พัลส์รังสีเทอร์เฮิร์ตซ์ที่เข้มข้นและรุนแรงถูกสร้างขึ้นด้วยระดับประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนโดยทีมนักวิจัยระดับนานาชาติที่นำโดยStelios Tzortzakisที่สถาบันโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์และเลเซอร์ของมูลนิธิเพื่อการวิจัยและเทคโนโลยี – เฮลลาสในกรีซ เทคนิคของพวกเขาสามารถปลดล็อกแอปพลิเคชันใหม่ๆ ได้มากมาย รวมถึงแอปพลิเคชันที่จะเป็นประโยชน์ต่อการวิจัยฟิสิกส์ของวัสดุ
ระหว่างคลื่นไมโครเวฟและความถี่อินฟราเรด
รังสีเทราเฮิร์ตซ์เป็นส่วนที่น่าสนใจและไม่ค่อยได้ใช้ของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า โฟตอนของ Terahertz มีพลังงานค่อนข้างต่ำ ดังนั้นจึงไม่ทำลายวัสดุ (หรือเนื้อเยื่อที่มีชีวิต) เมื่อผ่านเข้าไป โดยหลักการแล้ว วิธีนี้จะทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานด้านภาพและการวิเคราะห์ที่หลากหลาย ตั้งแต่การสแกนทางการแพทย์และความปลอดภัย ไปจนถึงการศึกษาวัสดุ
ความท้าทายประการหนึ่งที่นักวิจัยต้องเผชิญคือการพัฒนาวิธีปฏิบัติในการสร้างพัลส์เทอร์เฮิร์ตซ์ที่มีความเข้มเพียงพอที่จะเป็นประโยชน์ ความสามารถในปัจจุบันในการสร้างเพียงพัลส์เทราเฮิร์ตซ์ที่อ่อนแออย่างยิ่ง ควบคู่ไปกับความท้าทายในการตรวจจับการแผ่รังสี ได้ทิ้ง “ช่องว่างเทราเฮิร์ตซ์” ในเทคโนโลยีไว้ ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการสร้างพัลส์ที่มีความเข้มสูงขึ้นจะช่วยให้นักวิจัยศึกษาผลกระทบที่ไม่เป็นเชิงเส้นในวัสดุ โดยให้ข้อมูลใหม่มากมาย
เส้นใยสองสีทีมของ Tzortzakis ซึ่งรวมถึงClaudia Gollnerและเพื่อนร่วมงานที่ Technical University of Vienna ได้สร้างพัลส์เทอร์เฮิร์ตซ์ที่เข้มข้นโดยการปรับปรุงเทคนิคที่มีอยู่ซึ่งเรียกว่า “เส้นใยสองสี” สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการยิงเลเซอร์อินฟราเรดที่ตัวกลางที่ไม่เชิงเส้น ซึ่งสร้างรังสีด้วยความถี่อินฟราเรดดั้งเดิมสองเท่า ความถี่ทั้งสอง (หรือสี) ของแสงรวมกันเพื่อสร้างสนามไฟฟ้าที่มีรูปร่างไม่สมมาตรที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง เมื่อสนามนี้โฟกัสไปที่อากาศในปริมาณเล็กน้อย มันจะสร้างพลาสมาที่เร่งอิเล็กตรอนที่ปล่อยรังสีเทราเฮิร์ตซ์
การตั้งค่าที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ได้รับการพัฒนา
โดยทีมงานเวียนนาและเป็นคนแรกที่ใช้พัลส์ของแสงอินฟราเรดกลางที่มีความยาวคลื่น 3.9 µm พัลส์เทราเฮิร์ตซ์ที่เป็นผลลัพธ์จะมีอายุเพียงสิบเฟมโตวินาทีและมีความเข้มข้นมากพอที่จะรับพลังงานได้เกือบ 200 ไมโครจูล และมีจุดแข็งของสนามไฟฟ้า สูงถึง 100 MVcm -1 สิ่งนี้ทำให้พัลส์เข้มข้นพอที่จะโต้ตอบกับสสารในระดับอะตอม
นอกจากนี้พัลส์ยังมีสเปกตรัมที่กว้างมากซึ่งครอบคลุมช่วงเทราเฮิร์ตซ์ทั้งหมด โดยรวมแล้ว กระบวนการนี้มีประสิทธิภาพการแปลงเป็นประวัติการณ์ที่ 2.36% ซึ่งเกินค่าการทดลองก่อนหน้านี้ด้วยลำดับความสำคัญหลายระดับ ความสามารถในการสร้างพัลส์ที่มีความเข้มสูงดังกล่าวอาจนำไปสู่โอกาสใหม่ในการใช้รังสีเทอร์เฮิร์ตซ์ในพื้นที่ต่างๆ รวมถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ การตรวจสอบอาหาร และความปลอดภัย
