بنیان

Николаевский Ванёк

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

بنیان

✨بیایید تا با قدرت سلول‌ها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم
🟣زیر نظر نشریه بنیان‌
🧬انجمن سلول‌های بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی
📩 سرپرست:
@Mohammadg124
📌 تبادلات فقط در کانال اصلی انجمن
📱انجمن در فضای مجازی:
Https://Zil.ink/KhuStemCell

Рейтинг TGlist

ТипПублічний

Верифікація

Не верифікований

Довіреність

Не надійний

Розташування

МоваІнша

Дата створення каналуГруд 01, 2024

Додано до TGlist

Груд 24, 2024

Я власник каналу

Історія змін

Статистика Телеграм-каналу بنیان

Підписників

690

24 год.

30.4%Тиждень

142.1%Місяць

9816.5%

Індекс цитування

100

Згадок1Репостів на каналах0Згадок на каналах1

Середнє охоплення 1 допису

605

12 год.1120%24 год.6050%48 год.1120%

Залученість (ER)

2.98%

Репостів18Коментарів0Реакцій1

Залученість за охопленням (ERR)

88.06%

24 год.0%Тиждень

3.72%Місяць

9.34%

Охоплення 1 рекл. допису

115

1 год.97.83%1 – 4 год.76.09%4 - 24 год.9986.09%

Під'єднайте нашого бота до каналу і дізнайтеся стать аудиторії цього каналу.

Всього дописів за 24 години

1

Динаміка

Останні публікації в групі "بنیان"

Всі дописи

17.04.202513:36

📆 ۱۷ آوریل، روز جهانی هموفیلی است

🩸 روزی برای افزایش آگاهی درباره یکی از شناخته‌شده‌ترین اختلالات خونریزی، که زندگی میلیون‌ها نفر در سراسر جهان را تحت تأثیر قرار می‌دهد. هموفیلی نوعی بیماری ژنتیکی است که در آن توانایی لخته شدن خون کاهش می‌یابد و می‌تواند حتی یک زخم کوچک را به خطری بزرگ تبدیل کند. این روز فرصتی‌ است برای هم‌صدا شدن با بیماران، خانواده‌هایشان و فعالان حوزه سلامت، تا نیازهای واقعی مبتلایان به این بیماری فراموش نشود.

نام‌گذاری این روز به افتخار فرانک اشنابل، بنیان‌گذار فدراسیون جهانی هموفیلی، انجام شده است؛ کسی که باور داشت «درمان برای همه» باید یک حق باشد، نه امتیاز.

📍 ۱۷ آوریل، نه‌تنها به ما یادآوری می‌کند که هموفیلی یک چالش فردی نیست، بلکه مسئله‌ای جهانی است که نیازمند حمایت، پژوهش و دسترسی عادلانه به درمان است. این روز نمادی‌ست از امید، آگاهی و تلاش برای آینده‌ای بدون درد برای بیماران هموفیلی.

✍ محمد قلیزاده

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

16.04.202508:29

۱۶ آوریل، روز جهانی زیست‌شناسی

این روز نمادی است از اهمیت روزافزون درک فرآیندهای حیات، از کوچک‌ترین سلول‌ها تا پیچیده‌ترین موجودات زنده. فرصتی برای تأمل درباره نقش بنیادین زیست‌شناسی در سلامت، محیط زیست، کشاورزی، و پیشرفت‌های فناورانه. زیست‌شناسی، علمی است که افق‌های تازه‌ای از زندگی را برای بشر گشوده و راه را برای نوآوری‌های چشمگیر در حوزه‌هایی همچون پزشکی بازساختی، هموار‌ کرده‌است.

روز جهانی زیست‌شناسی، به پیشنهاد اتحادیه جهانی علوم زیستی (IUBS) جهت بزرگداشت زادروز کارل فون لینه، زیست‌شناس برجسته سوئدی و بنیان‌گذار نظام طبقه‌بندی علمی جانداران، پایه‌گذاری شد. در این روز، ما نه تنها به گذشته پرافتخار این علم می‌نگریم، بلکه با امید و انگیزه به سوی آینده‌ای سبزتر، سالم‌تر و آگاهانه‌تر گام برمی‌داریم.

این روز را به تمامی دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به علوم زیستی در دانشگاه خوارزمی و تمامی زیست‌شناسان انجمن سلول‌های بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی تهران تبریک می‌گوییم.

✍ امیررضا سمندری

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

Переслав з:

12.04.202507:22

وقتشه خودت دست به‌کار شی!😎

⭕️ اهمیت تکنیک‌های PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید در علوم زیستی غیرقابل انکاره و تقریباً توی تمام شاخه‌های این علم کاربرد دارن.

🥰 مثلاً در ژنتیک پزشکی، با استفاده از PCR می‌تونیم جهش‌های ژنی مربوط به بیماری‌هارو شناسایی کنیم.
در بیوتکنولوژی، استخراج پلاسمید اولین قدم برای تولید باکتری‌های تراریخته‌ست.
و الکتروفورز ژل آگارز؟ بهترین ابزار برای بررسی صحت و اندازه‌ی قطعات DNA بعد از آزمایش‌های مختلفه! 🥇

🕯این تکنیک‌های آزمایشگاهی نه‌تنها توی تحقیقات علمی، بلکه تو بازار کار زیست‌شناسی هم حسابی کاربرد دارن:

1. آزمایشگاه‌های تشخیص طبی:
خیلی از آزمایشگاه‌های بالینی به تکنسین‌هایی نیاز دارن که بتونن PCR انجام بدن تا بیماری‌هایی مثل HPV، هپاتیت، یا COVID-19 رو تشخیص بدن.

