В 3-D биопринтинге впервые использованы клетки сетчатки глаза

В 3-D биопринтинге впервые использованы клетки сетчатки глаза

Последнее достижение ученых Кембриджского университета (University of Cambridge), подробно описанное в статье, опубликованной в журнале Biofabrication (IOP Publishing), приближает производство трансплантатов из искусственных тканей, состоящих из различных типов клеток сетчатки человеческого глаза, и в перспективе может помочь в излечении слепоты. Это первый пример успешного применения метода 3-D печати на зрелых клетках центральной нервной системы.

Потеря нервных клеток сетчатки – характерная черта многих глазных болезней, приводящих к слепоте. Сетчатка – чрезвычайно тонко организованная структура, в которой важнейшим условием эффективности зрительной функции является точное месторасположение клеток.

Возможность создавать из клеток точно заданные модели и структуры в последнее время значительно повысила интерес к использованию в области регенеративной медицины такого метода, как 3D-печать.

В своем исследовании английские ученые использовали пьезоэлектрический струйный принтер, выбрасывающий клетки через сопло диаметром менее миллиметра под действием определенного электрического импульса. Кроме того, была использована технология высокоскоростного видео, позволяющая записывать процесс печати с высоким разрешением, чтобы в дальнейшем оптимизировать его.

Клетки сетчатки в струе крупным планом.
Чтобы получить хорошее качество печати,свойства жидкости, поступающей из печатающей головки принтера, такие как вязкость и поверхностное натяжение, должны находиться в достаточно узком диапазоне значений. Добавление к жидкости клеток значительно изменяетэти свойства. (Фото: University of Cambridge)

Исследователи работали с ганглиозными клетками – передающими информацию от глаза в определенные части головного мозга – и клетками глии, обеспечивающими поддержку и защиту нейронов. Чтобы оценить, сколько клеток пережило процесс печати и как это повлияло на их состояние, ученые провели ряд экспериментов, которые показали, что оба типа клеток хорошо переносят эту процедуру – остаются здоровыми и сохраняют способность к выживанию и росту в культуре.

«Наше исследование впервые показало, что клетки-производные зрелой центральной нервной системы – глаза – могут использоваться в 3-D печати с помощью пьезоэлектрического струйного принтера. Хотя полученные результаты носят предварительный характер и впереди еще очень много работы, нашей целью является дальнейшее развитие этой технологии для будущего ее использования для восстановления сетчатки», – говорит соавтор исследования профессор Кит Мартин (Keith Martin) из Центра восстановления мозга (Centre for Brain Repair) Кембриджского университета.

На данный момент результаты этой работы можно рассматривать только как доказательство состоятельности самого подхода – использования струйного принтера на двух типах клеток сетчатки взрослых крыс. Однако ученые не собираются останавливаться на достигнутом.

«Мы планируем расширить рамки нашего исследования – попытаемся печатать другими клетками сетчатки и выяснить, можно ли в рамках этой технологии использовать светочувствительные фоторецепторы. Кроме того, нам хотелось бы усовершенствовать сам процесс печати, чтобы сделать его пригодным для коммерческих принтеров с многосопловыми печатающими головками», – заключает профессор Мартин.

Оригинальная статья

Adult rat ganglion cells and glia can be printed by piezoelectric inkjet printer

Источник:http://www.cam.ac.uk/…e-first-time#…

Австралийские ученые вырастили почки из стволовых клеток

Австралийские ученые вырастили почки из стволовых клеток

Ученые из Университета Квинсленда (University of Queensland) объявили о сделанным ими огромном шаге вперед в лечении хронической болезни почек: они вырастили мини-почку из человеческих индуцированных плюрипотентных стволовых клеток. Этот прорыв открывает путь к повышению эффективности лечения пациентов с заболеваниями почек и предвещает хорошее будущее такой области, как медицинская биоинженерия.

«Каждый третий австралиец входит в группу риска развития хронической болезни почек и единственные из доступных в настоящее время методов лечения – это пересадка почки и диализ», – говорит руководитель исследования Мелисса Литтл (Melissa Little), профессор Института молекулярных бионаук (Institute for Molecular Bioscience, IMB) UQ, подчеркивая срочную необходимость разработки новых методов лечения почечных заболеваний.

