เว็บตรง / บาคาร่าเว็บตรง เทคนิคการสร้างภาพประสาทที่ไม่รุกรานแบบใหม่สามารถตรวจจับความผิดปกติในระยะเริ่มต้นของอุปสรรคเลือดและสมอง (BBB) ที่เกี่ยวข้องกับโรคหลอดเลือดขนาดเล็ก (SVD) ตามการวิจัยใหม่ที่ตีพิมพ์ในAlzheimer ‘s & Dementia Cerebral SVD เป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของความบกพร่องทางสติปัญญาของหลอดเลือด โดยมีหลายกรณีที่นำไปสู่ภาวะสมองเสื่อม
BBB เป็นชั้นเซลล์ที่ซึมผ่านได้ซึ่งควบคุม
การเคลื่อนที่ของไอออนและโมเลกุลระหว่างเลือดกับระบบประสาทส่วนกลาง มันขนส่งสารอาหารและปกป้องระบบประสาทส่วนกลางจากสารพิษ การอักเสบและเชื้อโรค BBB ยังเกี่ยวข้องกับการล้างโปรตีน amyloid-beta (Aβ) ที่มากเกินไปออกจากสมอง การสะสมซึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนาของโรคอัลไซเมอร์
นักวิจัยจากUniversity of KentuckyและUniversity of Southern Californiaใช้เทคนิคการถ่ายภาพ MR แบบใหม่ที่เรียกว่า diffusion-prepared arterial spin labeling (DP-ASL) เพื่อตรวจสอบการแลกเปลี่ยนน้ำใน BBB และตรวจหาความผิดปกติของ BBB ที่เกี่ยวข้องกับอัตราแลกเปลี่ยนน้ำที่เปลี่ยนแปลง พวกเขาตั้งสมมติฐานว่าอัตราการแลกเปลี่ยนน้ำที่ลดลงทั่วทั้ง BBB อาจเกี่ยวข้องกับการกวาดล้าง Aβ ที่ลดลง และอาจเป็นตัวแทนของตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของ SVD ในระยะเริ่มต้น
เทคนิค DP-ASL ใช้การถ่วงน้ำหนักแบบกระจายหลายแบบเพื่อแยกสัญญาณน้ำที่ติดแท็กด้วยแม่เหล็กจากช่องของเส้นเลือดฝอยและเนื้อเยื่อสมองโดยพิจารณาจากค่าสัมประสิทธิ์การแพร่กระจายประมาณ 100 เท่า อัตราการแลกเปลี่ยนน้ำระหว่างส่วนต่างๆ เหล่านี้ได้มาจากการใช้แบบจำลองการประมาณค่ารอบเดียวของสัญญาณ ASL
การศึกษามุ่งเน้นไปที่ระดับของ Aβ ในน้ำไขสันหลัง
ซึ่งต่ำผิดปกติเมื่อโปรตีนนี้ไม่ได้รับการล้างออกจากสมองอย่างเพียงพอ “ในขณะที่โรคอัลไซเมอร์เชื่อมโยงกับความผิดปกติของ BBB แต่มีการศึกษาเพียงไม่กี่ชิ้นที่ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างน้ำไขสันหลังอักเสบกับความเข้มข้นของAβและการแลกเปลี่ยนน้ำใน BBB โดยใช้ neuroimaging” นักวิจัยอธิบาย
นักวิจัยใช้ DP-ASL MRI เพื่อสแกนผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี 39 คน ซึ่งมีอายุระหว่าง 67 ถึง 86 ปี ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ยังมีการดึงน้ำไขสันหลังส่วนเอวและได้รับการทดสอบทางประสาทวิทยา พวกเขารายงานว่าอัตราการแลกเปลี่ยนน้ำที่ต่ำทั่วทั้ง BBB มีความสัมพันธ์กับความเข้มข้นของ Aβ ของไขสันหลังในสมองต่ำในบริเวณต่างๆ ของสมองที่เกี่ยวข้องกับโรคอัลไซเมอร์ (ทั้งสมอง กลีบหน้าผาก กลีบข้างขม่อม และพรีคิวเนียส ซึ่งเป็นบริเวณที่เกี่ยวข้องกับการทำงานที่ซับซ้อน รวมถึงความจำและการรับรู้) อย่างไรก็ตาม อัตราแลกเปลี่ยนน้ำมีความสัมพันธ์ในระดับปานกลางกับประสิทธิภาพทางประสาทวิทยาเท่านั้น
“ข้อมูลของเราบ่งชี้ถึงบทบาทสำคัญของการแลกเปลี่ยนน้ำ BBB ในการขจัด amyloid-beta และศักยภาพในการใช้ DP-ASL เพื่อประเมินการแลกเปลี่ยนน้ำ BBB แบบไม่รุกล้ำในการทดลองทางคลินิกของโรคหลอดเลือดขนาดเล็ก” Danny Wangผู้ เขียนอาวุโส กล่าวUSC Stevens Neuroimaging and Informatics Instituteในการแถลงข่าว
“ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า DP-ASL อาจให้ดัชนีที่ไม่รุกรานของความผิดปกติของการกวาดล้าง BBB ก่อนเกิดความบกพร่องทางสติปัญญาที่ตรวจพบได้” Brian Gold ผู้เขียนนำ กล่าว เสริม
การค้นพบนี้ยังสนับสนุนหลักฐานที่เพิ่มขึ้นว่า
ความผิดปกติของ BBB อาจแสดงถึงความเชื่อมโยงระหว่าง SVD กับการวินิจฉัยทางคลินิกของโรคอัลไซเมอร์ การสะสมของ Aβ มากเกินไปเป็นลักษณะเด่นของบุคคลที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคอัลไซเมอร์ แต่ยังพบเห็นได้ในหลายกรณีของ SVD ทีมวิจัยแนะนำว่าการวัดเหล่านี้ควรทำซ้ำในกลุ่มอื่น ๆ และในกลุ่มผู้เข้าร่วมจำนวนมากขึ้น เพื่อประเมินความไวและความจำเพาะของเครื่องหมายที่มีศักยภาพนี้ของฟังก์ชันการกวาดล้างที่เกี่ยวข้องกับ BBB
อย่างไรก็ตาม qubits นั้นบอบบาง แทบทุกปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมของพวกมันสามารถทำให้พวกเขาพังทลายเหมือนบ้านของไพ่และสูญเสียความสัมพันธ์ของควอนตัม – กระบวนการที่เรียกว่าการถอดรหัส หากสิ่งนี้เกิดขึ้นก่อนที่อัลกอริธึมจะทำงานเสร็จ ผลลัพธ์ก็จะไม่เป็นระเบียบ ไม่ใช่คำตอบ (คุณจะไม่ทำงานมากบนแล็ปท็อปที่ต้องรีสตาร์ททุก ๆ วินาที) โดยทั่วไป ยิ่งคอมพิวเตอร์ควอนตัมมี qubits มากเท่าใด ก็ยิ่งรักษาควอนตัมได้ยากขึ้นเท่านั้น แม้แต่โปรเซสเซอร์ควอนตัมที่ล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบันยังคงมีคิวบิตจริงไม่ถึง 100 ตัว
วิธีแก้ปัญหาสำหรับ qubit ทางกายภาพที่ไม่สมบูรณ์คือการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม (QEC) โดยการพัน qubits จำนวนมากเข้าด้วยกันในสถานะที่เรียกว่า “multipartite entangled” (GME) โดยที่ทุก qubit จะเข้าไปพัวพันกับ qubit อื่น ๆ ในกลุ่มนั้น จึงเป็นไปได้ที่จะสร้าง qubit แบบ “ตรรกะ” แบบผสม qubit แบบลอจิคัลนี้ทำหน้าที่เป็น qubit ในอุดมคติ: ความซ้ำซ้อนของข้อมูลที่ใช้ร่วมกันหมายความว่าถ้าหนึ่งใน qubit ทางกายภาพถูกถอดรหัส ข้อมูลสามารถกู้คืนได้จากส่วนที่เหลือของ qubit เชิงตรรกะ
การพัฒนาระบบแก้ไขข้อผิดพลาดของควอนตัมจำเป็นต้องมีการตรวจสอบว่าสถานะ GME ที่ใช้ใน qubit เชิงตรรกะมีอยู่และทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้ อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากที่สุด เทคนิคใหม่นี้ทำอย่างนั้น ประสิทธิภาพของเทคนิคการให้คำพยานแบบมีเงื่อนไขขึ้นอยู่กับสองกระบวนการ วิธีแรกเรียกว่าการโลคัลไลเซชัน และในการแถลงข่าวล่าสุดFarid Shahandehนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสวอนซี สหราชอาณาจักร และนักวิทยาศาสตร์ชั้นนำในการศึกษา เปรียบเทียบกับการทำน้ำผลไม้ เช่นเดียวกับที่คั้นน้ำผลไม้สกัดแก่นแท้ของผลไม้โดยการบีบลงในพื้นที่เล็กๆ
เขาอธิบายว่า “ในหลายกรณี สหสัมพันธ์ควอนตัมในระบบขนาดใหญ่ยังสามารถแปลเป็นภาษาท้องถิ่นในส่วนที่เล็กกว่าของระบบได้อีกด้วย” หากไม่มีการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น งานรับรองสิ่งพัวพันในทุกส่วนของระบบจำเป็นต้องตรวจสอบทุกการแยกสองทางที่เป็นไปได้ (“การแบ่งสองส่วน”) ของระบบ และจำนวนของการแบ่งส่วนสองส่วนแบบทวีคูณด้วยnจำนวนชิ้นส่วน อย่างไรก็ตาม ด้วยการใช้ประโยชน์จากการพัวพันที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นได้ ชาฮันเดห์และเพื่อนร่วมงานได้ลดจำนวนพาร์ทิชันสองส่วนที่ต้องตรวจสอบให้เหลือเพียงn -1 เว็บตรง / บาคาร่าเว็บตรง
