерзлотных газогидратных образований, связанные с солепереносом, и его вклад в деградацию мерзлоты при климатических изменениях на Земле 

подытожил Чувилин.
0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
нанотрубки
ScienceНаучпоп

Ученые определили основные факторы токсичности нанотрубок

by admin
written by admin

Ученые из Сколтеха провели систематический обзор публикаций о биомедицинском применении углеродных нанотрубок на моделях in vitro и предположили, какие параметры производства делают их безопасными для живых организмов. Для этого исследователи выделили около двухсот публикаций за последние двадцать лет и провели статистический анализ результатов. Наименее токсичными для живых клеток оказались углеродные нанотрубки, использованные в виде подложки, что позволяет применить их как основу для носимой, текстильной и имплантируемой электроники. Статья с результатами исследования опубликована в журнале RSC Advances. 

«Всё — яд, всё — лекарство; то и другое определяет доза», — считал врач и философ эпохи Возрождения Парацельс. «В том числе, углеродные нанотрубки», — добавляют авторы нового исследования. 

Углеродные нанотрубки (УНТ) — многообещающий материал для биомедицинских применений: тканевой инженерии и регенерации, таргетной доставки лекарств, селективного уничтожения раковых клеток, биовизуализации и многих других задач. Это возможно благодаря уникальному сочетанию наноразмеров и исключительных механических, оптических и электрических характеристик. Более 20 лет назад нанотрубки впервые удалось успешно соединить с одной из самых чувствительных биологических систем — нервными клетками. Данное исследование послужило отправной точкой для последующих поисков. Однако дальнейшие результаты были противоречивыми: одни  работы показывали только положительные эффекты, другие указывали на токсичность материала. 

В результате сложилась парадоксальная ситуация: проведено множество экспериментов по изучению токсичности УНТ, но конкретные дозы, вызывающие токсические эффекты, до сих пор неясны, данные о биологических эффектах сильно различаются. Поэтому мы решили собрать результаты из большого количества работ и систематизировать  основные параметры, влияющие на токсичность. 

рассказывает аспирантка Сколтеха Маргарита Четыркина

В представленном обзоре ученые сосредоточились только на статьях, посвященных анализу токсичности УНТ для клеток человека и других млекопитающих и отобрали 194 публикации по теме для анализа. Чтобы систематизировать результаты, полученные  в этих работах, исследователи ввели дополнительные категории для сравнения: тип клеток, использованный тест на токсичность, время инкубации, способ контакта нанотрубок с живой системой, геометрия. На основе этих данных ученые провели статистический анализ, который позволил сделать ряд нескольких важных выводов

Исследователи обнаружили, что УНТ, нанесенные на подложку, безопасны для клеток: в 90% исследований клетки человека и млекопитающих, выращенные на УНТ, выживали и чувствовали себя не хуже, чем в контрольной группе. Данный факт позволяет смело заключить, что  УНТ можно безопасно использовать при создании носимой и текстильной электроники, имплантов для мышечной и нервной ткани. 

В случае тестирования нанотрубок в виде суспензии, результаты менее однозначные, и больший вклад вносят доза, время инкубации, различные протоколы приготовления суспензии. Однако ряд работ показал, что при соблюдении определенных условий, УНТ в растворенном виде подходят для использования в таргетной доставке лекарств, химиотерапии, биосенсорных исследований и тканевой инженерии. Однако требуются дальнейшие исследования, чтобы точно понять механизм взаимодействия материала с живыми системами.

Мы надеемся, что наш обзор позволит другим ученым разобраться в области исследований токсичности и биологического применения нанотрубок и поможет в планировании экспериментов. Например, при выборе подходящего для эксперимента типа нанотрубок, типа клеток или соответствующего теста на цитотоксичность. 

заключают авторы обзора

Один из многообещающих проектов лаборатории наноматериалов Альберта Насибулина в Центре фотоники и инженерной физики Сколтеха — разработка микроматериала на основе углеродных нанотрубок — так называемых файберов. Эти гибкие токопроводящие микроволокна исследователи уже опробовали для отслеживания биения сердца, расположив специальное устройство на запястье, а в будущем планируют создать биосовместимые электроды и регистрировать электрическую активность нейронов и мышечных клеток. Однако, для этого нужно было ответить на вопрос: «Так ли страшен чёрт, как его малюют» — то есть разобраться с токсичностью нанотрубок, что ученые из лаборатории наноматериалов Сколтеха и попытались осветить в своем недавнем обзоре. 

0 comments
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Newer Posts
Older Posts