¿De qué trata su investigación actual?

Utilizo modelos para comprender cómo el tejido cortical responde y genera campos eléctricos. Si bien hay innumerables razones para hacerlo (muchas de las cuales todavía se consideran firmemente de ciencia ficción), explicaré solo una que ya es una realidad:

La estimulación cerebral profunda ya ha sido aprobada para tratar el 6.4% (estimación extremadamente conservadora) de la población mundial que padece enfermedades neurológicas, que incluyen: epilepsia, Parkinson, distonía, depresión y migrañas. [1] Debido a que no sabemos cómo responden las neuronas y generan campos eléctricos, no podemos optimizar la terapia.

Espacio intracelular y extracelular (modelo bidominio)

Debido a la relativa complejidad de cómo se mueven las corrientes dentro de las células y entre las células conductoras activas en una red, es mejor modelar el espacio intracelular y el espacio extracelular de forma modular. Por lo tanto, existen dos dominios de este tipo de modelos: neuronal y conductor de volumen de tejido. La primera figura a continuación muestra cómo se pueden usar circuitos equivalentes para segmentar neuronas ramificadas complejas y cómo se pueden usar elementos finitos representados a través de circuitos RC para representar el conductor de volumen extracelular.

Intracelular

Hago esto usando lo que se llama modelos compartimentales de neuronas. [2] Este enfoque implica la aproximación de conductancias pasivas y activas en la celda utilizando circuitería RC: resistencias para conductancia axial y resistencias en paralelo con condensadores para conductancia transmembrana. Una vez que se representan las neuronas individuales, se pueden rotar y desplazar en el espacio para reconstruir los sistemas de tejidos. Al conectarlos a través de sinapsis de manera realista, la actividad en este modelo puede usarse para predecir la actividad in vitro e in vivo del sistema in situ .

Conductor de volumen extracelular / tisular

Los modelos de elementos finitos se han utilizado para resolver la ecuación de Poisson durante algunas décadas. [3] Hemos promovido la implementación mediante la conversión explícita de mallas de resolución variable a un circuito RC; esto crea una representación increíblemente intuitiva del tejido neuronal como un conductor de volumen. Este enfoque se utiliza para estimar la atenuación de voltaje en todo el espacio, fundamental para la predicción precisa de los campos eléctricos generados por los electrodos estimulantes y la actividad neuronal resultante.

Predicción de potenciales evocados

Al combinar estos enfoques para modelar tejido neuronal, podemos predecir potenciales evocados con alta resolución espacial y temporal. Al explorar las respuestas neuronales a dispositivos estimulantes con geometría deliberadamente variable y estímulos con amplitud y forma de onda clínicamente relevantes, esperamos obtener una comprensión más clara de cómo el tejido interactúa con los dispositivos candidatos. [4]

Notas al pie

[1] http://www.who.int/mental_health…

[2] http: // Gerstner, W. y Kistler, …

[3] http: // Butson, CR y McIntyre …

[4] http: // Bingham, CS, Loizos, K …

[Mi charla en el evento Café Curie dentro de PROBE: Investigación descubierta en el Trinity College de Dublín , 29 de septiembre de 2017, publicado a las 12.45 Restaure mis suposiciones: complejidad y control también]


“12:45, repite mis suposiciones:

1. Las matemáticas son el lenguaje de la naturaleza.

2. Todo lo que nos rodea puede ser representado y entendido a través de los números.

3. Si representa gráficamente los números de cualquier sistema, surgen patrones.

Por lo tanto: hay patrones en todas partes en la naturaleza.

Evidencia: el ciclo de epidemias de enfermedades; la cera y mengua de las poblaciones de caribúes; ciclos de manchas solares; El ascenso y la caída del Nilo.

Entonces, ¿qué pasa con el mercado de valores? El universo de los números que representa la economía global. Millones de manos humanas en el trabajo, miles de millones de mentes. Una vasta red, gritando de vida. Un organismo. Un organismo natural.

Mi hipótesis: dentro del mercado de valores, también hay un patrón. Justo en frente de mí. Escondiéndose detrás de los números. Siempre ha sido.

12:50 presione retorno.

Busco patrones simples en sistemas complejos. O en términos oficiales, estoy trabajando en Complejidad y Control de MIMO masivo .

Complejidad

Piense en bandadas de pájaros, la gente en la Plaza del Frente … o sus teléfonos que se comunican en las redes de telecomunicaciones del futuro. Aunque a menudo no estamos de acuerdo con la definición de sistemas complejos, estamos de acuerdo en que estos son algunos de los ejemplos destacados de complejidad. A menudo se componen de una gran multitud de componentes, generalmente configurados al azar, y sin embargo exhiben un comportamiento único, sorprendente y complejo.

Pero no estoy en la complejidad: lo que busco es la simplicidad.

La página de rompecabezas del Irish Times parecía un buen lugar para dibujar ejemplos de espirales de Ulam. El anuncio de TCD Probe se colocó convenientemente en el medio.

Aquí, tomemos la espiral de Ulam como ejemplo: la regla simple para generar números primos dice que simplemente rodeamos los números que no tienen otros divisores sino ellos mismos y la unidad. Y una vez que los ponemos en espiral, obtenemos patrones diagonales intrincados, que no se siguen trivialmente de la simple regla de la generación del sistema. Y en lugar de decirte dónde dibujar diagonales, solo te digo la definición simple de números primos. Algo así como una receta para pastelería: es más que la suma de sus componentes, y es más fácil de reproducir y documentar en un libro si te doy una receta. Describir el sabor celestial de él no ayudará mucho a lograrlo.

Así es como los científicos de sistemas complejos a veces intercambian complejidad por simplicidad, dos palabras que provienen de la misma raíz indoeuropea, * plek que significa trenzar, trenzar. Mechones de cabello simples, ¡un corte de pelo complejo del universo!