2. شرکت‌های بیوتکنولوژی:
اگه استخراج پلاسمید و کلونینگ بلد باشی، می‌تونی تو تیم تولید کیت‌های تشخیصی، داروهای نوترکیب یا آنزیم‌های صنعتی کار کنی.

3. پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی یا شرکتی:
خیلی از پروژه‌ها دنبال کسی‌ان که تکنیک‌های پایه‌ی ژنتیک مولکولی رو بلد باشه. اگه کار PCR و الکتروفورز رو یاد بگیری، می‌تونی دستیار پژوهشی بشی و وارد مسیر پژوهش حرفه‌ای یا ادامه تحصیل بشی.

4. آزمایشگاه‌های دامپزشکی و کشاورزی:
تشخیص بیماری‌های دامی یا بررسی سلامت محصولات تراریخته، همشون به همین تکنیک‌ها وابسته‌ان.

👍اگه دنبال یه فرصت آموزشی مقرون‌به‌صرفه، کاربردی و با کیفیتی هستی که واقعاً به کارت بیاد، این دوره همون چیزیه که لازم داری! چون قراره علاوه بر آموزش تئوری پایه ای کل تکنیک ها رو خودت چندین بار قراره تو آزمایشگاه تمرین کنی! 🧑‍🎓

💲دوره‌ با قیمتی بسیار پایین‌تر از دوره‌های مشابه در موسسات آموزشی دیگه ارائه می‌شه، چرا؟ چون هدف اصلی ما سود مالی نیست، بلکه یاد دادن واقعی و فراهم کردن فرصت یادگیری برای همه‌ دانشجویان علاقه‌منده‌ست.
این دوره با کمترین هزینه ممکن طراحی شده تا هیچ دانشجویی به خاطر مسائل مالی، از تجربه‌ عملی و یادگیری تکنیک‌های کلیدی مثل PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید محروم نمونه.

🤩یاد گرفتن این تکنیک‌ها یعنی داشتن یه مهارت واقعی برای ورود به پژوهش عملی و بازار کار. پس اگه دنبال تجربه، یادگیری عملی و تقویت رزومه‌ات هستی، الان وقت خوبیه! ❤️

🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت

📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علوم‌زیستی دانشگاه خوارزمی

⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)

✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه از سمت دانشگاه و انجمن🔂

💰 هزینه ثبت‌نام کارگاه: 835 هزار تومان

💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.

➖➖➖➖➖
💙 کانال تلگرامی علمی بنیان
https://t.me/Bonyan_Magazine

🖥 انجمن سلول‌های بنیادی و مهندسی بافت در فضای مجازی
https://zil.ink/khustemcell
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🔬 اینجاییم تا با قدرت سلول‌ها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم.

Переслав з:

08.04.202516:20

✉️🏛 انجمن سلول های بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی برگزار می‌کند 📣☄️

🧬 کارگاه
ژنتیک مولکولی؛ آزمایش‌های استخراج پلاسمید، الکتروفورز و PCR

- آموزش کامل به‌صورت تئوری و عملی🔺
- انجام تست توسط خود کارآموز ❤️
- رفع اشکال کامل توسط مدرس💙
- کمترین قیمت ممکن در مقایسه با موسسات و آزمایشگاه‌های خارج‌ از دانشگاه 💲

🎓 مدرس: سرکار خانم فاطمه خدابنده

🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت

📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علوم‌زیستی

⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)

✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه

💲 هزینه ثبت‌نام کارگاه: 835 هزار تومان

💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.

➖➖➖➖➖➖➖➖
انجمن را در فضای مجازی دنبال کنید 👇
🖥 https://zil.ink/khustemcell

08.04.202511:33

🧬 انقلابی در شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۳

🧫 مهندسی بافت و درمان سلولی با هوش مصنوعی
مهندسی بافت یک حوزه‌ی میان‌رشته‌ای است که از اصول مهندسی، زیست‌شناسی و پزشکی برای تعمیر و بازسازی بافت‌ها و ارگان‌ها استفاده می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل ویژگی‌های فیزیکی و بیولوژیکی مواد مختلف، به بهینه‌سازی استراتژی‌های مهندسی بافت کمک کند. این فن‌آوری در طراحی داربست‌های مؤثر برای رشد سلول‌ها و ساخت بافت‌های جدید نقش دارد.

📌 همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در انتخاب روش‌های ساخت داربست و کنترل کیفیت فرآیندهای ساخت کمک کند. در درمان سلولی، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی بهترین سلول‌ها برای بیماران، بهینه‌سازی شرایط رشد و همچنین تعیین دوز و زمان‌بندی مناسب برای تحویل سلول‌ها کمک کند.

💻 این تکنولوژی می‌تواند در ردیابی سلول‌ها و بررسی تأثیرات درمان نیز مؤثر باشد، اگرچه چالش‌هایی مانند کیفیت داده‌ها و پیچیدگی سیستم‌های بیولوژیکی وجود دارد.

🔬 طراحی آزمایش بالینی، نظارت بر بیمار و آموزش بیمار با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی بیماران مناسب برای درمان‌های جدید و بهبود تحلیل‌های آماری به طراحی آزمایش‌های بالینی کمک کند. این امر کارایی آزمایش‌ها را افزایش داده و تعداد بیماران مورد نیاز را کاهش می‌دهد.

