高度な機械学習アルゴリズムの開発から、世界中の患者の効果的な治療へのアクセスを改善するデバイスの構築まで、医学物理学、バイオテクノロジー、および多くの関連分野で働く研究者は、世界中の医療を改善するために科学的手法を適用し続けています。 物理学の世界 は 2022 年にそのような多くの革新について報告していますが、ここでは私たちの目を引いた研究のハイライトのほんの一部を紹介します。
あらゆる分野のAI
人工知能 (AI) は、画像診断中に生成される膨大な量のデータの処理から、体内のがんの進化の理解、治療の設計と最適化の支援まで、医学物理学の分野でますます一般的な役割を果たすようになっています。 これを考慮して、 物理学の世界 は、XNUMX 月の Medical Physics Week で AI を主催し、ディープ ラーニングを次のようなアプリケーションに使用することを検討しました。 オンライン適応放射線療法, PETイメージング, 陽子線量計算, 頭部CTスキャンの分析 & 肺スキャンで COVID-19 感染を特定する.
今年の初めに、APS March Meeting の専用セッションで、最新の AI と機械学習の医療への応用これには、脳障害と神経変性疾患の診断と監視のためのディープ ラーニング、画像の登録とセグメンテーションのための AI の採用が含まれます。 もう XNUMX つの興味深い研究は、EPFL がニューラル ネットワークを使用して インテリジェント顕微鏡 まれな生物学的イベントの微妙な前兆を検出し、それに応じて取得パラメーターを制御します。
プロトンFLASHの約束
それも私たちの開発に 今年のブレークスルー トップ 10 2022 年に向けて、今年の ASTRO 年次総会では、シンシナティ大学がんセンターの Emily Daugherty が、 FLASH 放射線療法の最初の臨床試験. 治療用放射線を超高線量率で照射する FLASH 治療は、抗腫瘍活性を維持しながら正常組織の毒性を軽減する可能性を秘めています。 この研究では、研究者は FLASH 陽子線治療を使用して、痛みを伴う骨転移を伴う 10 人の患者を治療しました。 彼らは、臨床ワークフローの実現可能性を実証し、予想外の副作用を引き起こすことなく、痛みを軽減するための従来の放射線療法と同じくらい効果的であることを示しました。
この研究はまた、プロトンフラッシュの最初の人間での使用を表しています。 以前の前臨床 FLASH 研究のほとんどは電子を使用していました。 しかし、陽子ははるかに深く浸透するのに対し、電子ビームは組織内に数センチしか進入しません。 この利点を利用することを期待して、他の多くのグループもプロトン FLASH を調査しています。ペンシルバニア大学の科学者は、計算モデリングを使用してどれが最も FLASH陽子ビームの効果的な照射技術、およびエラスムス大学医療センター、Instituto Superior Técnico、および HollandPTC の研究者は、次のアルゴリズムを開発しました。 陽子ペンシルビームの送達パターンを最適化 FLASH カバレッジを最大化します。
視力回復
見る能力を失った人々に視力を回復させることは、実質的な研究課題です。 今年は、この目標に一歩近づくことを目的とした XNUMX つの研究について報告しました。 南カリフォルニア大学の研究者は、 失明を治療するための超音波刺激 網膜変性が原因。 網膜ニューロンの電気刺激によって視力を回復する視覚補綴物は、すでに患者に使用されて成功していますが、これらは複雑な移植手術を必要とする侵襲的なデバイスです。 代わりに、チームは、盲目のラットの目を非侵襲的な超音波で刺激すると、動物の目のニューロンの小さなグループを活性化できることを実証しました。
他の場所では、スウェーデン、イラン、インドのチームが開発しました 人工角膜を作る新しい方法、研究者が強度と安定性を改善するために化学的および光化学的に処理した豚の皮膚（食品産業の精製副産物）から供給された医療グレードのコラーゲンを使用しています. 20 人の患者を対象としたパイロット研究で、彼らのインプラントは強度があり、劣化に強く、低侵襲手術によって患者の視力を完全に回復できることが示されました。 この成功に基づいて、Mehrdad Rafat と彼のチームは、新しいアプローチが移植のためのドナー角膜の不足に対処し、新しい角膜を緊急に必要としている世界中の多くの人々の治療選択肢を増やすことができることを期待しています.
脳とコンピューターのインターフェースのイノベーション
ブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) は、人間の脳と外部のソフトウェアまたはハードウェアとの間の橋渡しをします。 今年、研究者は 完全な麻痺を持つ人がコミュニケーションできるようにするための移植されたBCI. バイオおよびニューロエンジニアリングのためのウィス センター、ALS Voice、テュービンゲン大学のチームは、参加者の運動皮質の表面に XNUMX つの小さな微小電極アレイを埋め込みました。 電極は神経信号を記録します。この信号はデコードされ、ユーザーに文字を選択するよう促す聴覚フィードバック スペラーで使用されます。 筋萎縮性側索硬化症（ALS）を患っており、随意運動が残っていない完全に閉じ込められた状態にあった患者は、受け取った音声フィードバックに従って自分の脳活動を変更する方法を学び、単語や文章を作成してコミュニケーションできるようになりました。平均して XNUMX 分あたり約 XNUMX 文字です。
脳活動を感知するために埋め込み電極を使用する代わりに、頭皮に取り付けられた脳波 (EEG) 電極を使用して神経信号を非侵襲的に収集することもできます。 シドニー工科大学のチームが開発した EEG信号を検出する新しいグラフェンベースのバイオセンサー 塩分の多い環境でも、高い感度と信頼性を備えています。 このセンサーは、シリコン カーバイド オン シリコン基板上に成長させたエピタキシャル グラフェンでできており、グラフェンの高い生体適合性と導電性を、シリコン技術の物理的堅牢性と化学的不活性と組み合わせています。
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