Группа ученых, вырастивших мини-почку из стволовых клеток: профессор Мелисса Литтл, д-р Джессика Вансламбрук (Jessica Vanslambrouck) и д-р Минору Такасато (Minoru Takasato). (Фото: UQ)

Австралийские исследователи разработали протокол, стимулирующий дифференциацию стволовых клеток в клетки всех необходимых типов и их дальнейшую самоорганизацию в мини-почку.

«В ходе самоорганизации различные типы клеток располагаются относительно друг друга таким образом, что создают сложные структуры, существующие внутри органа, в данном случае, в почке», – продолжает профессор Литтл. «Тот факт, что такие популяции стволовых клеток могут самоорганизовываться в лабораторных условиях, предвещает хорошее будущее тканевой биоинженерии, целью которой является замена поврежденных и больных органов и тканей».

Ключом к достижению этого результата стали идеально подобранные комбинации молекул, называемых факторами роста.

Обеспечивая стволовые клетки в определенное время определенными концентрациями ростовых факторов, ученые смогли заставить их расти и дифференцироваться в процессе, имитировавшем нормальное развитие.

Директор Институт молекулярных бионаук Брэндон Вэйнрайт (Brandon Wainwright) считает исследование «очень перспективным».

«Это звучит как научная фантастика, но Мелисса и ее коллеги показали, что вырастить почку в чашке Петри, начав с клеток кожи человека, действительно можно», – говорит профессор Вэйнрайт.

Выращенная из человеческих индуцированных плюрипотентных стволовых клеток мини-почка – аналог почки пятинедельного эмбриона.
(Фото: Gemma Ward/UQ)

Профессор Литтл предупреждает, что прежде чем этот метод будет готов к клиническим испытаниям на людях, предстоит пройти долгий путь, но они уже сделали впечатляющий шаг вперед.

Кроме того, в ближайшем будущем это достижение может быть использовано для выращивания мини-почек, выступающих в роли «морских свинок». Это даст огромную экономию средств и времени при испытаниях кандидатных лекарственных препаратов, не связанных с почечными заболеваниями. Литтл и ее коллеги уже ведут переговоры с коммерческими партнерами о развитии этой технологии.

Работа опубликована в журнале Nature Cell Biology.

Оригинальная статья

Directing human embryonic stem cell differentiation towards a renal lineage generates a self-organizing kidney

Источник:http://www.uq.edu.au/…y-stem-cells

В коре мозга нашли встроенный «видеокодек»

В коре мозга нашли встроенный «видеокодек»

Исходная и обработанные фотографии (вверху) и схема последовательности демонстрации (внизу). Изображение: Nora Nortmann et al.,

Немецкие нейробиологи обнаружили, что первичная визуальная кора мозга способна, подобно видеокодекам, «сжимать» изображение за счет анализа различий между поступающими картинками. Исследование опубликовано в журнале Cerebral Cortex, кратко о нем можно прочитать на сайте Рурского университета.

Ученые демонтировали кошкам пары специально обработанных фотографий. На них изображения домов, лесов и тому подобного были обработаны таким образом, чтобы стереть детали только в определенном направлении (в фоторедакторах такой эффект обычно называется круговое размытие или «ветер»). При этом ученые наблюдали за реакцией визуальной коры V1 с помощью флюоресцентных внутриклеточных белков, реагирующих на концентрацию кальция.

Возбуждение отдельных групп нейронов сопровождалось свечением, поэтому ученые могли напрямую наблюдать за тем, как в мозге идет обработка по-разному ориентированных деталей изображения.

Оказалось, что при смене по-разному обработанных изображений с частотой в 33 герц (когда каждая фотография демонстрировалась по 30 миллисекунд), кора обрабатывает информацию «как есть». Когда частоту снижали до 10 герц (по 100 миллисекунд на картинку), то нейроны успевали вычесть одно изображение из другого и кодировали разницу между ними.

Ранее нейробиологи полагали, что такая сложная обработка изображения не может проводится в первичной коре V1, а осуществляется в более высоких по иерархии зрительных областях.