🩺 در نظارت بر بیمار، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های بزرگ، تغییرات سلامت بیماران را شناسایی کرده و به مراقبت به موقع و جلوگیری از مشکلات کمک می‌کند. همچنین، با خودکار کردن وظایف روتین، زمان و هزینه‌ی نظارت را کاهش می‌دهد. در آموزش بیمار، هوش مصنوعی با تولید موارد آموزشی شخصی‌سازی شده و بهبود دسترسی به منابع، یادگیری را تسهیل می‌کند. این تکنولوژی می‌تواند شکاف‌های آموزشی را شناسایی کرده و کیفیت آموزش را بهبود بخشد.

📍 استفاده از هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین (Machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) در زمینه‌ی پزشکی بازساختی و مهندسی بافت، امکان تجزیه و تحلیل انواع داده‌های جدولی و تصویری را فراهم می‌کند و پتانسیل قابل توجهی را برای تجزیه و تحلیل، بهینه سازی و پیش‌بینی داده‌ها نشان داده است.

✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

07.04.202511:31

🧬 انقلابی در شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۲

برخی از مهم ترین حوزه‌های پزشکی بازساختی که هوش مصنوعی می‌تواند برای آنها مفید باشد عبارتند از:

💊 رهایش دارو
در زمینه‌ پزشکی بازساختی، کشف دارو شامل شناسایی مولکول‌ها، بیولوژیک‌ها یا سایر عوامل درمانی است که می‌توانند به بازسازی بافت و بهبود عملکرد کمک کنند. توسعه‌ی دارو به دلیل کمبود فن‌آوری‌های پیشرفته محدود است.

💻 برای غلبه بر چالش‌هایی مانند هزینه بالا و زمان بر بودن فرآیندهای سنتی توسعه‌ی دارو، هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری قدرتمند پدیدار شده است که می‌تواند داده‌های بزرگ ترکیبات شیمیایی را تحلیل کرده و پیش‌بینی کند که کدام درمان‌ها برای بیماری‌های خاص بهترین عملکرد را دارند. همچنین با استفاده از هوش مصنوعی، محققان می‌توانند به بینش‌هایی در مورد عملکرد هدف دارویی و اثربخشی بالقوه آن دست یابند، که این امر موجب صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود.

📌 علاوه‌براین، هوش مصنوعی می‌تواند سمیت کاندیداهای دارویی بالقوه را با تحلیل ساختارها و خواص شیمیایی آن‌ها پیش‌بینی کند. این موضوع می‌تواند به شناسایی نگرانی‌های موارد ایمنی در مراحل اولیه فرآیند کشف دارو کمک کرده و ریسک رخدادهای نامطلوب را کاهش دهد. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در طراحی مولکول‌های جدیدی که برای کاربردهای درمانی خاص بهینه‌سازی شده‌اند، کمک کند.

🧪 مدل‌سازی بیماری
مدل‌سازی بیماری شامل ساخت مدل‌های آزمایشگاهی برای مطالعه‌ی مکانیسم‌های بیماری و آزمایش درمان‌های ممکن است. این روش به محققان کمک می‌کند تا درک کاملی از پاتولوژی بیماری بدست آورده و اهداف درمانی جدید شناسایی کنند.

📊 همچنین، مدل‌سازی بیماری می‌تواند برای غربالگری داروها و شناسایی کاندیداهای دارویی مؤثر استفاده شود. هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل داده‌های مدل‌های بیماری کمک کرده و الگوها و ارتباطات جدیدی شناسایی کند. یکی از مزایای اصلی این روش، ایجاد مدل‌های شخصی‌سازی شده با استفاده از سلول‌های خاص بیمار است که به محققان امکان می‌دهد بیماری را در یک زمینه دقیق‌تر و مرتبط‌تر مطالعه کنند.

👾 هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی جهش‌های ژنتیکی و عواملی که به پیشرفت بیماری کمک می‌کنند، مفید باشد و این اطلاعات برای توسعه‌ی درمان‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود.

06.04.202511:32

🧬 انقلابی در شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۱

🧬 پزشکی بازساختی به طور مداوم، در حال پیشرفت است و هدف آن ترمیم، بازسازی یا جایگزینی بافت‌ها و اندام‌های آسیب دیده یا ناسالم با استفاده از رویکردهای پیشرفته مانند درمان‌های مبتنی بر سلول‌های بنیادی، ژن درمانی و مهندسی بافت است. با این وجود، ترکیب فن‌آوری‌های هوش مصنوعی (AI) درهای جدیدی را برای تحقیقات در این زمینه باز کرده است.

🤖 هوش مصنوعی پتانسیل بهبود و سرعت بخشیدن به جنبه‌های مختلف تحقیق و توسعه‌ی پزشکی بازساختی را دارد، به ویژه، زمانی که الگوهای پیچیده در آن دخالت دارند.

🧠 هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی
هوش مصنوعی به یک جنبه‌ی حیاتی در انجام شبیه‌سازی‌های محاسباتی در کاربردهای پزشکی تبدیل شده است و مزایای متعددی از جمله هزینه کمتر و نتایج سریع‌تر در مقایسه با سایر رویکردهای تحقیقات پزشکی مانند‌ روش‌های بالینی و آزمایشگاهی ارائه می‌دهد. با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی، محققان و پزشکان امیدوارند به نتایج دقیق و کارآمدتری دست یابند و در نهایت کیفیت زندگی افراد و جوامع را بهبود بخشند.