เมื่อมองไปในอนาคต ทีมงานได้ทำการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ซึ่งแนะนำว่าการเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมสามารถผลักดันประสิทธิภาพของเทคนิคให้สูงถึง 7% ทีมงานหวังว่าจะแสดงให้เห็นถึงกระบวนการเส้นใยสองสีที่เข้าใกล้ค่านี้ หากทำได้สำเร็จ วิธีนี้จะช่วยให้ระบบเทอร์เฮิร์ตซ์ตั้งโต๊ะราคาไม่แพงเครื่องแรก เหมาะสำหรับการทดลองเกี่ยวกับออปติกแบบไม่เชิงเส้น
แม้จะมีความก้าวหน้าทางการแพทย์เมื่อเร็วๆ นี้
มะเร็งยังคงเป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญของการเสียชีวิตทั่วโลก มากกว่า 90% ของการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับมะเร็งมาจากการแพร่กระจายมากกว่าจากการเติบโตของมะเร็งขั้นต้น การแพร่กระจายดังกล่าวเกิดขึ้นเมื่อเซลล์มะเร็งแพร่กระจายไปยังส่วนใหม่ๆ ของร่างกายโดยหลีกเลี่ยงระบบภูมิคุ้มกันของร่างกาย
ด้วยความละเอียดที่จำกัดของเทคนิคการถ่ายภาพพรีคลินิก เช่น การถ่ายภาพด้วยแสงเรืองแสงและ MRI การตรวจหารอยโรคในระยะแพร่กระจายขนาดเล็กในร่างกายของสัตว์จำลองจึงไม่สามารถทำได้ ข้อบกพร่องเหล่านี้ขัดขวางการพัฒนาวิธีการรักษาที่มีประสิทธิผลอย่างรุนแรงโดยการประเมินประสิทธิภาพของยาใหม่ และทำให้ขาดความรู้เกี่ยวกับกลไกการแพร่กระจายของมะเร็งชนิดต่างๆ
เพื่อเอาชนะอุปสรรคในการตรวจหาการแพร่กระจายของมะเร็ง นักวิจัยจากHelmholtz Zentrum München , Ludwig Maximilian University of Munich ( LMU ) และ Technical University of Munich ( TUM ) ได้พัฒนาอัลกอริธึมแบบ deep-learning แบบใหม่ที่เรียกว่า DeepMACT (deep learning-based metastasis) การวิเคราะห์ในเนื้อเยื่อใส) DeepMACT ช่วยให้สามารถตรวจจับและแสดงภาพแบบอัตโนมัติได้แม้กระทั่งการแพร่กระจายที่เล็กที่สุด และยังสามารถระบุได้ด้วยว่ายามาถึงแล้วหรือไม่
อัลกอริธึม AI แบบรูปภาพ
นักวิจัยใช้วิธีการล้างเนื้อเยื่อที่เรียกว่า vDISCO เพื่อทำให้ตัวเมาส์มีความโปร่งใส พวกเขาใช้กล้องจุลทรรศน์สแกนด้วยเลเซอร์ในการถ่ายภาพเมาส์แบบโปร่งใสในรูปแบบ 3 มิติ ซึ่งช่วยให้มองเห็นการแพร่กระจายที่เล็กที่สุด ลงไปยังเซลล์มะเร็งแต่ละเซลล์ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ภาพที่มีความละเอียดสูงด้วยตนเองนั้นใช้เวลานาน ดังนั้น DeepMACT จึงถือกำเนิดขึ้น ( Cell 10.1016/j.cell.2019.11.013 )
DeepMACT ช่วยให้ทีมสามารถเห็นภาพได้ชัดเจนว่าการแพร่กระจายของมะเร็งใดที่เป็นเป้าหมายโดยผู้สมัครยาและสิ่งใดที่พลาดไป การวิเคราะห์ของพวกเขาแสดงให้เห็นว่ายาที่ใช้แอนติบอดี เช่น แอนติบอดีชื่อ 6A10 ซึ่งเป็นหนึ่งในการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่มี อาจพลาดการแพร่กระจายถึง 23% ในร่างกายของหนูที่ได้รับผลกระทบ นอกจากนี้ ทีมงานยังใช้วิธีนี้ในการวิเคราะห์การแพร่กระจายของการแพร่กระจายในปอด มะเร็งเต้านม และมะเร็งตับอ่อน และสังเกตการแพร่กระจายไปทั่วร่างกายในช่วงเวลาต่างๆ
Credit : cateringiperque.com cdmasternow.com cheaplinksoflondonshop.com conviviosfraternos.com cookwatchus.net craniopharyngiomas.net cubmasterchris.info digitalbitterness.com dward3.com edmontonwarhammerleague.com
