Robotica
La radioterapia robotica per il trattamento delle malattie oculari
Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri come la radioterapia robotica innovativa sta migliorando il trattamento della degenerazione maculare umida, riducendo il numero di iniezioni necessarie e risparmiando sui costi sanitari.
Un robot personalizzato ha dimostrato di migliorare il trattamento della degenerazione maculare neovascolare legata all’età (AMD) umida, una grave malattia oculare. Questo dispositivo innovativo somministra una dose di radiazione minimamente invasiva, riducendo significativamente il numero di iniezioni necessarie per controllare la malattia.
Degenerazione maculare umida legata all’Età
Descrizione della malattia
La degenerazione maculare legata all’età (AMD) umida è una malattia debilitante che colpisce il macula, la parte dell’occhio responsabile della visione centrale dettagliata. La AMD umida si verifica quando nuovi vasi sanguigni anomali crescono nella macula, iniziando a perdere sangue e fluidi, causando una rapida e permanente perdita della vista.
Prevalenza e impatti
Globalmente, circa 196 milioni di persone sono affette da AMD. Nel Regno Unito, la Royal College of Ophthalmologists stima che oltre 700.000 persone convivano con questa malattia. Con l’invecchiamento della popolazione, il numero di casi di AMD è destinato ad aumentare del 60% entro il 2035.
Trattamenti attuali
Attualmente, la AMD umida viene trattata con iniezioni regolari nell’occhio. Queste iniezioni, che costano tra £500 e £800 ciascuna, migliorano inizialmente la visione del paziente, ma non curano la malattia. Di conseguenza, i pazienti richiedono iniezioni a lungo termine ogni 1-3 mesi, rendendo queste iniezioni uno dei trattamenti più comuni del NHS.
Innovazione nella Radioterapia Robotica
Nuovo trattamento
Il nuovo trattamento sviluppato utilizza un robot per somministrare tre fasci di radiazioni altamente focalizzati nell’occhio malato. Questo approccio mirato riduce il numero di iniezioni necessarie per controllare la malattia.
Vantaggi economici
Uno studio pubblicato su The Lancet ha rilevato che il dispositivo robotico controllato riduce il costo delle iniezioni di £565 per paziente nei primi due anni, risparmiando potenzialmente milioni per il NHS. Dr. Helen Dakin dell’Università di Oxford ha affermato che i risparmi derivanti dalla riduzione delle iniezioni superano i costi della radioterapia robotica.
Efficacia del trattamento
La radioterapia robotica ha dimostrato di stabilizzare meglio la malattia, riducendo il numero di iniezioni necessarie di circa un quarto. Questo nuovo metodo è stato ben accolto dai pazienti, che apprezzano la riduzione delle visite ospedaliere e delle iniezioni oculari.
Collaborazione e ricerca
Studi e finanziamenti
Il progetto è stato finanziato congiuntamente dal National Institute for Health and Care Research (NIHR) e dal Medical Research Council (MRC), coinvolgendo 411 partecipanti in 30 ospedali NHS. La ricerca è stata condotta da King’s College London in collaborazione con King’s College Hospital NHS Foundation Trust, l’Università di Oxford, l’Università di Bristol e la Queen’s University di Belfast.
Risultati e prospettive future
Questo studio, definito una “svolta” da un commento commissionato da Lancet, rappresenta un significativo passo avanti nel trattamento della AMD umida. La speranza è che questa innovazione riduca il carico di trattamento per i pazienti e consenta al NHS di utilizzare le risorse risparmiate per trattare altri pazienti.
Robotica
Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile
Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.
Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.
Come funziona il microrobot magnetico
Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.
Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.
Efficienza e risultati dei test
In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.
Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.
Prospettive future
Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.
Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.
Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.
Robotica
Materiali intelligenti: il futuro delle reti neurali meccaniche
Tempo di lettura: 2 minuti. Le reti neurali meccaniche dell’Università del Michigan promettono materiali capaci di apprendere e adattarsi: innovazioni che cambiano il futuro della tecnologia.
L’idea che i materiali possano apprendere e risolvere problemi sembra provenire da un racconto di fantascienza, ma i ricercatori dell’Università del Michigan stanno trasformando questa visione in realtà. Grazie a un algoritmo di backpropagation adattato ai materiali fisici, le reti neurali meccaniche (MNN) possono ora apprendere e rispondere a stimoli in modo autonomo. Questo progresso apre nuove prospettive in campi come l’ingegneria aerospaziale, la diagnostica medica e il design intelligente.
Le reti neurali meccaniche: come funzionano
Le MNN sono strutture fisiche, come reticoli di gomma 3D, progettate per rispondere a input meccanici in modo intelligente. A differenza dei tradizionali sistemi digitali, queste reti utilizzano forze fisiche, come il peso applicato su un materiale, per elaborare informazioni. Il risultato è una deformazione visibile che rappresenta l’output.
