ÎN CE MOD NE AFECTEAZĂ SINGURĂTATEA CREIERUL? SPRENG ET. AL. REȚEAUA NEURONALĂ IMPLICITĂ A CREIERULUI UMAN ESTE ASOCIATĂ CU IZOLAREA SOCIALĂ PERCEPUTĂ. NATURE COMMUNICATIONS. DECEMBRIE 2020.
UN STUDIU RECENT A DESCOPERIT DIFERENȚE FUNDAMENTALE DIN PUNCT DE VEDERE STRUCTURAL ȘI FUNCȚIONAL ÎN CREIERELE OAMENILOR SINGURI.
Conținutul articolului:
· Rețeaua neuronală implicită a creierului uman este asociată cu izolarea socială percepută.
· Masa tuturor lucrurilor create de om este pe punctul să depășească biomasa existentă în acest moment pe glob.
· Găsirea de noi indicații terapeutice pentru medicamente cu ajutorul inteligenței artificiale.
ÎN CE MOD NE AFECTEAZĂ SINGURĂTATEA CREIERUL?
Spreng et. al. Rețeaua neuronală implicită a creierului uman este asociată cu izolarea socială percepută. Nature Communications. Decembrie 2020.
În urma unui studiu recent s-au descoperit diferențe fundamentale din punct de vedere structural și funcțional în creierele persoanelor singure. Cercetătorii au examinat scanările prin rezonanță magnetică nucleară (RMN), factorii genetici și autoanalizele psihologice a peste 40,000 de oameni de vârstă mijlocie și mai în vârstă, din baza de date medicale Biobank din Marea Britanie. Ulterior, aceștia au comparat RMN-urile participanților care au declarat că se simțeau des singuri cu ale celor care afirmau contrariul. Au putut fi observate câteva diferențe majore în creierele oamenilor singuri, identificate în principal în așa-numita „rețea neuronală implicită” (Default Mode Network), o grupare de regiuni ale creierului asociate cu procesele de gândire precum rememorarea, planificarea viitorului, imaginația și gândurile despre ceilalți. Analizele detaliate ale acestor regiuni arată că, în mod surprinzător, rețelele neuronale implicite ale oamenilor singuri sunt mai puternic interconectate și că volumul materiei lor cenușii în aceste regiuni ale rețelei implicite a fost mai ridicat. Mai mult decât atât, banda de fibre nervoase ce poartă denumirea de fornix, care face legătura dintre hipocamp și rețeaua implicită era într-o stare mult mai bună în creierele oamenilor singuri. Aceste rezultate indică faptul că oamenii singuri sunt mult mai predispuși să își folosească imaginația, să reflecteze asupra amintirilor sau să își imagineze viitorul pentru a-și depăși izolarea socială, drept urmare aceștia își fortifică capacitatea de memorare la nivelul rețelei lor implicite, prin intermediul dialogului interior și prin experiențele sociale imaginate. Singurătatea a început treptat să fie considerată o problemă de sănătate majoră, deoarece alte studii au demonstrat că persoanele în vârstă care trăiesc singure au un risc mai mare de a suferi de declin cognitiv și demență. Odată cu prelungirea distanțării sociale cauzate de COVID-19, izolarea și singurătatea ar putea să ne afecteze societatea într-un mod chiar mai drastic de atât. Înțelegerea felului în care singurătatea se manifestă la nivel structural și funcțional în creier și în care aceste rezultate paradoxale ajung să devină patologii cerebrale cu debut tardiv este extrem de importantă, atât în prevenirea afecțiunilor neurologice, cât și a problemelor sociale cauzate de acestea.
MASA TUTUROR LUCRURILOR CREATE DE OM ESTE PE PUNCTUL DE A DEPĂȘI BIOMASA TOTALĂ EXISTENTĂ PE GLOB ÎN PREZENT
Elhacham et al. Masa tuturor lucrurilor create de om depășește biomasa totală existentă pe glob. Decembrie 2020.
Omenirea se apropie cu pași repezi de un punct de cotitură din istoria planetei. Cantitatea tuturor lucrurilor create de om pe Pământ va depăși în curând biomasa totală. În urma unui nou studiu, s-a descoperit că în prezent, fiecare persoană în viață produce o cantitate de deșeuri aproximativ egală cu greutatea sa corporală, aproape săptămânal. Lucrurile necesare vieții cotidiene, precum șoselele, casele, mașinile și hainele cântăresc acum peste 1,1 trilioane de tone, o cantitate egală cu greutatea uscată a tuturor plantelor, animalelor și microorganismelor de pe planetă. Producția și acumularea de obiecte create de om, cunoscute și sub denumirea de masă antropogenă, au crescut în ritm alert încă de la începutul anilor 1900. Numai plasticul din întreaga lume cântărește astăzi de două ori mai mult decât animalele marine și terestre ale planetei.