Открытие, таким образом, изменяет представление ученых о том, то что эти области получают в виде входящего сигнала.

При этом следует отметить, что первичная обработка визуального сигнала проводится еще на уровне сетчатки, когда сигналы от разных колбочек и палочек суммируются на одних нейронах.

Кремниевые нейросети для «умных» машин

Кремниевые нейросети для «умных» машин

«Умные» машины, телесные и бестелесные, окружают нас во всё большей степени. В квартире — пылесос, на складе — погрузчик, в смартфонах — голосовой помощник Siri. Но для того, чтобы машины эти стали подлинно умными, им необходимо обзавестись инженерным аналогом достаточно мощного головного мозга. Причём для решения не только тех задач, которые принято связывать с человеческим интеллектом, но и тех, с которыми справляются животные, и не обязательно высшие. И вот теперь решение этой проблемы переходит в практическую плоскость.

Сначала несколько слов о мощностях нынешних компьютеров в их мобильном обличье. Как отмечают читатели, процессор смартфонов ARM Cortex выдаёт 1,5–2 гигафлопс, ну а тот ENIAC, что позволил технологии в рамках Манхэттенского проекта овладеть внутриядерными силами, мог осилить лишь 500 флопс. И этого хватило для нужд атомной программы… Мощностей же нынешних смартфонов вполне хватает для того, чтобы создать автопилот дрона («Смартфоны даруют мозги дронам»). А вот болтушка Siri зависит в своём функционировании от внешних серверов, из-за чего и впадает порой в длительные паузы…

Парадокс. Для самого что ни на есть передового научного исследования, связанного с абстрактным мышлением, хватило половины килофлопса. Гигафлопса хватает для автопилотирования дрона (подозреваю, что с лихвой хватит и для большого самолёта), связанного уже не с абстрактным мышлением, а с быстрой реакцией, равновесием и ориентацией в пространстве. А вот простейшее (то, что может любая базарная торговка или девка на завалинке, — быстро и связно трепаться) заставляет обращаться к внешним серверам…

А вот ещё критически важная для «умных» машин задача распознавания образов. С ней справляется и малый ребёнок, и лабораторный шимпанзе, и приподъездные кошки… И программное обеспечение от Google это тоже умеет, опознает лица людей и котиков. Но — требуя для этого массива из шестнадцати тысяч мощных процессоров, функционирование которых связано с весьма серьёзными энергетическими затратами, несопоставимыми с тем, кои употребляет на решение аналогичной задачи живой мозг (оценить затраты в единицах «флопс» затруднительно, ибо слишком уж велики порядки величин).

Затраты вычислительных ресурсов на эмуляцию нейросетей (логарифмическая шкала).

А объясняется этот парадокс историей технологий — в сопоставлении с историей человечества и живых существ. Для чего делались первые вычислительные машины? Для работы с абстрактными образами. Да, самое обычное натуральное число есть абстрактный образ. И не слишком простой. Читатель с математическим образованием — или, скорее, с интересом к этой науке — может обратиться к «Теории множеств» коллективного французского математика Николя́ Бурбаки́ и посмотреть, сколь громоздко приведённое там определение обыкновенного натурального числа 1.

Но вот эти-то абстракции, при их кажущейся простоте и доступности первокласснику, весьма могущественны. Движение небесных тел Кеплер описывал с помощью элементарной математики, а вот для того, чтобы определить наилучшую форму бочек для свойственника-бондаря ему пришлось создать основы математики высшей… И нынешние «мельницы чисел» с их гигантской производительностью не могут справиться с тем, с чем легко справляется кусочек серого вещества, неспособный сложить два и два.

Дело именно в различии первоначально поставленных задач. От живых существ беспощадная эволюция требовала выживания в реальном мире. В вычислительные машины конструктора закладывали способность совершения цепочек операций над абстрактными объектами, при всей привычности для нас являющихся плодом последовательного творчества умов ряда гениев, от Платона и Лейбница до Гильберта и фон Неймана. Причём то, что эти цепочки операций совершаются всё быстрее и быстрее, со всё большими объёмами чисел, распараллеливаемыми даже в смартфонах, преимуществ кремнию над белком не давало.