Ahora, mi búsqueda de la complejidad en las redes de comunicación de hoy y de mañana no solo apunta a documentar los estilos de moda de corte de pelo o las recetas de las ondas de radio que permiten a nuestra sociedad tal como la conocemos hoy. Tengo intenciones mucho más siniestras.

Controlar

Tengo la intención de controlar ese desastre de radio. Quiero saber las reglas simples que sigue cuando miles de antenas deambulan por el espacio y otras mil les ofrecen contenido, desde videos de gatos hasta informes de sus autos sin conductor. Una vez que sepa que sabré dónde dar un pequeño empujón para que las cosas se muevan en la dirección preferida, ofreciéndole más videos de gatos 4K en realidad aumentada. Podemos intentar controlarlo sin conocer las reglas subyacentes, claro: pero eso es arreglar su televisor golpeándolo de lado. A veces puede funcionar, pero las probabilidades no están de tu lado.

Controlar un sistema complejo cuando conocemos su naturaleza es un proceso hermoso en sí mismo. Vemos transiciones sorprendentes y surgen nuevos patrones, lo domesticamos solo para liberar todo su potencial y dejar que brille. Puede deberse a que la complejidad se encuentra en el límite entre el orden y el caos, por lo que ofrece lo mejor de ambos mundos.

Entonces, ¿qué hay de siniestro en darte más videos de gatos y hacer hermosos patrones? No mucho, pero hay una percepción negativa común del término control como algo restrictivo, mundano y peligroso. De ahí el carácter “siniestro” de los planes de control.

Masivo mimo

Por cierto, la tecnología que estoy investigando se llama Massive MIMO. No es un nombre familiar hoy, lo sé … Pero en realidad no importa. Su efecto es lo que cuenta.

Si las matemáticas son el lenguaje de la naturaleza (Supuesto 1), comprender las escalas y los órdenes de magnitud es fluidez en este lenguaje. Vamos a intentarlo entonces.

Todos recuerdan el día en que la cantidad de dispositivos con una antena que poseían no era mayor que la cantidad de cabezales que tenían. En este momento, la cantidad de esos monstruos de antena se acerca a la cantidad de dedos que tienes, pero tendrás que estar listo para el día en que supere la cantidad de huesos en tu cuerpo. Cuando llegue el día, diez o cien veces más antenas a su alrededor se encargarán de la conexión de sus dispositivos con el mundo.

Una vez que el número de antenas alcanza el número de huesos en su cuerpo, eso es aproximadamente 200 antenas y diez veces más para soportarlo, lo que lleva a 2.200 o, si lo redondeamos, 2.500 antenas. Con ocho mil millones de nosotros, eso significará que tendremos 20 billones de antenas, el 10% de las cuales serán equipos de usuario y el 90% serán infraestructura de telecomunicaciones.

El número de colonias de abejas en el mundo es de aproximadamente mil millones, el 10% son colmenas domesticadas y el 90% son colonias salvajes. En cada uno de ellos hay de diez a cincuenta mil abejas, escojamos 20 mil como nuestro valor. Eso nos da 20 billones de antenas.

No era el reverso de un sobre en el que hice los cálculos, era la página de carreras de The Irish Times (¡ahora hay un sistema complejo!)

La conexión inalámbrica del futuro será el equivalente de uno de los sistemas complejos más impresionantes de la naturaleza, la población de abejas. El 10% de las antenas serán sus colmenas domesticadas, y el 90% es la infraestructura de telecomunicaciones salvaje que lo mantiene conectado.

Ese será Massive MIMO cuidando su línea de vida inalámbrica.

Estoy tratando de obtener una resonancia magnética para hacer una exploración PET. Enlace bioRXiv

¿Por qué haría tal cosa? El metabolismo aberrante de la glucosa ocupa un papel central en el cáncer y otras patologías. El rápido crecimiento incontrolado de las células cancerosas requiere un metabolismo diferente al crecimiento constante y controlado de las células normales. La descomposición de la glucosa, una de las principales fuentes de energía de las células, normalmente está bajo una estricta regulación por parte de la célula. En muchos tipos de cáncer, este control se pierde y la célula sobreexpresa los transportadores de glucosa para importar tanta glucosa como sea posible para alimentar el crecimiento del tumor. [1] [2] Las exploraciones PET detectan tumores a través de los rayos gamma emitidos por un análogo radiomarcado de glucosa, fludesoxiglucosa (18F) o FDG. Es probable que haya un tumor presente dondequiera que se acumule FDG ya que el marcador radiactivo 18F persiste a medida que la glucosa se descompone aún más en el ciclo glucolítico. [3]

Ir más allá de la PET midiendo el microambiente tumoral mediante resonancia magnética: la persistencia de la etiqueta radioactiva 18F causa un problema o, técnicamente, una pérdida de oportunidades. Una de las señales metabólicas más importantes en el cáncer es el efecto Warburg, la descomposición no oxidativa de la glucosa en lactato. El efecto Warburg se correlaciona con la hipoxia; La falta de oxígeno en las regiones del tumor debido a la formación insuficiente de vasos sanguíneos. Ya en 1904, se sabía que los tumores hipóxicos son resistentes a la radiación debido a la corta vida útil de los radicales producidos por la radiación en ausencia de oxígeno. [4] Por lo tanto, la presencia de hipoxia puede guiar la elección entre el tratamiento de radiación y la quimioterapia, entre otras opciones. [5] Desafortunadamente, las técnicas que pueden detectar la hipoxia in vivo son muy limitadas. [6]

La SNR limita la obtención de imágenes de metabolitos de IRM: en teoría, es posible tomar un espectro de RMN en cada región de vóxel de una exploración de IRM. En la práctica, la señal limitada al ruido limita esta técnica a las mediciones estáticas de la concentración de metabolitos. Este es un problema ya que necesitamos inyectar un marcador para seguir el proceso metabólico para seguir las actividades de las enzimas individuales. Para superar esto, se inventó una técnica llamada DNP que consiste en enfriar la muestra a casi cero absoluto y transferir la polarización mucho más fuerte de una molécula al trazador. [7] El problema con DNP es que es:

  1. Muy caro, incluso más que el PET.
  2. No funcionará para todas las moléculas, incluida la glucosa

Matemáticas al rescate: podemos hacer dos suposiciones débiles:

1. Solo unos pocos metabolitos están presentes

2. La señal varía suavemente con el tiempo y el espacio.

Esto implica que la matriz de señal es lo que los matemáticos llaman rango bajo , se puede reconstruir como la combinación lineal de estructuras más simples. Una aproximación de rango bajo como la Descomposición de valores singulares utiliza el hecho de que los vectores más ponderados en la aproximación corresponden a la señal, mientras que los otros probablemente corresponden al ruido. Deséchelos y podrá obtener una señal de limpieza.

