X 선을 이용한 나노 입자 성장 조명

.멕시코서 헬기 추락…첫 여성 주지사 부부 숨져

18-12-26, 멕시코 헬기추락 현장…탑승 주지사 부부 숨져 멕시코 헬기추락 현장…탑승 주지사 부부 숨져

(산타마리아 코로낭고[멕시코] 로이터=연합뉴스) 멕시코 푸에블라주(州) 산타마리아 코로낭고의 헬리콥터 추락현장에서 25일(현지시간) 군과 경찰이 조사를 벌이고 있다. 성탄 전날 발생한 이 헬기 추락사고로 탑승해 있던 마르타 에리카 알론소 푸에블라주 주지사 부부가 숨졌다.

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Yuhki Kuramoto/Romance

.X 선을 이용한 나노 입자 성장 조명

2018 년 12 월 26 일 Stephanie Kossman, Brookhaven National Laboratory , Brookhaven Lab의 과학자 인 Mingyuan Ge, Iradwikanari Waluyo, Adrian Hunt는 IOS 빔라인에서 왼쪽에서 오른쪽으로 그려져 있으며 수소 연료 전지의 효율적인 촉매 성장 경로를 연구했습니다. 크레디트 : 브룩 헤이븐 국립 연구소

수소 연료 전지는 깨끗하고 재생 가능한 에너지를 생산하는 유망한 기술이지만 양극 활물질의 비용과 활동은 상용화의 주요 도전 과제입니다. 많은 연료 전지는 재생 가능한 연료를 전기 에너지로 전환하는 데 도움이되는 값 비싼 백금 계 촉매 (화학 반응을 시작하고 가속화하는 물질)를 필요로합니다. 수소 연료 전지를 상업적으로 실행 가능하게 만들기 위해 과학자들은 순수한 백금과 동일한 효율을 제공하는보다 저렴한 촉매를 찾고 있습니다. "배터리처럼 수소 연료 전지는 저장된 화학 에너지 를 전기 로 변환 합니다. 차이점은 보충 할 수있는 연료를 사용한다는 것인데, 원칙적으로 '배터리'가 영원히 지속될 것입니다."국립 싱크로트론의 과학자 인 애드리안 헌트 (Adrian Hunt) DOE의 Brookhaven National Laboratory에서 과학 사용자 시설의 미국 에너지 부 (DOE) 사무실 인 Light Source II (NSLS-II). " 수소 연료 전지에 대한 값 싸고 효과적인 촉매 를 찾는 것은 기본적으로이 기술을 더 실현 가능하게하는 성배입니다." Akron 대학의 연구진은 연료 전지 캐소드 재료에 대한 전 세계적인 연구에 참여하여 8 면체 (8 면체) 형태의 나노 입자를 형성하는 금속 백금과 니켈의 조합으로 촉매를 합성하는 새로운 방법을 개발했습니다. 과학자들은이 촉매가 순수 백금에 대한 가장 효율적인 대체물 중 하나라고 밝히지 만, 왜 그것이 8 면체 형태로 자라는 지 완전히 이해하지 못했습니다. 성장 과정을 더 잘 이해하기 위해 Akron 대학의 연구자들은 Brookhaven과 NSLS-II를 포함한 여러 기관과 협력했습니다. Akron 대학의 촉매 연구소의 수석 연구원 인 Zhenmeng Peng은 "면 모양의 촉매가 어떻게 형성되는지 이해하면 구조 - 특성 상관 관계를 확립하고 촉매를보다 잘 설계하는 데 중요한 역할을합니다. " 백금 - 니켈 시스템 의 성장 과정 사례는 상당히 정교하며, 우리는 여러 가지 경험이 풍부한 그룹과 협력하여 과제를 해결했습니다. Brookhaven National Lab의 최첨단 기술은이 연구 주제를 연구하는 데 큰 도움이되었습니다." NSLS-II의 ultrabright x-ray와 NSLS-II의 In situ 및 Operando Soft X-ray Spectroscopy (IOS) 빔라인의 고급 기능을 사용하여 연구원은 실시간으로 촉매의 성장 경로의 화학적 특성을 밝혀 냈습니다. 