👾 یادگیری عمیق می‌تواند با تسهیل کارهایی مانند تجزیه و تحلیل مجموعه‌ی داده‌های بزرگ از داده‌های مولکولی و ژنتیکی و شناسایی الگوها و همبستگی‌هایی که ممکن است توسط محققان انسانی نادیده گرفته شود، به سرعت بخشیدن توسعه‌ی درمان‌های احیا کننده کمک کند. همچنین این موضوع می‌تواند به محققان کمک کند مکانیسم‌های بیماری زمینه‌ای را بهتر درک کنند و درمان‌های مؤثرتری برای مقابله با آنها ایجاد کنند.

✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

05.04.202511:31

👽 ترکیبات زیستی ایده‌آل در عصر نوین

💉 بهینه‌سازی ترکیبات زیستی یک فرآیند پیچیده محسوب می‌شود که هدف آن طراحی و ارتقای کیفیت ترکیبات بیولوژیکی است. امروزه این فرآیند در صنایع مختلف به‌خصوص داروسازی، مورد توجه قرار گرفته است.

📈 طی فرایند بهینه‌سازی ترکیبات بیولوژیکی، ابتدا تاثیر آن بر بدن و ساختارش را بررسی می‌کنند. سپس به کمک مدل های QSAR رابطه کمی بین ساختار و فعالیت ترکیب بررسی و در مرحله بعدی، در راستای ارتقای کیفیت ترکیب، ساختار آن به روش‌های مختلف تغییر داده می‌شود. با کمک SAR تاثیر تغییرات اعمال شده را بررسی می‌کنند‌. به این ترتیب الگوریتم های بهینه سازی را پیدا می‌کنند. سپس در شرایط in vivo و in vitro، ترکیب دارای ساختار جدید را ارزیابی می‌کنند. در مرحله‌ی آخر، پس از تجزیه و تحلیل داده های بدست آمده، ترکیب را توسعه می‌دهند تا در فعالیت های پزشکی و داروسازی مورد استفاده قرارگیرد.

🔸حالا اگر در بهینه‌سازی ترکیبات زیستی از هوش مصنوعی کمک بگیریم چی‌ میشه؟
🤖 هوش مصنوعی با هدف کمک به انسان‌ها جهت افزایش سرعت و کیفیت فعالیت ها ساخته شده پس بی‌شک استفاده از آن در بهینه‌سازی ترکیبات زیستی موجب صرفه‌جویی در زمان و انرژی می‌شود.

👾 یکی از مزیت‌های اصلی استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه، توانایی آن در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها است. از آنجایی که داده‌های بدست آمده طی فرایند بهینه‌سازی ترکیبات زیستی اغلب زیاد و پیچیده هستند، با کمک هوش مصنوعی می‌توان داده‌ها را سریع‌تر تحلیل کرد و روابط بین آن‌ها را پیدا کرد.

🤝 همچنین با استفاده از الگوریتم‌های تولید ترکیب، هوش مصنوعی می‌تواند ساختارهای جدیدی را پیشنهاد کند که احتمالاً دارای فعالیت بیولوژیکی مطلوب هستند.

‼️اما در استفاده از هوش مصنوعی باید دقت زیادی به خرج داد!

🔻 یکی از نکاتی که در هنگام استفاده از هوش‌ مصنوعی در فرایند باید به آن توجه کرد، دقت انتقال اطلاعات به هوش مصنوعی است. اگر داده‌های ورودی ناقص، نادرست یا بی‌کیفیت باشند، نتایج حاصل از مدل‌ها ممکن است نادرست یا گمراه‌کننده باشند و همین موضوع می‌تواند منجر به شناسایی ترکیبات خطرناک شود.

🔻نکته‌ دیگر این است که مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً بر اساس داده‌های خاصی آموزش می‌بینند. اگر شرایط یا ویژگی‌های جدیدی در داده‌های آزمایش وجود داشته باشد که در آموزش مدل لحاظ نشده‌اند، ممکن است مدل نتواند به درستی عمل کند و نتایج قابل اعتمادی ارائه ندهد.

✍ زهرا فیروزشاهی

#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

04.04.202511:34

🤖 هوش مصنوعی در مهندسی بافت: انقلاب دیجیتال در زیست‌مهندسی!
پارت ۲

⚙️ بیورآکتورهای هوشمند برای رشد بافت‌های پیچیده
✅ کنترل فشار مکانیکی، جریان سیالات زیستی و اکسیژن‌رسانی با استفاده از هوش مصنوعی!
✅ طراحی بیورآکتورهای هوشمند که شبکه‌ی ماتریکس خارج‌سلولی (ECM) را بازسازی می‌کنند!
✅ استفاده از روباتیک زیستی و حسگرهای نانو برای نظارت لحظه‌ای بر کیفیت بافت‌های مهندسی‌شده!

🧬 شبیه‌سازی رشد بافت و مدل‌سازی زیستی
✅ مدل‌سازی رشد و تمایز سلولی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق!
✅ کاهش نیاز به تست‌های حیوانی با شبیه‌سازی دیجیتال فرایندهای زیستی!
✅ استفاده از بیوانفورماتیک و شبیه‌سازی چندمقیاسی برای بررسی برهم‌کنش‌های سلولی!

🩺 پزشکی شخصی‌سازی‌شده و ساخت بافت‌های اختصاصی برای بیماران
✅ بررسی بیومارکرهای ژنتیکی و پروتئومیک برای طراحی اندام‌های مهندسی‌شده‌ی سفارشی!
✅ پیش‌بینی واکنش سیستم ایمنی بدن به بافت پیوندی برای کاهش احتمال پس‌زدگی!
✅ استفاده از پرینت زیستی سه‌بعدی (3D Bioprinting) + AI برای تولید اندام‌های شخصی‌سازی‌شده!

⚠️ چالش‌ها و آینده!