Una descomposición de valor singular en cada vóxel se encargaría de la correlación en el tiempo. Pero, ¿qué pasa con la correlación en el espacio? Resulta que es mucho más eficiente trabajar con cada vóxel simultáneamente y construir un modelo global utilizando matrices que corresponden a imágenes como base en lugar de vectores mediante la factorización de tensor. Con esta técnica, pudimos aumentar la SNR> 15 veces y detectar directamente el metabolismo de la glucosa sin DNP, que en 2014 se consideraba imposible. [8]

La cuadrícula azul en la parte inferior son los datos sin procesar de uno de los experimentos de un ratón con un xenoinjerto de tumor de pierna. La línea blanca representa el contorno del tumor. Voxels son 1.5 x 1.5 x 16 mm

Un ejemplo de uno de los espectros. Cada pico de glucosa está en el lugar correcto y se resuelve aunque esté completamente ausente en los datos sin procesar:

Se toma una imagen cada 12 segundos que permite medir la cinética de la descomposición de la glucosa en lactato.

Una representación pictórica de la técnica de factorización de Tensor:

Notas al pie

[1] Expresión de GLUT1 en tumores malignos y su uso como marcador inmunodiagnóstico

[2] Transportadores de glucosa en el metabolismo del cáncer.

[3] http://www.snm.org/docs/PET_E-Li

[4] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc

[5] Radiosensibilización hipóxica: adorada e ignorada.

[6] La respuesta de Jeffrey Brender a ¿Podría la resonancia magnética también realizarse con electrones en lugar de con espines nucleares?

[7] La ​​respuesta de Jeffrey Brender a ¿Cómo se puede aumentar la proporción de estados de rotación hacia arriba para reducir los estados de núcleos polarizables en un campo magnético, más allá del promedio térmico, sin cambiar la temperatura?

[8] Imágenes por resonancia magnética de la glucólisis tumoral utilizando glucosa hiperpolarizada marcada con 13C

Quién soy: soy un estudiante de biotecnología y actualmente estoy completando mi licenciatura de una universidad de renombre: St. Xavier’s College, Ahmedabad. Mi universidad motiva a los estudiantes a realizar investigaciones de pregrado que pueden aumentar su interés en el campo de la ciencia y pueden darles un buen comienzo en sus futuros estudios de investigación.

¿De qué se trata mi investigación?

Nanoportadores biocompatibles y biodegradables para la entrega dirigida de fármacos y agentes apoptóticos.

Mi trabajo actual está relacionado con la administración de medicamentos utilizando nanopartículas de quitosano como portador del medicamento. Mi intención principal es sintetizar partículas complejas que son altamente específicas y selectivas para el tejido objetivo. El cáncer y otras enfermedades relacionadas tienen mucha cura hoy en día y gracias a todos los grandes investigadores que le dedicaron su vida.

Sin embargo, la cura siempre tiene un efecto secundario. Por ejemplo, la quimioterapia y la radioterapia tienen diferentes efectos secundarios que incluyen pérdida de cabello, infertilidad, daño a los tejidos, afecta la actividad de la médula ósea, etc. Los medicamentos contra el cáncer también pueden afectar las bioprofesiones de las células normales, lo que puede ser perjudicial. ¿Cuál puede ser la solución? ¿Cómo podemos disminuir los efectos secundarios de las drogas? La respuesta proviene de la nanociencia.

Las nanopartículas pueden actuar como una pequeña molécula transportadora que puede administrar el medicamento a las células específicas y específicas. Pero, ¿cómo se pueden concretar las nanopartículas? La respuesta es Aptamers .

  • Los aptámeros son el oligonucleótido corto que toma una conformación secundaria e interactúa específicamente con la proteína diana.
  • Son bastante similares a los anticuerpos en términos de función pero más específicos y selectivos.
  • La selección de los aptámeros se realiza utilizando SELEX, donde vamos por una serie de pasos que incluyen una selección positiva y negativa de los aptámeros contra las proteínas objetivo.

Cada cáncer expresa un tipo diferente de proteínas de superficie en comparación con las células normales. Por lo tanto, el primer paso es estudiar qué tipo de proteína única se expresa en las células cancerosas del paciente [1]. Los aptámeros se pueden seleccionar del grupo de oligonucleótidos utilizando SELEX [2].

Imagen [3]

Estos aptámeros se pueden vincular a las nanopartículas para proporcionar especificidad. Sin embargo, hay un problema más. Incluso si seleccionamos el aptámero específico y las nanopartículas se unen a la proteína específica expresada en la superficie de las células cancerosas, no es necesario que la célula absorba la nanopartícula.

Por lo tanto, para aumentar la capacidad de las nanopartículas para ingresar a la célula, se pueden usar ciertos péptidos pequeños conocidos como péptidos penetrantes de células. Este péptido mejoraría la absorción celular de las partículas [4]. Dentro de la célula, estas partículas se disociarían y liberarían el fármaco / molécula. Si la célula objetivo es cáncer, entonces uno debe usar agentes apoptóticos que pueden matar estas células.