그들의 연구 결과는 Nature Communications에 발표되었습니다 . "우리는 성장 반응 중에 나노 입자의 표면 구성과 화학적 상태를 연구하기 위해 대기압 X 선 광전자 분광법 (AP-XPS)이라는 연구 기술을 사용했다"고 Iradwikanari Waluyo는 IOS의 수석 과학자이자 연구 논문의 공동 저자. "이 기술에서 우리는 전자를 방출하는 샘플에서 X 선을 유도하고 전자의 에너지를 분석함으로써 샘플의 화학 원소와 화학 및 산화 상태를 구별 할 수 있습니다. " 헌트는 또한 신문의 저자이기도하다. "태양 빛이 우리 옷과 상호 작용하는 방식과 비슷합니다. 햇빛은 대략 황색이지만 일단 사람의 셔츠를 친다면 셔츠가 파란색인지, 빨간색인지, 또는 녹색. " 과학자들은 색깔보다는 촉매 표면의 화학 정보를 확인하고 그것을 내부와 비교하고 있었다. 그들은 성장 반응 중에 금속 백금이 먼저 형성되어 나노 입자의 핵심이된다는 것을 발견했습니다. 그런 다음 반응이 약간 더 높은 온도에 도달하면 백금이 금속 니켈을 형성하여 나노 입자의 표면으로 나중에 분리됩니다. 성장의 마지막 단계에서, 표면은 두 금속의 대략 동일한 혼합물이됩니다. 백금과 니켈 사이의이 흥미로운 상승 효과는 나노 입자의 8 면체 형태의 개발과 반응성에 중요한 역할을합니다. "이 발견에 대한 좋은 점은 백금이 비싼 반면 니켈은 값싼 물질이라는 것입니다."라고 헌트가 말했다. "나노 입자의 표면에있는 니켈이 반응을 촉진시키고 이들 나노 입자가 백금보다 더 활동적이라면 더 많은 연구를 통해 추가 할 백금의 최소량을 알아낼 수 있습니다. 높은 활동성, 더 비용 효율적인 촉매를 창조한다. " 연구 결과는 기존 XPS 실험에서 가능한 것보다 높은 가스 압력에서 실험을 수행 할 수 있었던 IOS의 고급 기능에 달려있다. "IOS에서 우리는 실제 성장 조건에서 실시간으로 나노 입자의 조성과 화학적 상태의 변화를 추적 할 수있었습니다."라고 Waluyo는 말했습니다. DOE의 Argonne National Laboratory (다른 DOE 과학 사용자 사무실) 및 University of California-Irvine의 Advanced Photon Source (APS)에서 완성 된 추가 X- 선 및 전자 이미징 연구가 NSLS-II의 작업을 보완했습니다. "이 기본 연구는 8 면체 형태의 촉매를 형성 할 때 분리 된 니켈의 중요한 역할을 강조하며, 촉매 나노 입자의 형상 제어에 대한 더 많은 통찰력을 얻었습니다. "다음 단계는 구조 - 특성 상관 관계를 이해하기 위해면 처리 된 나노 입자의 촉매 특성을 연구하는 것입니다." 더 탐험 : 과학자들은 연료 전지에서 백금의 효과를 극대화

더 자세한 정보 : Xiaochen Shen 외, 현장 특성 분석으로부터의 8 면체 Pt3Ni 나노 입자 성장 경로의 Deconvolution, Nature Communications (2018). DOI : 10.1038 / s41467-018-06900-z 저널 참고 자료 : Nature Communications :에 의해 제공 브룩 헤이븐 국립 연구소

https://phys.org/news/2018-12-illuminating-nanoparticle-growth-x-rays.html

.세포 크기와 세포주기 상태는 HIV에서 중요한 의사 결정 역할을한다

2018 년 12 월 26 일, 일리노이 대학교 어 바나 샴페인 ,연구팀 멤버 (오른쪽에서 왼쪽) : 생물 공학 분야의 선배 Erin Tevonian과 Melina Megaridis, 박사후 연구원 Kathrin Bohn-Wippert, 생물 공학 대학원생 Meng-Yao Huang과 Yiyang Lu, Professor Roy Dar. 학점 : 일리노이 대학 (University of Illinois) 생물 공학과.