Да! Наращивание процессорных мощностей и объёмов обрабатываемых данных ключом к решению проблемы не было. И от технологии потребовалось то, чего не может сделать эволюция живых существ, являющаяся не-марковским процессом. Живое существо довольно жёстко определено прошедшими этапами развития. Инженер же может вернуться назад и начать движение от другой точки, располагая тем опытом и технологиями, которые наработал, двигаясь по предыдущему пути. Применить подходы, позволившие достичь нынешних процессорных мощностей, к нейросетям.

Соотношение сложностей биологических и кремниевых нейросетей.

Именно этим занимается нынче DARPA в рамках программы Систем нейроморфной адаптивной пластично-масштабируемой электроники (SyNAPSE). Пентагоновские деньги, скажем, выделяются командам разработчиков из HRL Laboratories, ранее известной как Hughes Research Laboratories, и родителям Watson’а из IBM Research. Команду SyNAPSE в IBM возглавляет Дхармендра С. Модха (Dharmendra S. Modha), глава группы когнитивных вычислений (Cognitive Computing) из IBM Almaden Research Center. Ну а Центр неврологических и поведенческих систем трудится под началом Нараяна Шринивазы (Narayan Srinivasa).

Нейрочип от IBM.

И результаты в обоих случаях достигнуты более чем впечатляющие. Команда Модхи сейчас работает с представленным в 2011 году нейрочипом, на кристалле которого 6 000 вентилей моделируют поведение нейрона. Всего в микросхеме 256 кремниевых «нейронов», между которыми может быть установлено 262 000 «синаптических» связей. Свойства нейросети, в которую превращается кристалл в процессе программирования, и определяются этими синаптическими связями, сохраняемыми в блоке памяти.

Что нынче может этот нейрокристалл? Распознавать цифры от 0 до 9, причём даже предсказывать ту, которую только начинают писать на планшете. Играть в виртуальный настольный теннис. Водить дрон строго над двойной жёлтой, которой размечено шоссе к Альмадене… Скромно? Да, всё это умеют обычные процессоры. Но нейрочип использует для исполнения своих задач ничтожную долю вычислительных ресурсов, обычно требуемых от традиционных архитектур. А для программирования нейроморфных архитектур IBM создаёт библиотеки объектов, названных corelets: то ли ядрышки, то ли сущностишки, (от сути); не ясно, как перевести…

«Энцефалограмма» нейрочипа от HRL.

Из этих корелетов — придётся, похоже, ввести очередной варваризм — и предполагается строить нейроморфный софт, в значительной степени моделирующий деятельность коры головного мозга. Но подход HRL ещё интересней: нейрочип, созданный командой Нараяна Шринивазы, имеет 576 искусственных нейронов. И тоже умеет играть в виртуальный настольный теннис. Но — в отличие от айбиэмовского образца, его для этого не программировали. В структуру изделия HRL Laboratories заложена возможность самостоятельного формирования синаптических связей.

В результате ему вручили виртуальную ракетку, дали ощущение виртуального мяча и не забывали стимулировать, поощрять или наказывать по результатам поведения. И в итоге всего лишь в пяти раундах нейрочип научился более чем прилично играть в пинг-понг. Причём применяя для этого всего лишь 120 нейронов! (Это к вопросу о том, насколько загружают свой мозг те, кто проводит досуг перед телевизором в обществе видеоигры. К нормальной игре в мелкий теннис ворчание автора не относится, она хороша для профилактики близорукости и развития моторики…)

В ближайших планах HRL's Center for Neural and Emergent Systems — поставить свой нейрочип на орнитоптер размером с ладонь, получивший уже имя «Бекас» — Snipe. Задача машущего полёта в авиации — одна из давнейших и смутнейших, сродни квадратуре круга. Вроде бы на некоторых режимах и для некоторых «массгабаритов» летательного аппарата он сулит заметный выигрыш по затратам энергии. Но даже комнатные модельки орнитоптеров, из сухих стебельков травы, гнутых на лампе накаливания, и тончайшей плёночки (фотоплёнка растворялась в ацетоне, а потом это выливалось на поверхность воды, откуда после застывания и снималось рамочкой) были редкостно капризны.