¿Qué tipo de moléculas se pueden usar para inducir apoptosis? Bueno, muchas personas ya están trabajando en el cáncer y quería probar algo diferente y nuevo. Así que terminé seleccionando moléculas naturales de plantas que pueden inducir apoptosis. Estoy trabajando en diferentes moléculas que incluyen Licochalcona A [5] (y otros flavonoides), curcumina y otros flavonoides que según se informa tienen actividad anticancerígena. Sin embargo, cargar estas moléculas en las nanopartículas de quitosano es muy difícil.

La licocalcona A es un tipo de molécula hidrófoba y un tipo de fenol natural (flavonoide). Para arrastrar las moléculas a la nanopartícula de quitosano, necesita una carga negativa (ya que el quitosano es una molécula cargada positivamente). Por lo tanto, o necesitamos modificar la molécula, o establecer el pH de manera que el grupo OH pierda el protón. La síntesis de quitosano NP para moléculas lipofílicas es posible [6].

La síntesis del quitosano NP puede realizarse mediante un método diferente que incluye el método de gelificación iónica. El método de gelificación iónica emplea una reacción de quelación simple utilizando STPP (tripolifosfato de sodio) [7]. Para evitar la agregación de NP, se pueden usar agentes de recubrimiento como el PEG.

¿Por qué el quitosano?

El quitosano se produce a partir de la quitina, que es uno de los carbohidratos más abundantes. Es quitina desacetilada y, por lo tanto, tiene un grupo -NH2 en el segundo carbono.

  • Immunosafe
  • Origen biológico: biocompatible y biodegradable.
  • Menos efectos secundarios.
  • Fácil de sintetizar y almacenar.

Las nanopartículas metálicas a menudo se acumulan dentro del cuerpo y causan cambios en la expresión génica y daños en el ADN. Sin embargo, no se ha informado de tal problema con las nanopartículas biopoliméricas. Por lo tanto, incluso si el quitosano (o cualquier otro biopolímero) se retiene en el cuerpo, no tendrá problemas perjudiciales. Se puede eliminar fácilmente del cuerpo o se degrada. Esto justifica mi objetivo: nanoportadores biocompatibles y biodegradables.

Imagen: Una imagen ideal de nanopartículas con aptámero y CPP.

Hasta ahora.

Cada trabajo de investigación necesita mucha paciencia y esfuerzos constantes. ¡Hasta ahora he fallado como cualquier cosa!

Inicialmente, comencé a sintetizar NP en blanco que tuvo éxito y obtuvo un tamaño de partícula en el rango de 250-350 nm. Luego comencé a trabajar con una muestra cruda de regaliz (disolviendo el polvo de raíz en metanol y filtrándolo) e intenté cargarlos. Se sintetizaron partículas en el rango de tamaño de 200 nm y 52% de eficiencia de carga de Licochalcona A y otros componentes similares (UV a 254, 312 y 377 nm [8]). Sin embargo, el potencial zeta del NP era alto, lo que sugiere que las partículas son inestables.

Estos datos no pueden considerarse infalibles y se deben realizar muchos otros ensayos . Además, para saber si la Licochalcona A fue adsorbida en la superficie o atrapada dentro del NP necesita ser estudiada. La caracterización más básica del NP se realiza utilizando DLS (dispersión dinámica de la luz: para el tamaño) y Zetasizer (para el potencial zeta).

Es un largo camino por recorrer …

Atrasos. Trabajar a nivel de pregrado no es fácil. Nos faltan muchos recursos necesarios para la caracterización de NP. Necesito comunicarme con otros institutos conocidos para DLS y Zetasizer. Incluso estoy tratando de comunicarme con diferentes profesores que están trabajando en proyectos similares y pueden guiarme a través del trabajo, pero siempre recibí un ‘NO’. Trabajar con aptámeros y CPP todavía es un largo camino por recorrer y no es el final para mí.


PD: Proporcione sus sugerencias y correcciones.

Notas al pie

[1] El aptámero MUC1 conjugado con nanopartículas de quitosano, un portador dirigido eficiente diseñado para la administración de SN38 contra el cáncer.

[2] Enfoques actuales en SELEX: una actualización de la tecnología de selección de aptámeros.

[3] Imagen en d5pharma.com

[4] Quitosano conjugado con péptido penetrante de células para un suministro mejorado de ácido nucleico

[5] La licocalcona A como un potente agente antitumoral suprime el crecimiento de células SCC-25 de cáncer oral humano in vitro a través de vías dependientes de caspasa-3.

[6] Nanopartículas de quitosano para la administración de fármacos anticancerosos lipofílicos: desarrollo, caracterización y estudios in vitro en células cancerosas HT29.

[7] Síntesis escalable de gelificación iónica de nanopartículas de quitosano para la administración de fármacos en mezcladores estáticos.

[8] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc

Enlace obligatorio a lugares donde puede leer / acceder a información sobre toda la investigación que he realizado: Perfil de Research Gate || Perfil de Google Académico

Antes de responder a la pregunta, permítame analizar dónde investigo (es relevante): soy parte de la división de imágenes moleculares dentro de un hospital de investigación académica. Nuestro grupo es de aproximadamente 20 personas, con científicos y médicos de diversos orígenes. El grupo se enfoca en desarrollar, refinar y usar métodos, específicamente técnicas de imágenes cerebrales del área de Medicina Nuclear e Imágenes Moleculares, y usar esos métodos para estudiar la función y la biología del cerebro.

Nuestro grupo también realiza una buena cantidad de trabajo clínico, generalmente en forma de ensayos clínicos y de drogas que involucran imágenes, y proyectos preclínicos de colaboración con otros grupos (tanto dentro como fuera de nuestra institución).

Día a día, paso algún tiempo trabajando en el trabajo de servicio y los proyectos de colaboración anteriores, y algo de tiempo en mis propios proyectos. Lo que vincula estos diversos proyectos es que estamos utilizando las herramientas de imágenes moleculares desarrolladas por nuestra sección para estudiar sistemas neurorreceptores específicos ( in vivo , a través de imágenes cerebrales ) en el contexto de diversas enfermedades y afecciones.