💡با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، هوش مصنوعی در مهندسی بافت هنوز با چالش‌هایی دست و پنجه نرم میکند. کمبود داده‌های زیستی دقیق، پیچیدگی واکنش‌های سلولی و نیاز به آزمایش‌های بالینی گسترده، از موانع اصلی این فناوری هستند. اما با رشد سریع یادگیری عمیق، بیوانفورماتیک و نانوفناوری، می‌توان انتظار داشت که در آینده، اندام‌های مصنوعی سفارشی در بیمارستان‌ها ساخته شوند و نیاز به پیوند اعضا برای همیشه برطرف شود. آینده‌ی پزشکی هوشمند نزدیک‌تر از چیزی است که تصور می‌کنیم!

✍ مهدیه صبور باقرزاده

#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

04.04.202506:31

🧬 روز ملی ذخایر ژنتیکی و زیستی

📆 ۱۵ فروردین در تقویم ایران به عنوان روز ملی ذخایر ژنتیکی و زیستی نام‌گذاری شده است؛ روزی برای تأکید بر اهمیت تنوع زیستی و حفاظت از گنجینه‌های ژنتیکی کشور. این ذخایر شامل ژن‌های گیاهی، جانوری، میکروبی و انسانی هستند که سرمایه‌ای بی‌بدیل برای سلامت، کشاورزی و محیط زیست به شمار می‌روند. ایران به دلیل موقعیت جغرافیایی خاص خود، تنوع زیستی گسترده‌ای دارد که می‌تواند در حل چالش‌هایی مثل تغییرات اقلیمی و امنیت غذایی نقش کلیدی ایفا کند.

📌 ایجاد این روز ملی، گامی در جهت افزایش آگاهی عمومی و سیاست‌گذاری‌های دقیق برای شناسایی و بهره‌برداری پایدار از این منابع ارزشمند است. بدون حفاظت و مدیریت درست، بسیاری از گونه‌های بومی و منابع ژنتیکی کشور در معرض خطر نابودی قرار می‌گیرند. روز ۱۵ فروردین، یادآور این حقیقت است که سرمایه‌های زیستی و ژنتیکی تنها میراثی از گذشته نیستند، بلکه کلید توسعه پایدار و پیشرفت آینده محسوب می‌شوند.

✍ محمد قلیزاده

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

03.04.202511:32

🤖 هوش مصنوعی در مهندسی بافت: انقلاب دیجیتال در زیست‌مهندسی!
پارت ۱

🔬✨ تصور کنید که روزی علم آن‌قدر پیشرفت کند که اندام‌های زنده در آزمایشگاه ساخته شوند و هیچ بیماری منتظر پیوند عضو نباشد! مهندسی بافت دقیقاً به همین هدف نزدیک می‌شود! اما رشد و کنترل بافت‌های زنده به‌شدت پیچیده است و نیاز به نظارت لحظه‌ای و دقیق دارد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) وارد میدان می‌شود!

با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و شبکه‌های عصبی (DNNs)، می‌توان روند رشد سلول‌ها را تحلیل کرد، شرایط ایده‌آل برای تکثیر را فراهم کرد و حتی مواد زیستی هوشمند طراحی کرد!

🧪 نقش هوش مصنوعی در کنترل واکنش‌های زیستی

🔍 تحلیل داده‌های زیستی و پردازش تصاویر سلولی
✅ بررسی تصاویر میکروسکوپی سلول‌ها با استفاده از بینایی ماشین (CV) برای پایش رشد و تمایز سلولی!
✅ شناسایی سلول‌های غیرطبیعی و پیش‌بینی تغییرات بافتی در کمترین زمان ممکن!
✅ استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای کاهش خطاهای انسانی در تحلیل داده‌های زیستی!

🌡️ تنظیم شرایط محیطی برای رشد بهینه‌ی سلول‌ها
✅ کنترل خودکار دما، pH، اکسیژن و مواد مغذی با استفاده از سنسورهای زیستی هوشمند!
✅ تنظیم پارامترهای محیطی به‌صورت بلادرنگ و خودکار با کمک یادگیری تقویتی (RL)!
✅ جلوگیری از نکروز سلولی و استرس متابولیکی با تنظیم دقیق سینتیک‌های زیستی!

💊 طراحی مواد زیستی و نانوداروهای هوشمند
✅ استفاده از AI برای طراحی ساختارهای بهینه‌ی هیدروژل‌های زیستی که رشد سلول‌ها را تقویت کنند!
✅ شبیه‌سازی نانوذرات زیستی و بیومتریال‌ها برای بهبود تحویل دارو و کنترل رشد سلولی!
✅ پیش‌بینی تعامل سلول‌ها با مواد زیستی و جلوگیری از واکنش‌های منفی!

✍ مهدیه صبور باقرزاده

#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

02.04.202511:33

🤖 وقتی هوش مصنوعی دارو می‌سازد

🔬امروزه پزشکی بازساختی به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های علوم زیستی، به دنبال احیای بافت‌ها و اندام‌های آسیب‌دیده است. بااین‌حال، فرآیند کشف و توسعه داروهای مؤثر در این حوزه چالش‌های بسیاری دارد، از جمله پیچیدگی مسیرهای زیستی و هزینه‌های بالای تحقیق و توسعه. هوش مصنوعی (AI) با قابلیت پردازش حجم گسترده‌ای از داده‌های زیستی و شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های دارویی، توانسته است این روند را دگرگون کند.