항 레트로 바이러스 약물의 개발 덕분에 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)는 오늘날 관리가 가능한 만성 질환으로 간주됩니다. 그러나 진단을받지 못하거나 치료를받지 않으면 에이즈 (후천성 면역 결핍 증후군)로 발전 할 수 있으며 2017 년 전 세계적으로 약 1 백만 명의 사망자가 발생했습니다. 그러나 생명을 구하는 약은 HIV를 치료하지 못합니다. 왜냐하면 바이러스가 몸을 감염 시키면 감염에 대한 신체의 면역 반응을 일으키는 데 필요한 세포를 교묘하게 표적으로 삼기 때문입니다. 특히, HIV는 CD4 T 세포를 침범합니다.이 세포는 백혈구를 만들고 CD4 숙주 세포의 DNA를 섭취합니다. "CD4 T 세포에 감염되면 HIV가 2 가지 운명 중 하나를 겪습니다."라고 일리노이 대학 (University of Illinois) 조교 로이 다르 (Roy Dar) 교수는 말했다. "이것은 복제 상태로 통합되어 수백 개의 전염성 바이러스의 생산을 유도하거나 프로 바이러스가 전사적으로 침묵하는 잠복 상태에 통합된다." Dar 박사에 따르면, 연구자들은 자발적으로 재 활성화하거나, 약물 요법을 피할 수 있거나, 환자가 항 레트로 바이러스 치료 요법을 엄격하게 준수하지 않을 경우 발생할 수있는 바이러스 리바운드의 원인이 될 수 있기 때문에 잠복 저장통을 박멸하는 데 집중했다 . "현재까지 감염되지 않은 세포와 잠복 한 세포를 구별 할 수있는 방법은 없지만 그러한 능력은 HIV 치료에 대한 기존의 치료법을 뒷받침 할 것입니다."라고 Dar는 전기 컴퓨터 공학부와 Carl Woese 캠퍼스의 게놈 생물학 연구소. 최근 연구에서 Dar와 그의 연구 그룹 은 세포가 다시 활성화되었을 때 발현 되는 녹색 형광 단백질 (GFP) 유전자를 포함하는 바이러스 구조물을 사용하여 실험실에서 HIV에 잠복하여 감염된 T 세포의 재 활성화를 조사했습니다 . "시간 경과 단일 세포 이미징의 방법은 GFP의 평균 형광을 계산하여 침묵에서 활성 상태로 단일 잠재 세포 재 활성화를 모니터링 할 수있었습니다."라고 Bioengineering 박사후 연구원 인 Kathrin Bohn-Wippert는 설명했다. 연구. 일단 그들이 재 활성화 된 세포를 확인하면 세포 크기 를 계산하고 재 활성화에 필요한 평균 세포 직경을 결정했다. 그들은 잠복 한 개체군 내에서만 더 큰 숙주 세포 만이 재 활성화되고 작은 세포는 침묵하거나 잠재 성이 있음을 발견했습니다. Bohn-Wippert에 따르면이 더 큰 숙주 세포 크기는 바이러스 발현의 버스트 크기를 향상시키기위한 자연적인 세포 메커니즘을 제공하며 바이러스 결정을 유도하는 동안 잠재 상태를 불안정하게 만드는 데 필요합니다. "우리의 결과는 감염된 세포가 작아서 바이러스가 더 큰 세포 크기에서 자발적으로 재 활성화 될 수있는 수동적 인 숙주 세포가 지배하는 바이러스 성 의사 결정의 한 사례를 제시한다"고 Dar는 말했다. "이것은 바이러스 결정을 내릴 수있는 적절한 조건을 묘사하는 숙주 세포의 사례를 제시한다." 연구진은 또한 세포의 잠복에서 활성으로의 전이가 세포주기 ( 세포 DNA가 복제되는 단계)에 달려 있으며 약물 치료 로 조절 될 수 있다고 결론 지었다 . " 바이러스 재 활성화를 유도하기 위해 특정 세포주기 상태에서 또는 밖으로 세포 집단을 조절하기 위해 약물 치료를 사용할 수 있음을 보여 주었다 ."라고 Dar는 말했다. 이러한 발견은 약물 치료를위한 확률 론적 설계 전략을 이끌어 내고, 합성 생물학에서 응용할 수 있으며, HIV 진단 및 치료를 발전시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. "바이러스 유전자 회로의 세포 크기 기반 의사 결정"이라는 전체 논문은 Cell Reports 저널에 게재 됩니다.