Por ejemplo, uno de mis proyectos es estudiar el receptor metabotrópico de glutamato en el contexto del abuso de drogas. Paralelamente, estoy trabajando para mejorar los métodos de cuantificación (traduciendo las imágenes a parámetros biológicos relevantes como la densidad del receptor), y también tratando de averiguar cómo fusionar datos de diferentes técnicas de imagen (como PET, DTI y fMRI) para obtener más cuadro completo de un proceso / enfermedad.

Uno de los proyectos de colaboración en los que participo analiza los sistemas de glutamato (mGluR5), dopamina (D1 / D2) y serotonina (transpoter 5HT) en el síndrome de Tourette; en ese proyecto estamos tratando de entender si existe alguna interacción.

Nuestro grupo también participa actualmente en varios ensayos clínicos que involucran la enfermedad de Alzheimer (específicamente con varios biomarcadores basados ​​en PET).

¡Gracias Jeffrey Brender por el A2A!

Actualmente estoy trabajando en un sistema de reconocimiento de objetos visuales 3D basado en aprendizaje automático (ML). Para recuperar la pose de objetos en 3D (rotaciones en 3D + traducciones en 3D) de objetos conocidos a través de aprendizaje supervisado / no supervisado, sin o muy poca artesanía. ¿Por qué?

  • La detección de objetos (reconocimiento + localización) es un problema muy difícil de resolver mediante algoritmos, especialmente algoritmos basados ​​en ML. La mayoría de los sistemas hacen reconocimiento sin localización o hacen reconocimiento + localización 2D (cuadro delimitador). Uno de los objetivos del proyecto es construir un sistema de aprendizaje robusto para la recuperación rápida de lo que está presente en la escena + donde está en el espacio 3D con el propósito de aplicaciones robóticas. Por cierto, estoy construyendo un robot, años de fabricación.
  • Aprenda a recuperar la pose de objetos 3D no rígidos conocidos. Como la pose humana, de pie o sentado.
  • Aprenda de muy pocos ejemplos: Aprendizaje único. Lo que actualmente es un problema para la mayoría de los algoritmos ML de última generación.

Es importante que los robots entiendan sus entornos 3D y los objetos que están allí mediante el aprendizaje o la adaptación con el propósito de la navegación y la manipulación de objetos, como descubrir cómo evitar objetos en el camino o recoger objetos.

No soy un investigador sino un ingeniero apasionado, por lo que actualmente no estoy haciendo esfuerzos de publicación ni tengo planes futuros para hacerlo. Aunque podría abrir el trabajo de código abierto, tal vez, en el futuro.

Actualmente está funcionando bien en todos los aspectos del alcance del proyecto. Aunque el área que necesita atención seria es la estimación de pose 3D no rígida.

Espero que esto ayude.

Investigación actual en Física .

Las frecuencias de dimensión cero a través del análisis de Fourier dan lugar a la “simulación” de cronones grandes y pequeños, el cronón es un átomo de tiempo (“una partícula elemental, un” quark “de tiempo”). Podemos postular la existencia de varios quarks de tiempo (arriba, abajo, etc.) cuyas propiedades se cancelan entre sí en pares y, por lo tanto, derivan la flecha de tiempo (asimetría). Por lo tanto, las partículas se entregan señales de secuenciación a través de los cronones, el efecto acumulativo de esto ha demostrado ser la gravedad.

“Los lapsos de tiempo cuánticos son … una característica esencial de los cambios sufridos por los elementos matriciales evaluados por la función propia de energía de los operadores estadísticos que evolucionan de acuerdo con una discreción temporal intrínseca característica del comportamiento estrictamente irreversible”.

La partícula no es un reloj ideal, pero media el tiempo en sí, de manera similar a la relación con el Higgs y la masa. Lo que llamamos tiempo es la interacción de los cronones en un campo. El campo es el tiempo mismo. Los cronones intercambian una partícula y, por lo tanto, ejercen una fuerza que llamamos tiempo. Introducir el tiempo como una quinta fuerza da lugar a la interpretación cuasi determinista de las teorías cuánticas y vincula inextricablemente el tiempo con otras propiedades de las partículas, como la masa.

Los “eventos” son perturbaciones en el campo del tiempo y son distintos de las interacciones cronónicas. Las interacciones de los cronones (es decir, el intercambio de partículas) en el campo de tiempo generan “tiempo” (pequeña t) y asimetría de tiempo a medida que los observamos.

Mi trabajo es, por lo tanto, una teoría de campo del tiempo.

El espacio de tiempo se puede observar como una función con el colapso mediado por el observador. Todos los cronones están enredados en el “momento” exacto del Big Bang. Esto produce un QFT relativista con cronones en su campo Quanta (estados excitados). La integración se logra a través de las superposiciones cuánticas.

Los cronones como estados de excitación (perturbaciones estocásticas, vibraciones) se relacionan muy bien con QLG y las teorías de súper cuerdas, en el caso de las teorías de cuerdas sin la necesidad de dimensiones adicionales y la “música de las esferas”. Las perturbaciones también producen una nueva relatividad general: las perturbaciones acumulativas “emergentes” equivalen a una distorsión (curvatura) del espacio-tiempo. Ambas teorías de cuerdas, la gravedad de bucle cuántico y la relatividad general (aunque más dinámica) son algunos de los casos especiales más frecuentes de la teoría de campo de Chronon.

La teoría puede explicar la materia oscura y la energía con el tiempo (mi corazonada) y la búsqueda de una teoría rigurosa basada en pruebas podría darnos un ataque a las tercas variables “ocultas” a través de la deducción ontológica.

Las partículas que interactúan con campos no gravitacionales pueden verse como relojes cuya trayectoria no es geodésica de Minkowsky.

Un campo en el que un reloj lo suficientemente pequeño no es geodésico puede describirse mediante un campo de tiempo escalar cuyo gradiente tiene una curvatura distinta de cero. El campo escalar es real, que describe la aceleración de los relojes neutros hechos de materia cargada o imaginario, que describe la aceleración de los relojes de materia tipo Majorana.

