Dodaj IN Portal među omiljene izvore na Googleu

Modificirani virus mozgu šalje uputu za proizvodnju proteina ChrimsonR osjetljivog na svjetlost u ganglijske stanice mrežnice

Poslušaj članak

Danas od neke vrste slabovidnosti boluje 2,2 milijarde ljudi. Čak 43 milijuna ljudi ima potpuni gubitak vida, dok 295 milijuna njih pati od slabovidnosti.

Oftalmolog José-Alain Sahel sa Sveučilišta u Pittsburghu, zajedno sa kolegom znanstvenikom Botond Roska s Instituta za molekularnu i kliničku oftalmologiju, pronašao je moguće rješenje za vraćanje vida osobama s jednom vrstom oštećenja vida, piše ScienceAlert.

Naime, riječ je o eksperimentalnom tretmanu za bolest Retinitis pigmentosa, odnosno skupinu nasljednih poremećaja kod koje dolazi do distrofije mrežnice, djela oka koji detektira svjetlost.

Radi se o terapijskom pristupu koja se daje živčanim stanicama pacijenata koje uspiju opstati, kako bi ponovo mogle reagirati, odnosno percipirati svjetlost.

U testiranju je sudjelovalo više ispitanika, a svaki je pacijent primio injekciju s modificiranim virusom u oko koje mu je bolest više zahvatila. Spomenuti virus mozgu šalje uputu za proizvodnju proteina ChrimsonR osjetljivog na svjetlost u ganglijske stanice mrežnice, živčane stanice koje prenose vizualne signale prema mozgu.

Uz terapiju pacijenti gledaju kroz naočale.  

– Genska terapija kroz naočale dostavlja svjetlosni senzor slijepoj mrežnici, čineći je ponovno osjetljivom na svjetlost. Izumljene naočale pružaju svjetlosnu stimulaciju na valnoj duljini na koju ovaj senzor reagira – kazali su Sahel i Roska.

Kamera u spomenutim naočalama bilježi promjene i pretvara ih u jantarnu svjetlost koju projektor zatim usmjerava na mrežnicu te se aktivira spomenuti protein.

– Naočale se prilagođavaju vanjskim svjetlosnim uvjetima i modificiraju signal kako bi osigurale optimalnu stimulaciju mrežnice – ističu Sahel i Roska.

Kada su pacijenti vježbali na vizualnim testovima, oko u koje nije ubrizgana terapija bilo je prekriveno. Ono što se ovom vježbom nastojalo istražiti bila je sigurnost, osjetljivost na svjetlost kao i prepoznavanje određenih predmeta.

Znanstvenici su mjerenjem ustanovili koja je najmanja svjetlost koju pacijenti s naočalama vide prije i nakon tretmana virusom.

Osam ispitanika riješilo je testove s predmetima s korištenjem naočala i bez njih. Pred njih je stavljen zadatak da otkriju, dodirnu ili pokušaju dokučiti u kojem se položaju nalazi određeni predmet.

U testiranje su bili uključeni predmeti kao što su kutijica za spajalice, bilježnica i šipka.

Prema rezultatima koje je zabilježilo računalo, četvero ljudi postiglo je vidljivo poboljšanje između godine i godine i pol od početka korištenja terapije. Za sudionike koji su imali bolje rezultate, njih četvero, utvrđeno je da je to posljedica većeg ponavljanja odnosno kontinuirane vježbe.

Snimke mozga koje su znanstvenici snimili, kod pet ispitanika sugeriraju da je slika došla do mozga, a za njih četvero reagiralo je na sliku, odnosno predmet koji su vidjeli.

Iako je kod devet ljudi zabilježeno nekoliko desetaka nuspojava s očima, one su blage ili umjerene, ni jedna nuspojava nije povezana s injekcijom, a tri su ih povezane s naočalama.

Kako navode znanstvenici, sigurnost ove terapije nije upitna.

Četiri sudionika završila su petogodišnje istraživanje. Iako postoje manjkavosti što u vidu nuspojava, što u vidu tehnologije, znanstvenici rade na rješavanju problema. Oni smatraju kako bi ova terapija u budućnosti mogla pomoći slabovidnim osobama.

Dodaj IN Portal među omiljene izvore na Googleu

Iza Clarityja stoji osobna priča, ali i ideja da tehnologija treba biti korisna svima. Arminov projekt pokazuje kako vlastito iskustvo, znanje i želja za pomaganjem mogu postati konkretno rješenje koje doprinosi pristupačnijoj komunikaciji i većoj uključenosti osoba s oštećenjem sluha u svakodnevni život

Poslušaj članak

Armin Lišić iz Viškova student je druge godine diplomskog studija Informacijske tehnologije u poslovnim sustavima, smjer Programsko inženjerstvo u poslovnim sustavima, na Veleučilištu u Rijeci. Uz studij radi u tvrtki AlphaWave Rijeka, gdje sudjeluje u razvoju softverskih rješenja, web aplikacija i interaktivnih 3D projekata. U slobodno vrijeme razvija vlastite projekte, a jedan od njih je Clarity, besplatna aplikacija koja pretvara govor u tekst u stvarnom vremenu i olakšava komunikaciju gluhim i nagluhim osobama.

