Desarrollan el primer ojo artificial esférico con retina 3D
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Desarrollan el primer ojo artificial esférico con retina 3D

Un grupo de investigadores logró por primera vez en la historia desarrollar un ojo artificial esférico con retina 3D que podría superar la visión humana.

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Desarrollan el primer ojo artificial esférico con retina 3D

Investigadores de todo el mundo han pasado años tratando de replicar la estructura y claridad de un ojo humano biológico, pero la visión dada por los ojos biónicos existentes aún tiene baja resolución con los sensores de imagen plana 2D.

Por lo tanto, un grupo de científicos internacionales encabezados por estudiosos de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong han desarrollado el primer ojo artificial esférico con retina tridimensional, con capacidades superiores a los prototipos existentes e incluso mejores que los ojos humanos, ya que aportan la visión de robots humanoides, esto quiere decir que hay una nueva opción también para los pacientes que han perdido sus ojos o tienen deficiencias visuales agudas.

El nuevo ojo electroquímico (EC-Eye) no solo logró replicar la estructura de un ojo natural por primera vez en la historia, sino que ofrece una visión más nítida que el ojo humano, además de tener funciones adicionales como la capacidad de detectar la radiación infrarroja en la oscuridad.

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Tecnología 3D

El elemento clave que permitió el desarrollo de este ojo es la retina artificial fabricada con un conjunto de sensores de luz de nanocables que simulan las funciones de los fotorreceptores de las retinas humanas. El equipo científico conectó los sensores de luz a un conjunto de alambres de metal líquido que funcionan como nervios detrás de la retina esférica replicando exitosamente la señal visual, reflejando lo que el ojo biónico observa a través de una pantalla de computador.

En el futuro, esos sensores de luz de nanocables podrían conectarse directamente a los nervios de los pacientes con problemas de visión. A diferencia de lo que ocurre en el ojo humano, donde los haces de fibras del nervio óptico (para la transmisión de la señal) tienen que atravesar la retina a través de un poro, desde la parte delantera de la retina a la trasera (creando así un punto ciego en la visión humana) antes de llegar al cerebro.

Los sensores de luz que ahora se dispersan por toda la retina que podrían alimentar cada uno de ellos señales a través de su propio cable de metal líquido en la parte trasera, eliminando así el problema del punto ciego, ya que no tienen que pasar por un solo punto.

Adicionalmente, como los microscópicos cables tienen una densidad un poco mayor a los fotorreceptores de la retina humana, la artificial puede recibir más señales luminosas y alcanzar de manera potencial una mayor resolución de imagen. Con otros aditamentos para aumentar la sensibilidad y el alcance espectral este ojo también podrá logar tener visión nocturna.

Finalemte, los investigadores señalan que independientemente de la resolución de la imagen, el ángulo de visión o la facilidad de uso, los actuales ojos biónicos no son todavía compatibles con su homólogo humano natural y en consecuencia se necesita urgentemente una nueva tecnología para abordar estos problemas.

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estructura del ojo electroquímico (EC-Eye) desarrollada – HKUST

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Científicos crean biomaterial que podría restaurar el tejido óseo

Científicos de la Universidad Nacional de Investigación de Samara en Rusia desarrollaron un biomaterial que permitiría restaurar algunos componentes del tejido óseo.

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Científicos crean biomaterial que podría restaurar el tejido óseo

Científicos de la Universidad Nacional de Investigación de Samara en Rusia desarrollaron un biomaterial que permitiría restaurar algunos componentes del tejido óseo. En específico el tratamiento podría ayudar especialmente a pacientes que sufren de osteoporosis, una enfermedad que provoca debilidad en los huesos aumentando el riesgo de sufrir una fractura.

Yelena Timchenko, líder de la investigación y autora de este estudio, explicó que el material está basado en el uso del mineral hidroxiapatita el cristal principal de los huesos y principal factor aportante a la dureza y rigidez de estos.

De acuerdo con la investigadora. a diferencia de la hidroxiapatita común, usualmente usada para restaurar los componentes minerales de los huesos, el biomaterial desarrollado denominado “hidroxipatita alogénica” obtenida a través de una tecnología única podría lograr reemplazar la sección orgánica de los huesos.

“Este nuevo material permite restaurar los componentes minerales perdidos del tejido óseo para ajustar el tratamiento de la osteoporosis, así como también el componente orgánico, considerado la ‘carcasa’ de todo biotipo”, aseguró la experta.

El equipo científico analizó la calidad del biomaterial mejorando sus métodos de obtención resaltando que no hay análogos en el mundo de este material para tratar la osteoporosis. Del mismo modo, se han realizado ensayos experimentales sobre la componsición de tejido óseo con osteoporosis para evaluar la particularudad de sus estructuras en sus manifestaciones.

Recordemos, que a pesar de que esta condición es causada principalmente por cambios hormonales relacionados a la edad (prevalente en mujeres con menopausia) también puede ser provocada por vuelos espaciales en gravedad cero.

Según la NASA se ha evidenciado que los astronautas pierden el 10% de la masa ósea del fémur en viajes de 6 meses al espacio. En este sentido, la creación de este biomaterial podría usarse en ensayos preclínicos para estudiar su eficacia en la prevención de la osteoporosis tanto en la tierra como en el espacio.

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Proponen modelo computacional para estudiar la tuberculosis

El modelo computacional está diseñado para una mayor comprensión de las fases iniciales de infección

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proponen modelo computacional tuberculosis

Recientemente, se presentó en PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY un modelo computacional elaborado por la Unidad de Tuberculosis Experimental del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP), diseñado para reproducir la dinámica de la tuberculosis en un pulmón virtual. La creación de esta herramienta está incentivada por el devastador efecto que causa la enfermedad hoy en día. Actualmente, pese a las estrategias de vacunación y el desarrollo de tratamientos, se mantiene como una de las 10 primeras causas de mortalidad en el mundo.