De esta manera, los campos escalares agregan información al espacio-tiempo que no se puede realizar como una coordenada porque se puede medir desde un submúltiple de referencia a lo largo de diferentes curvas.

En una variedad de “Big Bang”, el campo es simplemente un límite superior en el tiempo medible mediante la interacción de los relojes, hacia atrás desde cada evento hasta la singularidad del Big Bang como un límite solamente.

En el espacio-tiempo De Sitter y Anti de sitter, los submúltiples de referencia a partir de los cuales se mide el tiempo a lo largo de curvas integrales se describen como todos los eventos en los que un campo escalar es cero. La solución no necesita ser única, pero la representación del campo de aceleración mediante una matriz antisimétrica es única hasta los grados de libertad SU (2) * U (1).

La materia en la ecuación de Einstein-Grossmann se reemplaza por la acción del campo de aceleración, es decir, por una acción geométrica que no es anticipada solo por la métrica. Esta idea conduce a un nuevo formalismo de la materia que reemplaza al tensor de momento de estrés-energía convencional. El formalismo se desarrollará principalmente para la física clásica pero también para la física cuántica. El resultado es que un positivo manifiesta una gravedad de atracción pequeña y un campo de aceleración repelente más fuerte pero pequeño que repele incluso las partículas no cargadas que miden las propiedades que tienen masa en reposo.

La teoría conduce a conjuntos causales. El espacio-tiempo existe solo cuando una función de onda de cronón colapsa. Aún queda trabajo por hacer para reemplazar las partículas por cadenas de eventos de colapso. La teoría en su forma cuántica es de eventos y no de partículas. La gravedad podría ser eléctrica a través de un campo de cronón geométrico.

Investigación actual en Matemáticas.

Hace unos años, creé un nuevo álgebra representativa ( Pluribus algebras) para resolver el llamado a las armas de Hilbert sabiendo que no decía nada más que axiomas. He decidido intentarlo a través de un conjunto de expresiones analíticas o fórmulas de las que pueden fluir todas las matemáticas, el álgebra a veces puede formar patrones geométricos, especialmente en geometría aritmética y algebraica. Algunas sugerencias muestran que se puede vincular a la función zeta para la cual un enfoque divergente ha encontrado una dirección geométrica. especialmente en los patrones geométricos ya producidos por expresiones asintóticas.

Investigación actual en informática.

La noción de una función rotativa de texto claro fue presentada por primera vez en un oscuro documento de 1987 por un matemático húngaro, Josef Harne. Debido a que las computadoras de fuerza bruta rompieron los códigos al examinar el texto sin cifrar en busca de patrones de palabras identificables, Harne propuso un algoritmo de cifrado que, además del cifrado, cambió el texto sin cifrar descifrado en una variante de tiempo. En teoría, la mutación perpetua aseguraría que la computadora atacante nunca localizaría patrones de palabras reconocibles y, por lo tanto, nunca sabría cuándo había encontrado la clave adecuada. Mi idea no es exactamente eso, sino que se basa en un nuevo idioma que lo hace también investigación en lingüística, la traducción hace posible la rotación en ese idioma. El lenguaje sugiere una nueva forma, incluso a través de ciertas áreas populares en matemáticas para degenerar los idiomas, si esto es puramente lineal, puedo encontrar babel: EL PRIMER LENGUAJE DE LA HUMANIDAD.

Trabajo actual en Ciencia Cognitiva y Lógica Matemática

Conciencia. El modelo de conciencia a través de una nueva aritmética. Godel nos dice que la razón sobrepasa las reglas, obviamente, la mente humana está más allá de los axiomas, puede pensar en términos de dos puntos de vista opuestos y adoptar rápidamente un nuevo dominio sin ser reprogramado. La relación entre conciencia y realidad se puede modelar en términos de números y relaciones. Las propiedades de una fórmula bien formada (como ser un axioma) y las relaciones entre ellas (como una fórmula bien formada que sigue a otra) podrían representarse como propiedades aritméticas y relaciones entre números, respectivamente. Por lo tanto, gran parte de la lógica podría representarse en términos de propiedades aritméticas y de relaciones entre números, aunque, como Tarski había descubierto anteriormente, el concepto de verdad no podía representarse adecuadamente de esta manera.

Investigación actual en Humanidades.

Un poema que pretendo escribir es una idea de un libro de ciencia ficción que creo que he acumulado el conocimiento para hacerlo, le dejo que explique:

Estoy escribiendo parte de un poema extendido, como un experimento; Después de haber terminado un canto, podré elegir un enfoque para integrar los patrones dentro de todas las artes. Estoy empleando seis lenguas modernas y cuatro antiguas; incluyen la mayoría de las cosmovisiones significativas de la civilización humana. Cada uno proporciona diferentes tonos de significado y efectos poéticos; Algunas de las yuxtaposiciones son deliciosas. Cada línea del poema contiene neologismos, nacidos al extruir palabras a través de las declinaciones de otro idioma.

Como no soy más que una persona que terminaría la lista de cosas en las que estoy trabajando.

¡Qué linda pregunta!

No estoy seguro de cuántos detalles puedo entrar actualmente, pero el resumen de mi investigación actual es la identificación de péptidos de diagnóstico para el glioblastoma. Un tema clave en el glioblastoma es la aparición de tumores secundarios incluso después de la cirugía, y este trabajo tiene como objetivo producir una forma de identificar estas células marginales.

Antes de esto, estaba realizando un doctorado en enfermedades priónicas, es decir, investigando nuevas terapias y diagnósticos para estas enfermedades. Los priones son fascinantes, ¡y fueron cuatro años bien gastados! Lo más destacado fue identificar que la PrP recombinante puede actuar como un inhibidor de la propagación de priones, y que esto depende al menos en parte de la secuencia de aminoácidos.

PrP recombinante ovino como inhibidor de la propagación de priones de rumiantes in vitro

Estoy trabajando en algunas cosas, pero me enfocaré en una.