Ideja za Clarity nastala je iz osobnog iskustva i želje da tehnologijom pomogne drugima. Budući da je i sam gluha osoba i korisnik kohlearnog implantata, Armin dobro poznaje izazove s kojima se gluhe i nagluhe osobe susreću u svakodnevnoj komunikaciji.

– I sam se susrećem s izazovima u komunikaciji pa znam koliko neke svakodnevne situacije mogu biti zahtjevne. Poznajem i mnogo gluhih i nagluhih osoba kojima komunikacija predstavlja problem. Budući da se već nekoliko godina bavim programiranjem i razvojem aplikacija, odlučio sam svoje znanje iskoristiti za nešto što bi ljudima stvarno moglo pomoći. Tako je nastao Clarity – objašnjava Armin.

Aplikacija putem mikrofona prepoznaje govor i prikazuje izgovorene riječi na zaslonu mobitela, tableta ili računala. Korisnici mogu odabrati hrvatski ili engleski jezik, prilagoditi veličinu teksta, koristiti veliki prikaz i spremiti prijepis razgovora.

Clarity je jednostavan za korištenje. Za web verziju nisu potrebni registracija ni instalacija. Dovoljno je otvoriti stranicu, dopustiti pristup mikrofonu i pokrenuti prepoznavanje govora. Aplikacija je besplatna i dostupna na adresi https://clarity.codarox.com/.

Iako je prvenstveno namijenjena pomoći gluhim i nagluhim osobama, Clarity može biti koristan i liječnicima, medicinskom osoblju te zaposlenicima banaka, pošta i drugih javnih ustanova. Primjenu može pronaći i u školama, na fakultetima, radnim mjestima, sastancima i u svakodnevnim razgovorima.

– Nisam želio napraviti aplikaciju namijenjenu samo jednoj skupini ljudi, nego alat koji može pomoći svima kojima je potreban tekstualni prikaz govora. Primjerice, liječnik ili zaposlenik banke može uključiti Clarity kako bi korisniku olakšao razumijevanje razgovora. Važno mi je da komunikacija bude pristupačnija i da se osobe s oštećenjem sluha ne moraju uvijek same prilagođavati okolini – ističe Armin.

Clarity je trenutačno u pilot-fazi, a Armin kontinuirano radi na njegovu poboljšanju. Posebnu pozornost posvećuje jednostavnosti sučelja, brzini prepoznavanja govora i prilagodbi mobilnim uređajima. Aplikaciju je predstavio na sastanku Koordinacije pravobranitelja za osobe s invaliditetom za područje visokog obrazovanja te Dariju Jurišiću iz Ureda pravobranitelja za osobe s invaliditetom. Reakcije su bile pozitivne, a prepoznat je i potencijal aplikacije u različitim ustanovama.

– Drago mi je što su ljudi prepoznali potencijal aplikacije. Clarity sam počeo razvijati kao vlastiti projekt jer sam želio pomoći drugima. Puno mi znači kada vidim da bi moj rad nekome mogao olakšati život. Aplikacija još ima prostora za napredak, zato želim da je što više ljudi isproba i podijeli svoja iskustva i prijedloge – kaže Armin.

U budućnosti planira proširiti podršku na dodatne jezike, pojednostaviti sučelje i poboljšati prepoznavanje govora u bučnim prostorima, poput bolnica, čekaonica i javnih ustanova. Dugoročno želi razviti i zasebnu mobilnu aplikaciju za App Store i Google Play kako bi Clarity bio još dostupniji korisnicima.

Za daljnji razvoj važne su mu suradnje s udrugama gluhih i nagluhih osoba, obrazovnim i zdravstvenim ustanovama te drugim organizacijama. Smatra da su povratne informacije korisnika ključne za prepoznavanje stvarnih potreba i nedostataka.

– Clarity trenutačno razvijam samostalno i u slobodno vrijeme, pa mi svaka podrška i povratna informacija puno znače. Volio bih da se aplikacija jednog dana koristi u što više ustanova i da postane jednostavan alat koji ljudima olakšava komunikaciju. Moj je cilj da ostane besplatna i dostupna što većem broju ljudi – zaključuje Armin.

Dodaj IN Portal među omiljene izvore na Googleu

Robot pomaže pacijentu na temelju onoga što je naučio, pružajući onoliki fizički otpor da se mišići adekvatno aktiviraju i jačaju

Poslušaj članak

U današnje vrijeme svjedočimo sve većem tehnološkom napretku koji može pomoći čovjeku oko svakodnevnog funkcioniranja u sve više životnih sfera. Tako umjetna inteligencija može ponuditi rješenje za bilo koji problem. Neki su je znanstvenici počeli koristiti u dobre svrhe te na taj način pomakli granice mogućeg u tehnologiji i medicini.  