La enfermedad es provocada por la bacteria Mycobacterium tuberculosis, patógeno que infecta los alveolos pulmonares. Sin embargo, de acuerdo con estadísticas, un 90% de la población infectada nunca desarrolla la patología. Las complicaciones se centran en el 10% de personas que se ven afectadas por la patología, ya que se desconocen los factores principales que la desencadenan en estos individuos.

Para crear este modelo computacional, los investigadores partieron de la siguiente hipótesis: la reinfección endógena juega un papel importante en el mantenimiento de la infección latente. Para comprobarlo, desarrollaron un modelo basado en agentes que describe el crecimiento, la fusión y la proliferación de las lesiones de tuberculosis en un árbol bronquial computacional. Para que la herramienta sea funcional, el grupo de expertos creó un algoritmo interactivo que genera tubos bronquiales y bifurcaciones dentro de un volumen tridimensional de la superficie del pulmón, según explicó Clara Prats, integrante del equipo.

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Modelo 3D podrían predecir los avances de la tuberculosis

Además de este complejo sistema, el instrumento presentado se fundamenta en datos obtenidos por tomografías computarizadas en cinco modelos animales (minicerdos). Según el artículo, las imágenes utilizadas fueron aquellas que mostraban las etapas iniciales de infección por Mycobacterium tuberculosis. A su vez, éstas fueron las que sirvieron para generar el pulmón computarizado.

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Imagen de reconstrucción pulmonar. A la derecha se representa la ubicación y el tamaño de las lesiones pulmonares causadas por tuberculosis en los modelos animales. Fuente: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY

“El resultado es un modelo que nos permite reproducir y comprender los datos experimentales en la computadora. Hemos podido mostrar una relación importante entre el número final de lesiones de tuberculosis y la frecuencia de reinfección endógena y el crecimiento de las lesiones”, dijo Martí Català, otro de los investigadores. El modelo también se ha utilizado como plataforma experimental in silico para explorar la transición de la infección latente a la enfermedad activa, identificando los principales factores desencadenantes: una elevada respuesta inflamatoria y la combinación de una respuesta inflamatoria moderada con una baja amplitud respiratoria.

Ante los resultados vistos con el software, los investigadores consideran que este modelo computacional permitirá hacer predicciones para futuras acciones como nuevos biomarcadores, estrategias preventivas y terapias para la tuberculosis en humanos.

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Uso de imágenes holográficas facilita detección de virus

Se espera que las imágenes holográficas sean un recurso de detección que pueda ser utilizado en nuevas investigaciones sobre tratamientos a las enfermedades que causan en la población

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En el transcurso del 2020, la capacidad científica para producir nuevas herramientas ha sido puesta a prueba. Sin embargo, la utilización de imágenes holográficas es una muestra del papel destacado de la innovación en uno de los años más importantes para la medicina y el sector salud en general. La técnica fue desarrollada por un equipo de científicos de la Universidad de Nueva York (NYU), presentada en la revista Soft Matter.

De acuerdo con la publicación, el método está basado en la videomicroscopía holográfica, un sistema utilizado para la observación, representación y análisis de imágenes que se lleva a cabo gracias a rayos láser que facilitan la creación de las imágenes holográficas en pequeñas gotas. Aunque por lo general se usa para la revisión de muestras biológicas o químicas, el método creado en la NYU permitirá la detección de varios patógenos, incluyendo virus con precisión milimétrica y gran detalle.

Como se describe en la publicación, las superficies de las gotas se activan con sitios de unión bioquímica que atraen anticuerpos o partículas de virus, dependiendo de la prueba. La unión de anticuerpos o virus hace que las cuentas crezcan unas mil millonésimas de metro, lo que los investigadores de la Universidad de Nueva York han demostrado que pueden detectar a través de cambios en los hologramas que quedan en las gotas.

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Imágenes holográficas: herramienta potencial en el futuro cercano

“Podemos analizar una docena de cuentas por segundo”, explica David Grier, profesor de física y uno de los integrantes del proyecto en un comunicado. “Lo que significa que podemos reducir el tiempo de una prueba de diagnóstico fiable de mil cuentas a 20 minutos. Y podemos medir esos cambios de forma rápida, fiable y barata”, añade a sus declaraciones. La innovadora herramienta de detección no solo aplica para los virus; ya que cuenta con potencial para evaluar el nivel de inmunización de cada persona.

Las gotas o perlas que se utilizan para la producción de imágenes holográficas son previamente sistematizadas con grupos de superficie. De esta manera, las gotas microscópicas se unen específicamente a los anticuerpos objetivo e impiden que otros patógenos se unan. Es decir, además de ser un test de gran precisión visual, podría ser un método eficaz para patógenos causantes de enfermedades asociadas a bacterias o virus como la tuberculosis o COVID-19.

“Este instrumento puede contar las partículas de virus dispersas en la saliva de los pacientes y también detectar y diferenciar los anticuerpos disueltos en la sangre“, añade Grier. “Esta flexibilidad se logra cambiando la composición de las gotas de prueba para modelar lo que estamos probando”. Además de lo anterior, el investigador mencionó que las gotas utilizadas comprueban la presencia de un objetivo particular, pero también puede comprobar la presencia de varios objetivos simultáneamente.

Los científicos dicen que esta capacidad puede utilizarse para desarrollar bibliotecas de gotas de testeo que pueden combinarse en kits de prueba para mezclarlas con muestras de pacientes. Esto ayudará a los médicos a distinguir entre los posibles diagnósticos, acelerar el tratamiento de los pacientes, reducir el riesgo de diagnósticos erróneos y reducir el costo de la asistencia sanitaria.

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