🤖 الگوریتم‌های یادگیری عمیق، نه‌تنها امکان طراحی سریع‌تر داروهای جدید را فراهم کرده‌اند، بلکه دقت و کارایی درمان‌های بازساختی را نیز افزایش داده‌اند.

🧪 یکی از مهم‌ترین نقش‌های هوش مصنوعی در این زمینه، شناسایی ترکیبات دارویی با قابلیت بازسازی سلولی است. مدل‌های محاسباتی پیشرفته می‌توانند ساختارهای مولکولی را تحلیل کرده و تأثیر داروهای موجود را بر سلول‌های بنیادی بررسی کنند. این روش نه‌تنها موجب بازطراحی داروهای موجود برای کاربردهای جدید می‌شود، بلکه با پیش‌بینی دقیق عوارض جانبی، ریسک آزمایش‌های بالینی را کاهش می‌دهد.

💊 علاوه بر این، AI در توسعه نانوذرات هوشمند برای رساندن داروها به بافت‌های هدف، نقش کلیدی ایفا می‌کند و بازده درمان را به میزان قابل‌توجهی افزایش می‌دهد.

⚙️ آینده پزشکی بازساختی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، در مسیر پیشرفت‌های بی‌سابقه‌ای قرار دارد. از طراحی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس داده‌های ژنتیکی گرفته تا شبیه‌سازی واکنش‌های سلولی به داروهای جدید، این فناوری مرزهای علم را جابه‌جا کرده است.
ترکیب هوش مصنوعی با بیوانفورماتیک و مهندسی بافت، می‌تواند پزشکی را از یک علم درمانی به دانش بازآفرینی حیات تبدیل کند. 🌍✨

✍ فاطیما نظری کیان

#هوش_مصنوعی #دارورسانی #پزشکی_بازساختی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

01.04.202511:34

🥳 انقلابی در زیست‌مواد: پیش‌بینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۲

✅ انتخاب مدل هوش مصنوعی (AI Model Selection)
--» مدل های کلاسیک یادگیری ماشین
--» مدل های یادگیری عمیق که شامل
- شبکه عصبی عمیق(DNN) :داده های جدولی وعددی
- شبکه های عصبی کانولوشنی (‌CNN): داده‌هایی شامل تصاویر میکروسکوپی
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): داده‌های سری زمانی مثل تغییرات خواص زیستی با زمان

--» مدل های پیشرفته تر که شامل
- شبکه‌های عصبی گرافی: مدل‌سازی ساختارهای مولکولی ونانوکامپوزیت‌ها.
- مدل‌های مولد: مانند GANs برای شبیه‌سازی داده‌های زیستی جدید.

📝 آموزش وارزیابی مدل‌ها:
- تقسیم داده ها
- آموزش مدل
- استفاده ازمتریک های ارزیابی مدل
- جلوگیری از پیش برازش

🔰 بهینه‌سازی مدل:
- تنظیم پارامترها
- اعتبار سنجی متقابل

↩️ پیاده سازی مدل:
- ایجاد API مدل: استفاده‌از Flask برای ایجاد وب‌سرویس پیش‌بینی ویژگی‌های زیست مواد.
- تست و یکپارچه‌سازی: آزمایش مدل در شرایط واقعی و ادغام آن با سیستم‌های موجود.

✳️ به‌روزرسانی مدل:
- استفاده از MLOps برای خودکارسازی فرآیند بروزرسانی مدل با داده های جدید.
- نظارت برعملکرد مدل در طول زمان و اصلاح آن درصورت کاهش دقت پیش‌بینی.

✍ سارا شهابی

#هوش_مصنوعی #سلول‌_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

31.03.202511:31

🥳 انقلابی در زیست‌مواد: پیش‌بینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۱

🦾 استفاده.از هوش مصنوعی در مسیر پیش‌بینی‌های زیستی، نیازمند رویکرد گام‌به‌گامی شامل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش، مدل‌سازی و ارزیابی مدل‌ها است.

❇️ تعیین هدف: ابتدا باید به‌صورت شفاف، مشخص کنید که می‌خواهید کدام ویژگی زیست‌مواد را پیش بینی کنید.

🛒 جمع‌آوری داده ها(Data Collection)

📨منابع داده:
- آزمایش‌های تجربی: آزمایش های به دست آمده از آزمایش های زیستی و مکانیکی.
- پایگاه های داده عمومی : به عنوان مثال شامل PubMed, Material Projectو..
- شبیه سازی های محاسباتی :استفاده از ابزارهایی مانند Molecular Dynamics, Densit ,Functional Theory (DFT)

📑 نوع داده:
- ویژگی‌های مواد: ترکیب شیمیایی، ساختار مولکولی، مشخصات سطحی (آب‌دوست/ آب‌گریز)
- ویژگی‌های زیستی: میزان چسبندگی و تکثیرسلولی، میزان تخریب در محلول‌های شبیه‌سازی شده بدن.

📋 پیش‌پردازش داده‌ها(Data Preprocessing)
🚿 پاک سازی داده ها: حذف مقادیر پرت وداده های ناقص و تکمیل داده های گم شده باروش هایی مانند میانگین گیری یا مدل سازی داده های مفقود.

♻️ استاندارد سازی و نرمال سازی داده ها:
استفاده‌از روش‌هایی مانند Min_Max
و Scaling یا Standardization برای همگن‌سازی داده‌ها.

➰ویژگی‌سازی: استخراج ویژگی های موثر از داده ها.
انتخاب ویژگی‌های مهم بااستفاده از روش هایی مانند Features lmportance یا PCA.