L’algoritmo sviluppato da Shuaifeng Li e Xiaoming Mao si basa sulla backpropagation, un approccio ampiamente utilizzato nelle reti neurali digitali per l’apprendimento. Applicando questa tecnica alle MNN, i ricercatori hanno dimostrato che è possibile addestrare materiali a rispondere in modo specifico a diversi stimoli. Per esempio, un reticolo è stato “formato” per distinguere tra specie di iris basandosi su caratteristiche come la dimensione delle foglie.
Le potenzialità delle MNN
Le reti neurali meccaniche offrono possibilità entusiasmanti per il futuro:
- Adattabilità aerospaziale: immaginate ali di aereo che si modellano automaticamente in base alle condizioni del vento, migliorando l’efficienza del volo.
- Strutture diagnostiche: materiali intelligenti potrebbero rilevare danni strutturali in edifici o infrastrutture critiche, avvisando tempestivamente gli operatori.
- Innovazioni nell’apprendimento: l’integrazione di onde sonore come input consentirebbe alle MNN di elaborare informazioni più complesse, aumentando significativamente la loro utilità.
Per il momento, l’adattamento dei materiali avviene manualmente, ma i progressi nella ricerca sui polimeri e sulle nanoparticelle potrebbero rendere le MNN pienamente autonome nel prossimo futuro.
Un ponte tra biologia e tecnologia
Un aspetto particolarmente intrigante di questa ricerca è il suo potenziale per comprendere i processi di apprendimento nei sistemi biologici. I ricercatori suggeriscono che l’algoritmo di backpropagation potrebbe fornire indizi su come i neuroni biologici elaborano e apprendono informazioni. Questo collegamento tra biologia e scienza dei materiali potrebbe aprire nuove strade nello studio delle reti neurali umane e animali.
La creazione di materiali che apprendono autonomamente rappresenta un cambio di paradigma. Le reti neurali meccaniche promettono di rivoluzionare settori chiave, dalla progettazione di macchine al miglioramento della sicurezza delle infrastrutture. Con il continuo avanzamento della ricerca, il confine tra il fisico e il digitale si assottiglia, dando vita a un futuro in cui i materiali non solo reagiscono, ma pensano e si adattano.
Robotica
RAVEN: il drone ispirato agli uccelli che salta per decollare
Tempo di lettura: 2 minuti. RAVEN: il drone ispirato agli uccelli dell’EPFL combina salti e volo per operazioni in ambienti complessi. Innovazione per soccorsi, ispezioni e consegne.
Il laboratorio di sistemi intelligenti dell’EPFL, guidato da Dario Floreano, ha sviluppato RAVEN, un drone innovativo ispirato agli uccelli per decollare senza bisogno di una pista. Con gambe robotiche multifunzionali, il dispositivo apre nuove possibilità per le operazioni in ambienti difficili, migliorando accesso, mobilità e autonomia.
Un design ispirato agli uccelli
RAVEN, acronimo di Robotic Avian-inspired Vehicle for multiple ENvironments, imita le capacità degli uccelli di passare agilmente tra camminare, saltare e volare. Il progetto si ispira ai corvi e ai corvi imperiali osservati nel campus dell’EPFL. Le gambe robotiche, leggere e multifunzionali, combinano molle e motori che replicano i tendini e i muscoli aviani. Questa soluzione consente al drone di camminare, saltare fino a 26 cm di altezza e decollare con efficienza energetica senza bisogno di attrezzature aggiuntive.
Efficienza energetica e applicazioni pratiche
La ricerca ha dimostrato che il salto iniziale per il decollo ottimizza l’uso dell’energia cinetica e potenziale, risultando più efficiente rispetto ad altre modalità. RAVEN è stato progettato per operare in ambienti complessi, come zone di disastri o aree con terreni accidentati, dove droni tradizionali incontrano difficoltà.
Le sue capacità multimodali lo rendono ideale per missioni di soccorso, ispezioni in luoghi confinati o operazioni di consegna in spazi ristretti, eliminando la necessità di un’interazione umana diretta.
Collaborazioni scientifiche e sviluppi futuri
Il progetto è frutto di una collaborazione tra l’EPFL, il laboratorio di neuromeccanica dell’Università della California e il BioRobotics Lab. Gli studi non solo migliorano la comprensione del movimento multimodale negli animali volanti, ma puntano a perfezionare il controllo e il design delle gambe per adattarsi a una gamma più ampia di ambienti di atterraggio.
RAVEN rappresenta un passo avanti nella progettazione di droni agili e versatili. Con il suo approccio innovativo ispirato alla natura, promette di ridefinire il modo in cui i droni operano in contesti difficili, aprendo nuove possibilità per applicazioni pratiche e missioni critiche.
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