_ Software-ul inteligent artificial oferă o privire detaliată asupra jeturi de plasmă utilizate pentru tratarea cancerului

Software-ul inteligent artificial a fost dezvoltat pentru a îmbunătăți tratamentele medicale care folosesc jeturi de gaz electrificat cunoscut sub numele de plasmă. Codul computerizat prezice substanțele chimice emise de dispozitivele cu plasmă, care pot fi folosite pentru a trata cancerul, pentru a promova creșterea țesuturilor sănătoase și pentru a steriliza suprafețele.

Software-ul a învățat să prezică cocktailul de substanțe chimice care iese din jet pe baza date colectate în timpul experimentelor din lumea reală și folosind legile fizicii pentru îndrumare. Acest tip de inteligență artificială (AI) este cunoscut sub numele de învățare automată, deoarece sistemul învață pe baza informațiilor furnizate. Cercetătorii implicați în proiect au publicat o lucrare despre codul lor în Journal of Physics D: Applied Physics.

Plama studiată în experimente este cunoscută sub numele de plasmă atmosferică rece (CAP). Când jetul CAP este pornit, numeroase specii chimice din plasmă iau parte la mii de reacții. Aceste substanțe chimice modifică celulele supuse tratamentului în moduri diferite, în funcție de compoziția chimică a jetului. Deși oamenii de știință știu că CAP-urile pot fi folosite pentru a ucide celulele canceroase, a trata rănile și a ucide bacteriile din alimente, nu se înțelege pe deplin de ce.

„Această cercetare este un pas către obținerea unei înțelegeri mai profunde a modului și de ce CAP. jeturile funcționează și ar putea fi, de asemenea, folosite într-o zi pentru a le rafina utilizarea”, a declarat Yevgeny Raitses, fizician principal în cercetare la Laboratorul de Fizică a Plasmei din Princeton (PPPL) al Departamentului Energiei din SUA.

Proiectul a fost finalizat de către Princeton Collaborative Low Temperature Plasma Research Facility (PCRF), o colaborare între cercetătorii de la PPPL și Universitatea George Washington (GWU).

PPPL are un număr tot mai mare de lucrări care combină cei 70 de ani de cercetare de pionierat în plasmă. cu expertiza sa în IA pentru a rezolva problemele societale. Misiunea laboratorului se extinde dincolo de utilizarea plasmei pentru a genera energie de fuziune până la utilizarea acesteia în domenii precum medicină și producție, printre altele.

Software-ul folosește o abordare cunoscută sub numele de rețea neuronală informată de fizică (PINN). Într-un PINN, datele sunt organizate în părți numite noduri și neuroni. Fluxul datelor imită modul în care informațiile sunt procesate în creierul uman. Legile fizicii sunt, de asemenea, adăugate la cod.

„Cunoașterea a ceea ce iese din jet este foarte importantă. A ști cu exactitate a ceea ce iese este foarte dificil”, a spus Sophia Gershman, inginer principal de cercetare PPPL de la PCRF care a lucrat la acest proiect de colaborare. Procesul ar necesita mai multe dispozitive diferite pentru a colecta diferite tipuri de informații despre jet.

„În studiile practice, este dificil să folosiți toate diversele diagnostice avansate tehnologic simultan pentru fiecare dispozitiv și pentru diferite tipuri de suprafețe pe care le tratăm”, a explicat Gershman.

Li Lin, cercetător de la GWU și autorul principal al lucrării, a spus că este, de asemenea, dificil să se calculeze substanțele chimice într-un jet CAP, deoarece interacțiunile necesită să fie considerată o nanosecundă la un moment dat.

"Când considerați că dispozitivul funcționează câteva minute, numărul de calcule face ca problema să fie mai mult decât o simplă intensitate de calcul. Este practic imposibil", a spus Lin. . „Învățarea automată vă permite să ocoliți partea complicată.”

Proiectul a început cu un mic set de date din lumea reală care a fost adunat folosind o tehnică cunoscută sub numele de spectroscopie de absorbție în infraroșu cu transformată Fourier. Cercetătorii au folosit acel set mic de date pentru a crea un set mai larg de date. Aceste date au fost apoi folosite pentru a antrena rețeaua neuronală folosind un algoritm evolutiv, care este un tip de cod de computer inspirat de natură, care caută cele mai bune răspunsuri folosind o abordare de supraviețuire a celui mai potrivit.

Sunt generate mai multe loturi succesive de date folosind abordări ușor diferite și numai cele mai bune seturi de date din fiecare rundă sunt transportate la următoarea rundă de antrenament până când se obțin rezultatele dorite.

În cele din urmă, echipa a reușit să calculeze cu precizie concentrațiile chimice, temperatura gazului, temperatura electronilor și concentrația de electroni a jetului de plasmă atmosferică rece, pe baza datelor culese în timpul experimentelor din lumea reală.

Într-o plasmă atmosferică rece, electronii – particule mici, încărcate negativ – pot fi foarte fierbinți, deși celelalte particule sunt aproape de temperatura camerei. Electronii pot fi la o concentrație suficient de scăzută încât plasma să nu se simtă fierbinte sau să ardă pielea, în timp ce pot avea un efect semnificativ asupra celulelor vizate.

Michael Keidar, A. James Clark Profesor de Inginerie la GWU și colaborator frecvent cu PPPL, care a lucrat și la acest proiect, a declarat că obiectivul pe termen lung este de a putea efectua aceste calcule suficient de rapid încât software-ul să poată ajusta automat plasma în timpul unei proceduri pentru a optimiza tratamentul. Keidar lucrează în prezent la un prototip al unui astfel de dispozitiv „adaptabil la plasmă” în laboratorul său.

„În mod ideal, acesta poate fi personalizat. Modul în care ne imaginăm, tratați pacientul și răspunsul fiecăruia. pacientul va fi diferit”, a explicat Keidar. „Așadar, puteți măsura răspunsul în timp real și apoi puteți încerca să informați, folosind feedback-ul și învățarea automată, setările potrivite în dispozitivul care produce plasmă.”

Trebuie făcută mai multe cercetări pentru a perfecționa. un astfel de dispozitiv. De exemplu, acest studiu a analizat avionul CAP de-a lungul timpului, dar doar într-un punct din spațiu. Cercetările ulterioare ar trebui să extindă activitatea, astfel încât să ia în considerare mai multe puncte de-a lungul fluxului de ieșire al jetului.

Studiul a analizat, de asemenea, penul de plasmă în mod izolat. Experimentele viitoare ar trebui să integreze suprafețele tratate de plasmă pentru a vedea cum afectează aceasta compoziția chimică la locul de tratare.

(Fluierul)