✍ سارا شهابی

#هوش_مصنوعی #سلول‌_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

30.03.202511:32

💻 انقلاب یادگیری عمیق؛ از تحلیل تصاویر میکروسکوپی تا درمان‌های شخصی‌سازی‌شده

🧫 پزشکی بازساختی به‌عنوان یکی‌از امیدبخش‌ترین حوزه‌های علم پزشکی، بر ترمیم یا جایگزینی بافت‌ها و اندام‌های آسیب‌دیده ازطریق روش‌هایی مانند مهندسی بافت، سلول‌های بنیادی، و زیست‌مواد (Bio material) تمرکز دارد. در این مسیر، تحلیل تصاویر میکروسکوپی و دیگر داده‌های تصویری نقشی حیاتی در ارزیابی اثربخشی درمان‌ها ایفا می‌کند.

🩻 حجم عظیم و پیچیدگی این داده‌ها، تحلیل دستی را به فرآیندی زمان‌بر و مستعد خطا تبدیل کرده است. اینجاست که هوش‌مصنوعی و به ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep learning)، به‌عنوان راهکاری انقلابی ظاهر شده‌اند.

🧠 یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های تصویری است. در پزشکی بازساختی، این فناوری در دو حوزه کلیدی به کار می‌رود:

🔬 خودکارسازی تحلیل تصاویر میکروسکوپی

شبکه‌های هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر، با الگوبرداری از شیوه تشخیص الگوهای بصری توسط مغز انسان، میتوانند کوچکترین تغییرات در سلول‌ها و بافت‌های بدن را ردیابی کنند. برای نمونه، پژوهشگران در سال ۲۰۲۳ سیستمی طراحی کردند که با آموزش دیدن هزاران تصویر میکروسکوپی، میتواند تبدیل سلول‌های بنیادی به بافت‌های خاص (مانند سلول‌های قلبی یا عصبی) را با ۹۸٪ دقت شناسایی کند. جالب‌تر این‌است‌که این سیستم‌ها قادرند تغییراتی را در سلول‌ها تشخیص دهند که حتی زیر میکروسکوپ‌های پیشرفته هم برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، مانند نشانه‌های اولیه تغییرات شیمیایی درون سلولی که ممکن است نشاندهنده شروع یک بیماری باشند.

🧪 پیش‌بینی پیامدهای درمان

با ترکیب تصاویر و داده‌های بالینی، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند پیامدهای درمان را پیش‌بینی کنند. به عنوان نمونه، یک سیستم مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی در سال ۲۰۲۱ توسعه یافت که با تحلیل تصاویر سریالی از بازسازی استخوان، احتمال موفقیت ایمپلنت‌های زیست‌مواد را تا ۸۵% دقیق‌تر از روش‌های سنتی پیش‌بینی می‌کند.

🧬 یادگیری عمیق نه تنها سرعت و دقت تحلیل تصاویر پزشکی را افزایش داده، بلکه با کشف الگوهای پنهان، افق‌های جدیدی در درک مکانیسم‌های بازسازی بافت گشوده است. با ادامه پیشرفت‌ها در معماری‌های هوش مصنوعی و همکاری میان متخصصان رایانه و پزشکی، می‌توان به آینده‌ای امیدوار بود که در آن درمان‌های شخصی‌سازی‌شده با راهنمایی هوش مصنوعی، به استانداردی جدید در پزشکی تبدیل شوند.

✍ امیررضا سمندری

#هوش_مصنوعی #سلول‌_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

Всі дописи

Рекламувався1 день

12.04.202507:21انجمن سلول‌هاى بنيادى و مهندسى بافت

3.1K

Рекламувався2 години

12.04.202505:17انجمن سلول‌هاى بنيادى و مهندسى بافت

3.1K

Рекламувався28 хвилин

24.03.202520:00Fullerene

1.6K

Рекорди

17.04.202523:59

690Підписників

28.02.202523:59

400Індекс цитування

26.01.202523:59

736Охоплення 1 допису

24.01.202511:27

115Охоп рекл. допису

10.03.202523:59

38.46%ER

26.01.202523:59

171.16%ERR

Розвиток

Підписників

Індекс цитування

Охоплення 1 допису

Охоп рекл. допису

ERR

Популярні публікації بنیان

Всі дописи

06.04.202511:32

🤖 هوش مصنوعی پتانسیل بهبود و سرعت بخشیدن به جنبه‌های مختلف تحقیق و توسعه‌ی پزشکی بازساختی را دارد، به ویژه، زمانی که الگوهای پیچیده در آن دخالت دارند.

25.03.202511:33

🧠 سلول‌های بنیادی؛ امیدی نوین برای درمان سکته مغزی

📌 سکته مغزی، علی‌رغم وجود اطلاعات کافی برای پیشگیری از آن، به‌عنوان دومین علت مرگ در سراسر جهان شناخته‌می‌شود و روش‌های درمانی پس‌از سکته مغزی نیز بسیار محدود هستند. سلول‌های بنیادی با توانایی بالای خود در تبدیل به انواعی از سلول‌ها، تاحدی قابلیت درمان آسیب‌های مغزی ناشی از سکته را دارند.

🔬 عمده تحقیقاتی که تابه‌امروز انجام‌شده، برروی چهار نوع سلول بنیادی جنینی، عصبی، مغز استخوان و مزانشیمی متمرکز بوده است.

🧫 درمان آسیب‌های مغزی پس‌از سکته با تزریق سلول‌های بنیادی انجام می‌شود. روش‌های جدید تزریق این سلول‌ها به بخش آسیب‌دیده، دقت و کارایی بیشتری دارند و می‌توانند به کاهش عوارض جانبی کمک کنند.