추가 탐색 : HIV의 잠재 성 저수지 제거 저널 참조 : 셀 보고서 제공 : University of Illinois at Urbana-Champaign

https://medicalxpress.com/news/2018-12-cell-size-cell-cycle-states-key.html

.연구원들은 피부 노화, 지방과 면역력 상실을 확인했습니다

2018 년 12 월 26 일, University of California - San Diego UC 샌디에고 연구원은 피부 나이가 어떻게 지방과 면역력을 잃는 지 확인합니다. 피부의 현미경 이미지는 파란색의 지방 세포와 녹색의 피부 세포를 나타냅니다. 지방 세포 층은 박테리아가 신체 깊숙이 들어감에 대한 최종 장벽을 형성합니다. 신용 : UC 샌디에고 건강

진피 섬유 아세포는 결합 조직을 생성하고 피부가 상해에서 회복하는 것을 돕는 피부 깊숙한 전문화 된 세포입니다. 일부 섬유 아세포는 진피 밑에 존재하는 지방 세포로 전환하여 피부를 통통하고 발랄한 모습으로 만들고 감염과 싸우는 데 중요한 역할을하는 펩타이드를 생산합니다. San Diego School of Medicine 연구원과 동료는 12 월 26 일 Immunity 에 발표 된 연구에서 섬유 아 세포가 어떻게 지방 세포로 발전 하는지를 보여주고 사람들의 나이에 따라이 과정을 중단시키는 경로를 확인합니다. UC San Diego School of Medicine의 피부과 학과장 겸 연구 교수 인 Richard Gallo 박사는 "피부가 노화하는 동안 피부가 지방을 형성하는 능력을 잃는 것을 발견했습니다. "섬유 덩어리가 지방으로 전환하는 능력의 상실은 피부가 감염과 싸우는 방법에 영향을 미치고 노화 과정에서 피부가 어떻게 보이는지에 영향을 미친다." 도너츠에 손을 대지 마십시오. 비만은 또한 감염과 싸울 수있는 능력을 방해하기 때문에 체중을 늘리는 것이 피부 섬유 아세포를 지방 세포로 전환시키는 길은 아닙니다. 대신, TGF-β (transforming growth factor beta)라고 불리는 많은 세포 기능을 조절하는 단백질이 피부 섬유 아세포가 지방 세포로 전환하는 것을 막고 박테리아 감염으로부터 보호하는 데 도움이되는 항균 펩티드 cathelicidin을 생산하지 못하도록한다고 연구진은보고했다. "아기들은 피부 아래에 이런 종류의 지방이 많아서 피부가 본질적으로 어떤 종류의 감염과 싸우는 데 능숙합니다. 피부가 노화 된 피부 섬유 아세포는 이러한 능력과 피부 밑에 지방을 형성하는 능력을 상실합니다."라고 Gallo는 말합니다. "밑에 뚱뚱한 층이있는 피부는 더 젊어 보인다. 우리가 나이가 들면 피부의 모습은 지방의 손실과 관련이 깊다." 마우스 모델에서 연구자들은 TGF-β 경로를 억제하기 위해 화학 차단제를 사용하여 피부가 더 어린 기능으로 되돌아 가고 피부 섬유 아세포 가 지방 세포로 전환되도록했습니다. 유전자 기술로 생쥐에서 경로를 끄는 것은 같은 결과를 가져왔다. 이러한 특수 지방 세포 의 연령에 따른 손실로 이어지는 생물학적 과정 을 이해하면 피부 와 심장 감염의 주요 원인 인 병원균 인 Staphylococcus aureus (S. aureus) 와 같은 피부 감염을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 습진과 같은 질병 악화의 주요 요인입니다. S. aureus가 항생제에 저항성이되면 methicillin-resistant Staphylococcus aureus 또는 MRSA 로 알려져 있습니다. MRSA는 미국에서 발생하는 감염의 주요 원인입니다. 이 연구의 장기 목표와 혜택은 유아 면역 시스템을 이해하는 것이라고 Gallo는 말했다. 결과는 또한 비만, 당뇨병 및자가 면역 질환과 같은 다른 질병에서 무엇이 잘못되는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 자세히 살펴보기 : 진피의 주요 세포가 자신의 정체와 기능을 상실 할 때 피부 나이 자세한 정보 : Immunity (2018). DOI : 10.1016 / j.immuni.2018.11.003 저널 참조 : Immunity 에 의해 제공 : 캘리포니아 대학 - 샌디에고