Машущему полёту нужно куда больше петель обратной связи, чем позволяла классическая инженерия. А теперь HRL надеется на успех! Ховард Хьюз был же изначально авиамагнатом (см. фильм-байопик «Авиатор» и фантастический «Контакт» по роману К. Сагана, где Хьюз — прототип загадочного благотворителя). Да и Пентагону, который оплачивает эти исследования (в SyNAPSE вложено уже около ста миллионов долларов), такая машинка вполне может пригодиться. Но это — частности! Куда важнее то, что на практике реализуется абсолютно новое направление ИТ.

Если вычислительные машины изначально создавались для операций с абстрактными объектами, то теперь весь гигантский потенциал ИТ-отрасли может быть использован и уже используется для нейрочипов, ориентированных на работу с объектами реального мира. По примерно тем же принципам, что функционируют живые организмы, но — без ошибок, которые неизбежно делала слепая эволюция. И такая технология имеет хорошие шансы наградить «умные» машины вполне полноценным «головным мозгом».

Михаил Ваннах

Сколько стоит фото черной дыры? 14 млн евро

Сколько стоит фото черной дыры? 14 млн евро

Европейский исследовательский совет – организация, развивающая науку в ЕС, – собирается сделать первую фотографию черной дыры. Это будет, наверное, самый дорогой снимок в истории человечества: на проект группе европейских астрофизиков выделили грант суммой 14 млн евро.

Строго говоря, фотографией это не назвать, да и черную дыру увидеть невозможно. Однако физики уверены, что им удастся заснять горизонт событий – ту границу, за которую не может вырваться даже свет. Если задуманное удастся, ученые впервые получат реальные доказательства существования черных дыр, предсказанного общей теорией относительности.

«Хотя большинство астрофизиков верят в существование черных дыр, никто никогда их не видел, – говорит профессор Хейно Фальке (Heino Falcke) из Университета Неймегена, Нидерланды. – Современные технологии уже достаточно продвинуты, чтобы мы могли запечатлеть черные дыры и проверить, действительно ли они существуют, как было предсказано. Если нет горизонта событий, нет и их».

14 млн евро пойдут на проект BlackHoleCam, с помощью которого ученые будут вглядываться в центр нашей Галактики, Млечного Пути, – туда, где находится загадочный Стрелец А*. Это сверхмассивный (с массой в 4 млн раз больше солнечной) радиоисточник, который, как предполагают, и есть черная дыра.

Чтобы показать нам горизонт событий, исследователи собираются заснять тень, которую он, горизонт, отбрасывает на радиоизлучение, оставшееся от вещества, что засосало в черную дыру. С использованием радиоинтерферометрии со сверхдлинными базами радиотелескопы по всей планете объединят в один (то есть Земля станет одним гигантским телескопом), а затем суперкомпьютер начнет синтезировать их наблюдения. Заодно планируется найти рядом с предполагаемой черной дырой пульсары. Их поведение покажет, как деформируется пространство и время близ сверхмассивного объекта.

«Мы используем эти наблюдения, чтобы понять, существуют или нет черные дыры, – обещает Лучано Рецолла (Luciano Rezzolla) из Франкфуртского университета им. Гёте. – Наконец, у нас есть возможность изучить гравитацию в режиме, который до недавнего времени лежал в области научной фантастики. Это будет поворотный пункт современной науки».

Ира Соломонова http://slon.ru/fast/future/fiziki-sdelayut-pervyy-snimok-chernoy-dyry-tsena-voprosa-14-mln-1035828.xhtml

Пока Путин запустил много что, европейцы запустили GAIA

Оригинал взят у sergepolar в Пока Путин запустил много что, европейцы запустили GAIA

http://www.nasaspaceflight.com/2013/12/soyuz-stb-launch-gaia-space-observatory/

Правила для моего промо-блока.

Правила для размещения в моём промо-блоке.

Запрещается размещать материалы пропагандирующие религию, национализм, и то, что запрещено существующим УК РФ.