Reconstrucción de imágenes en 3D en tiempo real a partir de una sola radiografía.

El objetivo principal, aunque tiene muchas aplicaciones, es rastrear tumores pulmonares y órganos vitales durante la radioterapia.

Es complicado porque

  1. La proyección de rayos X tiene un inverso de valores múltiples, por lo que elegir el “correcto” es muy difícil.
  2. Tiene que hacerse muy rápidamente, ya que los pulmones del paciente se mueven.
  3. Los únicos datos que tenemos sobre el paciente son diez imágenes en 3D que fueron reconstruidas a partir de múltiples imágenes en 2D, todas con errores.
  4. Los rayos X tienen artefactos (ruido que no representa con precisión la anatomía del paciente), por lo que no podemos confiar en que sean correctos. Eso significa que todos nuestros datos tienen errores.
  5. Es probable que los pacientes con tumores pulmonares respiren de manera irregular, por lo que no podemos confiar en los patrones de respiración normalmente periódicos.

Nuestro método actual, probado en un paciente simulado estándar, ha sido capaz de reconstruir la imagen 3D con un error de menos de 0.2 milímetros en cualquier punto. Estoy seguro de que aumentará para pacientes reales, pero es prometedor y estoy muy entusiasmado con eso.

He estado involucrado en varias áreas de investigación a lo largo de mi educación.

Mis dos primeras experiencias de investigación involucraron catálisis, especialmente en el campo de la Química Verde. Disfruté muchísimo la experiencia, lo que me llevó a seguir trabajando en este campo hasta que comencé mi educación universitaria.

Al otro lado del espectro, también desarrollé un interés en el campo de las interacciones proteína-proteína después de aprender sobre la belleza de los productos biológicos en el entorno terapéutico. Este campo aún es relativamente incipiente y tiene un gran potencial, y personalmente creo que desempeñará un papel importante en la próxima década desde 2020 hasta 2030.

Más recientemente, completé un proyecto de investigación en el campo de la Química Medicinal. Exploré el potencial de cierto andamio en agentes antituberculosos. La carga de tuberculosis en nuestro mundo actual y el uso excesivo de antibióticos ha llevado al aumento de cepas resistentes de Mycobacterium tuberculosis a nuestros antibióticos convencionales.

La justificación de este proyecto fue doble, implicando la caracterización de la viabilidad sintética de estos análogos, así como la evaluación de su actividad biológica.


Lo importante en la investigación es que la información y la experiencia previa en investigación no deben compartimentarse. Pocos trabajos de investigación caen bien en un campo singular, y los campos a menudo toman ideas entre sí. Siempre hay una idea que uno puede aportar a la mesa, incluso cuando se ha dedicado a la investigación de “otro” campo.


Actualización 07/12/2017: Proyecto que implica el descubrimiento de agentes antituberculosos actualizado después de la finalización del proyecto.

Mi equipo está modelando esa parte de la topología de WordMaps que se enfoca en experiencia, habilidades, destrezas y talento . Durante algún tiempo, varias pruebas, incluido el comportamiento de los usuarios, han sugerido que la organización de los tokens debía mejorarse.

A continuación, siga algunos pasos que ilustran la aparición de la estructura actualizada. Examinaremos el mismo contenido en las siguientes ilustraciones. El proceso de desarrollo puede ilustrarse por el tipo de aspectos del grupo de temas que se vuelven extraíbles.

Primero buscamos cualquier presencia de ” experiencia “:

Luego agregamos ” habilidad “:

Entonces, ” habilidades “: ‘

Curiosamente, se ha encontrado que estos tres conceptos clave (en el material fuente) son cada vez más frecuentes.

Esta tendencia continúa mientras agregamos ” talento “:

Podríamos seguir agregando un clúster parcial tras otro, e, históricamente, esto ha sido lo que tenía que hacer con herramientas como el visor de n-gramas de Google . En cambio, ahora daremos rienda suelta a la exploración completa de cualquier aspecto de estos y conceptos estrechamente relacionados:

Esto, por supuesto, fue un gran salto adelante. Notamos que ciertos conceptos pueden dominar la imagen y llevar la exploración en una dirección que no estábamos buscando. Afortunadamente, podemos suprimir fácilmente cualquier parte de la imagen:

Finalmente, podemos elegir una de las otras formas de explorar nuestros datos. Ya mencioné los llamados n-gramas, así que intentemos usarlos para mostrar más información acerca de las tensiones primarias en nuestro material fuente:

Cualquiera de esto es individualmente excluible o excluible. Una cosa me parece especialmente interesante: ningún tema es totalmente dominante (la mayor parte es la aplicación 12-13% (el subtema “avanzado”).

Aunque el concepto de “experiencia, habilidades, destrezas y talento” puede parecer bastante simple, lo que emerge es una amplia gama de aspectos diferentes que a veces pueden aparecer en el mismo contexto, pero otras veces solo pueden aparecer en relación con ciertos tipos de fuentes material.

Terminemos con otro ejemplo del uso de nuestra nueva estructura de temas para explorar una pieza literaria conocida. Vamos a leer “El Príncipe” de Nicolo Macchiavelli, y queremos analizar previamente el texto antes de leer el texto completo. Esto es lo que encontramos si usamos WordMaps para buscar tokens que cumplan con nuestro criterio:

Podemos completar nuestra exploración con esta cita del trabajo de Macchiavelli:

En este momento, navegamos por textos en inglés, alemán, sueco, noruego y danés, y en cierta medida también holandés. Más, por supuesto, a seguir.

Mi situación en este momento es complicada, y no me inclino a contar demasiado sobre lo que estoy haciendo ahora por varias razones, pero puedo divergir en una cosa.