https://medicalxpress.com/news/2018-12-skin-ages-fat-immunity.html

.인공 지능 시스템은 두개 내 출혈을 진단하고 분류하는 법을 배웁니다

2018 년 12 월 21 일, 매사추세츠 종합 병원, 이 이미지는 시스템을 훈련시키는 데 사용 된 이미지의 아틀라스에서 유사한 외양 (오른쪽)으로 이미지를 표시함으로써 지주막 (왼쪽 위) 및 뇌실 내 (왼쪽 아래) 출혈 진단을 설명하는 시스템의 기능을 보여줍니다. 신용 : 이현광, 하버드 공과 대학 응용 과학부, 메사추세츠 종합 병원 방사선 의학과 서윤, 방사선과

메사추세츠 종합 병원 (MGH) 방사선과의 조사팀은 인공 지능을 사용하여 뇌출혈을 신속하게 진단하고 분류하며 상대적으로 작은 이미지 데이터 세트에서 의사 결정의 기초를 제공하는 시스템을 개발했습니다. 이러한 시스템은 생명을 위협 할 수있는 뇌졸중의 증상이있는 환자를 평가하는 병원 응급실의 필수 도구가 될 수있어 올바른 치료법을 신속하게 적용 할 수 있습니다. 이 팀의 보고서는 Nature Biomedical Engineering에 온라인으로 게재되었습니다 . 계속 증가하는 연산 능력 과 큰 데이터 세트의 가용성으로 인해 컴퓨터 학습이 향상되었지만 컴퓨터가 데이터를 분석하고 패턴을 식별하고 인간 프로그래머가 직접 참여하지 않고 작업을 수행하는 방법을 가르쳐주는 중요한 장애물은 이러한 장애를 예방할 수 있습니다 시스템이 임상 의사 결정에 통합되는 것을 방지합니다. 여기에는 커다란 주석이 달린 데이터 세트가 필요합니다. 이전에 개발 된 이미징 분석 시스템에는 의사의 성능을 복제 할 수있는 10 만 개 이상의 이미지와 "블랙 박스"문제, 시스템의 도착 방법을 설명 할 수없는 무언가 등이 포함되어 있습니다. 결정. 미국 식품의 약국 (FDA)은 의사 결정 지원 시스템 사용자가 조사 결과의 이유를 검토 할 수있는 데이터를 제공합니다. " 심층적 인 학습 을 사용한 연구를 설명하기 위해 '작은 데이터'또는 '설명 할 수있는'이라는 단어를 사용하는 것은 다소 모순적입니다 ."라고 Harvard Engineering and Applied Sciences의 대학원생 인 Hyunkwang Lee는 말했습니다. 연구의 "그러나 의학 분야에서는 고품질의 대용량 데이터를 수집하는 것이 특히 어려우며, 데이터의 일관성을 보장하기 위해 여러 전문가가 데이터 세트에 라벨을 붙이는 것이 중요합니다.이 프로세스는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다." 공동 저자 인 MGH Radiology의 Sehyo Yune 박사는 다음과 같이 덧붙였다. "일부 비평가는 알고리즘이 의사 결정에 대한 정당성을 제공하지 않기 때문에 기계 학습 알고리즘을 임상 실습에 사용할 수 없다고 제안합니다. 우리는이 두 가지를 극복하는 것이 필수적이라는 것을 깨달았습니다 치료의 질과 접근성을 향상시킬 수있는 막대한 잠재력을 가진 기계 학습의 보건 의료에서의 사용을 용이하게하는 도전 "이라고 덧붙였다. 그들의 시스템을 훈련시키기 위해, MGH 팀은 5 개의 출혈 중 하나를 묘사했는지 여부에 관해서 5 명의 MGH 신경 방사선과의 팀으로 분류 된 약 40 개의 개별 이미지로 구성된 904 개의 CT CT 스캔을 시작했습니다뇌 내의 위치에 기초한 아형, 또는 출혈 없음. 