În prezent, aproximativ 50% din masa antropogenă o reprezintă cimentul. Cărămizile, asfaltul, metalul, plasticul și alte materiale reprezintă 19% din masa totală. Vor apărea trei probleme majore din cauza creșterii masei antropogene. În primul rând, producția implică consumul de resurse, care nu vor mai fi disponibile pentru generațiile viitoare, decât dacă obiectele sunt reciclate sau dacă se descoperă noi materii prime. În al doilea rând, chiar dacă se ajunge la un nivel de reciclare de 100%, procesele de producție poluează și consumă energie, deci consumul de resurse va continua. În al treilea rând, majoritatea obiectelor produse ajung să fie aruncate la un moment dat, ceea ce va duce la probleme serioase privind depozitarea deșeurilor pe viitor. Acest lucru este alarmant în mod special privind în viitor. Natura nu se reface la infinit, cum am vrea mulți dintre noi să credem. Dacă aceste obiceiuri continuă, masa antropogenă va crește de trei ori mai mult decât biomasa planetei până în anul 2040. În următorii 20 de ani, vom produce la fel de mult gunoi cât am produs în total în ultimii 110 ani. Acest flux imens de deșeuri poate să dea naștere unor catastrofe ecologice de mare amploare. Acest studiu demonstrează impactul activităților desfășurate de om pe planeta noastră și scara devastatoare la care se ridică. Oamenii modifică planeta la un asemenea nivel încât se poate spune că am început deja să trăim într-o nouă eră geologică, care cel mai probabil va fi numită Era Antropogenă.
GĂSIREA DE NOI INDICAȚII TERAPEUTICE PENTRU MEDICAMENTE CU AJUTORUL INTELIGENȚEI ARTIFICIALE
Liu et al. Un framework de deep learning menit să găsească noi indicații terapeutice pentru medicamente prin simularea studiilor clinice reale asupra pacienților. Nature Machine Intelligence. Ianuarie 2021.
Cercetătorii au dezvoltat un framework de învățare automată de profunzime (deep learning) care analizează baze de date foarte mari pentru a descoperi care dintre medicamentele deja existente ar putea fi folosite în cazul afecțiunilor pentru care nu au fost prescrise. Acest proces se numește ”drug repurposing”, este o strategie populară, abordată adesea cu scopul de a găsi noi indicații terapeutice pentru medicamentele existente și care oferă o tranziție rapidă de la etapa de cercetare la tratamentul clinic. Descoperirea altor indicații terapeutice poate să scadă riscul asociat cu testarea în siguranță a noilor medicamente și să reducă semnificativ timpul și resursele financiare necesare pentru introducerea lor pe piață cu scopul uzului clinic. Cu toate acestea, găsirea de noi indicații terapeutice pentru medicamentele existente încă necesită studii controlate și randomizate pentru a dovedi că acele substanțe care sunt eficiente în cazul unei afecțiuni, vor fi de asemenea utile în tratamentul altora. Pentru a depăși această provocare, o echipă a creat un framework de calcul automat, care funcționează în două etape. În prima etapă, caută prin calcule de înaltă performanță baze mari de date, care conțin pacienți cu afecțiuni asemănătoare, pentru a găsi candidații pentru noua indicație terapeutică a medicamentului, în cazul unei anumite afecțiuni. Apoi, calculează și estimează efectele acelor medicamente existente asupra unui anumit număr de rezultate clinice. Pentru a-și valida conceptul, cercetătorii au ales să se concentreze pe găsirea de noi indicații terapeutice pentru medicamentele utilizate în prevenția insuficienței cardiace și infarctului, în cazul pacienților care suferă de boală coronariană.
Avantajul acestui framework este că poate să analizeze și să compare sute de diferențe dintre oameni din rândul unei populații însemnate, care ar putea să influențeze modul în care corpul va reacționa la un medicament. Factorii de confuzie precum vârsta, sexul, rasa și gradul de severitate al bolii funcționează drept parametri de bază ai algoritmului de deep learning pe care se bazează framework-ul. Această constatare este extrasă din „date reale”, colectate din studii empirice și longitudinale pe milioane de pacienți, înregistrate în diverse arhive electronice. Echipa a folosit datele din polițele de asigurare a peste 1,2 milioane de pacienți care suferă de boli cardiace. Algoritmul a analizat medicamentele prescrise fiecărui pacient în parte și testele de diagnostic din cadrul fiecărui consult și a generat un prospect al medicamentului, bazat pe substanțele sale active. Modelul obținut conține un total de nouă medicamente cu potențial terapeutic, dintre care trei se află în uz și șase noi candidați pentru alte indicații terapeutice. Un fapt interesant este că două substanțe administrate pacienților cu diabet, metformina și escitalopramul s-a dovedit că reduc riscul de insuficiență cardiacă și infarct în rândul populației model. Acest studiu arată modul în care inteligența artificială poate să grăbească formularea de noi ipoteze și etapele studiilor clinice. Chiar dacă acest studiu are în vedere insuficiența cardiacă și infarctul, cadrul de implementare este flexibil și poate fi aplicat majorității afecțiunilor cu gradul cel mai ridicat de complexitate.
Kommentare