Actualmente estoy modelando nanopartículas funcionalizadas con ligando con bicapas mixtas: la hipótesis de la balsa de lípidos se está probando de manera lenta pero segura y es muy probable que exista como parte de proteínas de las membranas orgánicas. Por otro lado, existe un gran potencial de que las nanopartículas funcionalizadas con ligando se utilicen como partículas novedosas de administración de fármacos, pero una de las cosas que se ha olvidado en todas las numerosas investigaciones realizadas es que la membrana es un sistema heterogéneo compuesto de esfingolípidos, colestrol y demás, y por lo tanto, mi pregunta es: ¿cómo interactúan estas nanopartículas con las formaciones de balsas lipídicas?

Supongo que una imagen vale más que mil palabras, así que agregaré una captura de pantalla más o menos:

Actualmente estoy trabajando con el campo de fuerza MARTINI.

Hago modelos computacionales de redes neuronales biológicas subyacentes a la interacción cognitivo-emocional .

Mi artículo más reciente presenta un modelo llamado Emocional Gatekeeper (EmGate), que muestra cómo las proyecciones de la amígdala al núcleo reticular talámico (TRN) pueden regular la comunicación entre el tálamo y la corteza, mediando una forma de atención emocional.

Aquí está el diagrama esquemático del modelo:

Y aquí hay un enlace al documento:

El guardián emocional: un modelo computacional de selección y supresión atencionales a través de la ruta desde la amígdala hasta el núcleo reticular talámico inhibitorio

En este momento estoy trabajando en una extensión de parte del modelo: me estoy centrando en cómo las disfunciones en el circuito de la corteza-TRN-tálamo pueden contribuir a los síntomas de la esquizofrenia.

También hago un pequeño análisis de datos para mis compañeros de laboratorio menos inclinados matemáticamente. ¡Aprendí mucho sobre estadísticas en el proceso!

Respuesta solicitada

Mis intereses de investigación son dobles, con un amplio enfoque en las interacciones proteína-proteína de los lectores epigenéticos: primero, caracterización bioquímica, biofísica, mecanicista y estructural; segundo, diseño de fármacos basado en la estructura y desarrollo de inhibidores de moléculas pequeñas.

Mi investigación se centra en los receptores acoplados a proteínas G (GPCR), que son una gran familia de receptores responsables de una gran cantidad de procesos biológicos, como la vista, el gusto y el alivio del dolor. No es sorprendente que también comprendan del 30 al 50% de todos los objetivos para el descubrimiento de fármacos en el mercado actual. Como un objetivo clínico tan importante, se han realizado grandes esfuerzos para desarrollar nuevas terapias. Los enfoques típicos incluyen una pantalla de alto rendimiento, en la que un objetivo se analiza contra una amplia biblioteca de moléculas, con la esperanza de encontrar algunas con efecto. Como este procedimiento es costoso y requiere mucho tiempo, se han desarrollado métodos computacionales para complementarlo y se conoce como detección virtual.

El cribado virtual se subdivide clásicamente en dos categorías: basado en estructura y basado en ligando. El primero usa una estructura de proteína como guía en la cual un ligando se acopla al sitio de unión y se califica por diversos medios fisicoquímicos, mientras que el segundo solo usa información del ligando como guía y se supone que la estructura del objetivo aún no resuelto Mi proyecto entra en esta última categoría, basado en el supuesto de que ligandos químicamente similares tienen actividad biológica similar. Una expansión adicional de esta noción es la suposición de que receptores similares se unen a ligandos similares, lo cual es muy empleado en el campo de la quimiogenómica.

Utilizando una combinación de algoritmos de alineación de secuencia y estructura, mi algoritmo intenta encontrar GPCR relacionados con la consulta. Con esta información, los conjuntos de ligandos de estos GPCR relacionados pueden usarse para guiar una pantalla virtual basada en similitud química. Una ventaja importante de este método es la aplicación a GPCR huérfanos, que son GPCR que actualmente no tienen ligandos endógenos, bioactivos conocidos y / o no tienen una función conocida.

¡Pobre de mí! He trabajado o vivido en tantos laboratorios a lo largo de mi vida que pensé que tomaría un descanso para las solicitudes de la escuela de medicina, un descanso que con suerte terminará con la investigación clínica en la escuela de medicina y más allá. Llámalo cinismo, llámalo fatiga, llámalo como quieras, pero es seguro decir que he tenido una combinación de experiencias buenas y malas que contribuyen a este paréntesis. Para remediar esta falta de respuesta, definitivamente responderé a la pregunta “¿qué preocupaba su investigación anterior?” En algún lugar de Quora (no tengo el enlace). Gracias por preguntar, Jeffrey.

¡Tal vez podría describir el trabajo de mi laboratorio más reciente, si lo desea!

¿Cómo construimos sistemas autónomos de monitoreo de eventos de salud pública basados ​​en datos genómicos virales y bacterianos? Estoy principalmente en la parte de diseño de sistemas. Mis universidades pasan su tiempo construyendo modelos de cosas como “¿La infección de esta persona vino de esta otra persona?” O “¿Podemos saber si esta persona proviene de una población de alto riesgo solo por los virus en su sangre?”. Mi investigación es principalmente sobre cómo hacemos que estos modelos terminen lo suficientemente rápido como para ser útiles, cómo hacemos una interfaz de usuario que ayude en el proceso de toma de decisiones, cuál es la mejor manera de mantener los datos, cómo responderá mi sistema a la realidad mundo, qué modelos nuevos necesitamos, etc. El fin más práctico de dicho sistema.

Gracias por la pregunta Mi investigación es sobre cómo el entorno de la vida temprana afecta la búsqueda de drogas y el comportamiento posterior en la vida. Mi enfoque principal es sobre los efectos del consumo excesivo de alcohol en el cerebro en desarrollo de los adolescentes y cómo estas sesiones de consumo excesivo de alcohol pueden alterar el comportamiento motivado relacionado con la recompensa y la recompensa de neurobiología.

Diseño y modificación del prototipo de un chip corporal para humanos. Es un implante en el pecho que se lee a máquina: contiene información sobre el individuo.

Mi sitio web de investigación (a diferencia de mi sitio web de consultoría) es real-time.org. Hay más de lo que quieres saber sobre mi investigación.