이 심화 학습 시스템의 정확성을 높이기 위해 수석 이미 저 Synho Do 박사 팀이 이끌었습니다. MGH 방사선 영상 의학 연구소 소장과 하버드 의과 대학 영상 의학과 조교수는 단계별로 구축했습니다. 방사선 의사가 이미지를 분석하는 방식을 모방합니다. 여기에는 콘트라스트 및 밝기와 같은 조정 요소가 포함되어 즉각적으로 나타나지 않는 미묘한 차이를 보여 주며 인접한 CT 스캔 슬라이스를 스크롤하여 단일 이미지에 나타나는 것이 실제 문제를 반영하는지 또는 의미없는 인공물인지 여부를 결정합니다. 모델 시스템이 만들어지면 연구자는 두 가지 CT 스캔 세트 (시스템이 개발되기 전에 촬영 한 후 회귀 세트, 즉 두개 내 출혈이 없는 100 회 스캔 100 회 및 100 회 스캔 후 79 회 스캔 및 117 회 스캔으로 구성된 회상 스캔 세트) 모델 출하 후 출혈이 없었습니다. 후 향적 세트에 대한 분석에서, 모델 시스템은 스캔을 검토 한 방사선과 의사가 있었기 때문에 두개 내 출혈을 탐지하고 분류하는 것과 정확했다. 예비 세트에 대한 분석에서 전문가가 아닌 독자보다 더 나은 것으로 판명되었습니다. "블랙 박스"문제를 해결하기 위해 팀은 5 가지 출혈 하위 유형의 각각의 고전적인 특징을 가장 잘 나타내는 훈련 데이터 세트의 이미지를 검토하고 저장했습니다. 특징을 구분할 수있는이 아틀라스를 사용하여 시스템은 의사 결정의 기초를 설명하기 위해 분석중인 CT 스캔과 유사한 이미지 그룹을 표시 할 수 있습니다. "급성 뇌졸중 증상을 가진 환자의 신속한 적절한 치료를 유도하는 두개 내 출혈의 신속한 인식은 주요 장애 또는 사망을 예방하거나 완화시킬 수있다"고 공동 저자 인 Michael Lev, MD, MGH Radiology는 말한다. "많은 시설에서 특별히 훈련 된 신경 방사선과 의사에게 접근 할 수 없습니다. 특히 야간이나 주말에는 전문가가 아닌 의사에게 출혈이 환자의 증상의 원인인지 여부를 결정할 수 있습니다. 신뢰할 수있는 가상의 가용성 의견 "- 신경 방사선학 자에 의해 훈련 된 - 그 공급자를보다 효율적이고 자신감을 만들고 환자가 올바른 치료를받을 수 있도록 도와 줄 수 있습니다." 공동 저자 인 Shahein Tajmir, MD, MDH Radiology는 "가상의 두 번째 의견을 제공하는 것 외에도이 시스템을 스캐너에 직접 배치하여 출혈의 존재를 알리고 진료 팀에게 적절한 추가 테스트를 촉구합니다 환자는 스캐너를 벗어났습니다. 다음 단계는 시스템을 임상 영역에 배치하고 더 많은 경우에 성능을 검증하는 것입니다. 우리는 현재 부서 전반에 이러한 도구를 널리 적용 할 수있는 플랫폼을 구축 중입니다. 우리는 이것을 임상 환경에서 운영하고 있으며, 소요 시간, 임상 적 정확성 및 진단 시간에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. "

추가 정보 : 급성 신경 질환에 대한 인공 지능 플랫폼 스크린 더 많은 정보 : Hyunkwang Lee 외, 작은 데이터 세트에서 급성 두개 내 출혈의 탐지를위한 설명 가능한 심층 학습 알고리즘, Nature Biomedical Engineering (2018). DOI : 10.1038 / s41551-018-0324-9 저널 참고 문헌 : Nature Biomedical Engineering 제공 : 매사추세츠 종합 병원

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