Tako su znanstvenici s Massachusetts Institute of Technology sveučilišta spojili visoko kvalitetnu umjetnu inteligenciju kako bi pomogli ljudima koji se suočavaju s posljedicama moždanog udara da se što prije oporave.

Ranije ove godine, inženjeri sa spomenutog sveučilišta razvili su novu metodu koja bi uvelike mogla pomoći fizioterapeutima da izvuku maksimalan učinak iz terapije za osobe koje su doživjele moždani udar, piše MIT News.

Naime, znanstvenici su razvili robote koji bi trebali upijati i pretvarati naredbu u pokret, odnosno vježbu koju robot pacijentu pomaže odraditi.

Johannes Lachner, suradnik za umjetnu inteligenciju na MIT-u, ističe kako bi kroz ovu inovaciju fizioterapeuti robota mogli trenirati na koji način da pomogne pacijentima.

– Naš je cilj naučiti robote kako pomagati u fizikalnoj i radnoj terapiji, ne zamijeniti terapeute, već proširiti njihov doseg. Ključna inovacija našeg sustava je da fizioterapeuti mogu trenirati vlastitog robota pomoću umjetne inteligencije, omogućujući personaliziranu podršku prilagođenu potrebama svakog pacijenta.

Ovaj robotski sustav razvili su Johannes Lachner, docent na Sveučilištu Purdue, i Noah Geiger, bivši gostujući student na MIT-u, te sadašnji pripravnik programa za mlađe menadžere sa smjera umjetna inteligencija/IT u tvrtki Robert Bosch GmbH.

Naime, spomenuti robotski sustav nastao je kao kombinacija modela difuzije temeljene na transformatorima s povratnim informacijama o sili u stvarnom vremenu. Dakle, robot, koristeći obje ruke, prilagođava terapiju (pokrete) sukladno mogućnostima pacijenta s kojim radi.

Sustav radi na principu sličnom onom ChatGPT-a kada generira zadanu sliku. Kod robotskog sustava stvar je slična, samo što umjesto toga sustav upija naredbe te uči što bi sve robot trebao raditi, ponašati se kako bi pacijentu pružio adekvatnu pomoć u vidu aktivnosti tijekom fizikalne terapije.

Robot potom pomaže pacijentu na temelju onoga što je naučio, pružajući tako točno onoliku količinu pomoći, odnosno fizičkog otpora, kako bi se mišići osobe adekvatno aktivirali te kako bi se jačao oslabljeni dio.

– Dok se većina generativnih modela umjetne inteligencije u robotici fokusira na kretanje, naš je među prvima koji uči fizičku interakciju, odnosno kako reagirati na dodir, silu i otpor. Novost našeg generativnog modela umjetne inteligencije je njegova sposobnost učenja dinamičke fizičke interakcije izvan planiranja kretanja – istaknuo je Noah Geiger.

Testiranje je izvršeno na zdravim sudionicima. istraživači su trenirali generativni model umjetne inteligencije koristeći svojevrsne VR naočale povezane s robotom (telemanipulaciju). Dakle kada je voditelj vježbe napravio određeni pokret, taj isti pokret ponovio je robot.

– To je omogućilo modelu da nauči kako bi se robotska pomoć trebala prilagoditi aktivnom sudjelovanju pacijenta. Paralelno s tim, ljudski operateri vodili su robota kroz zadatke manipulacije bogate kontaktima koristeći telemanipulaciju, stvarajući niz zahtjevnih pokreta. Zajedno, ovi komplementarni skupovi podataka omogućili su modelu da nauči i generalizira učinkovite strategije fizičke interakcije – kazao je Lachner.

Istraživanje ove metode u međuvremenu je otišlo korak dalje. Istraživači u Münchenu, udruživši se sa istraživačima iz laboratorija Cristine Piazza na Tehničkom sveučilištu u Münchenu.

Tamošnji fizioterapeuti i radni terapeuti nose rukavice koje mjere silu, te snimaju rad s pacijentima. Snimljeni podaci poslužit će za razvoj sustava robota, odnosno umjetne inteligencije pomoću koje bi robot trebao moći savladati nove pokrete koje su pojedini fizioterapeuti radili s pacijentima, ovisno o dijagnozi.

– Početni robotski eksperimenti već su pokazali izvedivost ovog pristupa. Sljedeća faza projekta ima za cilj razvoj modela specifičnih za terapeute i njihovu evaluaciju u dugoročnoj kliničkoj studiji s istim pacijentima koji su prethodno primali manualnu terapiju.

Ovaj sustav može obuhvatiti širok spektar vježbi, za više vrsta dijagnoza i oštećenja. Tako da će robot moći pomoći ljudima koji se oporavljaju od moždanog udara, ljudima koji imaju oštećenja gornjih ekstremiteta, pacijentima nakon operacije ili starijima koji žele ojačati svoje oslabljene mišiće.