💉 سلول‌های بنیادی پس از تزریق، با ورود به ناحیه آسیب‌دیده، باعث کاهش التهاب و بهبود شرایط محیطی مغز می‌شوند.
این سلول‌ها با جایگزینی سلول‌های آسیب‌دیده، بهبود اولیه‌ای را در ساختار مغزی ایجاد کرده و از مرگ سلولی نواحی مجاور جلوگیری می‌کنند. همچنین، این سلول‌ها به دلیل ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود می‌توانند باعث ساخت عروق جدید شوند که منجر به افزایش جریان خون و انتقال بیشتر مواد مغذی و اکسیژن به سلول‌های عصبی می‌شود.

🔹️ درمان مبتنی بر سلول‌های بنیادی یک رویکرد نوین و امیدوارکننده در درمان آسیب‌های مغزی پس از سکته است و مطالعات ببشتری برای بررسی اثرات جانبی درمان با این سلول‌ها و تایید کارایی و ایمنی آن مورد نیاز است.

✍ زهرا قاضی

#پزشکی_بازساختی #سلول‌_بنیادی #سکته_مغزی #درمان

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

Переслав з:

12.04.202507:22

🥰 مثلاً در ژنتیک پزشکی، با استفاده از PCR می‌تونیم جهش‌های ژنی مربوط به بیماری‌هارو شناسایی کنیم.
در بیوتکنولوژی، استخراج پلاسمید اولین قدم برای تولید باکتری‌های تراریخته‌ست.
و الکتروفورز ژل آگارز؟ بهترین ابزار برای بررسی صحت و اندازه‌ی قطعات DNA بعد از آزمایش‌های مختلفه! 🥇

🕯این تکنیک‌های آزمایشگاهی نه‌تنها توی تحقیقات علمی، بلکه تو بازار کار زیست‌شناسی هم حسابی کاربرد دارن:

1. آزمایشگاه‌های تشخیص طبی:
خیلی از آزمایشگاه‌های بالینی به تکنسین‌هایی نیاز دارن که بتونن PCR انجام بدن تا بیماری‌هایی مثل HPV، هپاتیت، یا COVID-19 رو تشخیص بدن.

2. شرکت‌های بیوتکنولوژی:
اگه استخراج پلاسمید و کلونینگ بلد باشی، می‌تونی تو تیم تولید کیت‌های تشخیصی، داروهای نوترکیب یا آنزیم‌های صنعتی کار کنی.

3. پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی یا شرکتی:
خیلی از پروژه‌ها دنبال کسی‌ان که تکنیک‌های پایه‌ی ژنتیک مولکولی رو بلد باشه. اگه کار PCR و الکتروفورز رو یاد بگیری، می‌تونی دستیار پژوهشی بشی و وارد مسیر پژوهش حرفه‌ای یا ادامه تحصیل بشی.

4. آزمایشگاه‌های دامپزشکی و کشاورزی:
تشخیص بیماری‌های دامی یا بررسی سلامت محصولات تراریخته، همشون به همین تکنیک‌ها وابسته‌ان.

💲دوره‌ با قیمتی بسیار پایین‌تر از دوره‌های مشابه در موسسات آموزشی دیگه ارائه می‌شه، چرا؟ چون هدف اصلی ما سود مالی نیست، بلکه یاد دادن واقعی و فراهم کردن فرصت یادگیری برای همه‌ دانشجویان علاقه‌منده‌ست.
این دوره با کمترین هزینه ممکن طراحی شده تا هیچ دانشجویی به خاطر مسائل مالی، از تجربه‌ عملی و یادگیری تکنیک‌های کلیدی مثل PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید محروم نمونه.

🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت

📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علوم‌زیستی دانشگاه خوارزمی

⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)

✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه از سمت دانشگاه و انجمن🔂

💰 هزینه ثبت‌نام کارگاه: 835 هزار تومان

03.04.202511:32

با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و شبکه‌های عصبی (DNNs)، می‌توان روند رشد سلول‌ها را تحلیل کرد، شرایط ایده‌آل برای تکثیر را فراهم کرد و حتی مواد زیستی هوشمند طراحی کرد!

31.03.202511:31

🥳 انقلابی در زیست‌مواد: پیش‌بینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۱

🦾 استفاده.از هوش مصنوعی در مسیر پیش‌بینی‌های زیستی، نیازمند رویکرد گام‌به‌گامی شامل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش، مدل‌سازی و ارزیابی مدل‌ها است.

26.03.202511:33

🐁 آزمایش‌های بی‌رحمانه خداحافظ؛ دنیای جدید علم با هوش مصنوعی

🎭 آزمایش بر‌روی حیوانات در تحقیقات علمی به پیشرفت‌های پزشکی کمک کرده، اما مشکلات اخلاقی زیادی نیز به‌همراه دارد. رنج و آسیب به حیوانات درگیر، یکی‌از نگرانی‌های اصلی در‌این زمینه است. به‌همین‌دلیل، استفاده از ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی برای تعیین ایمنی داروها و مواد شیمیایی بدون نیاز به حیوانات درحال توسعه است.

💻 مدل‌های کامپیوتری می‌توانند جان 8.2 میلیون حیوان را نجات دهند و هزینه آزمایشات را تا ۴۹۰ میلیون دلار کاهش دهند. این مدل‌ها همچنین داده‌های قابل اطمینان‌تری برای مصرف‌کنندگان تولید می‌کنند. پیشرفت تکنیک‌های دیپ لرنینگ در این زمینه بسیار چشمگیر بوده‌ است.

🧮 این الگوریتم‌ها قادر‌به استفاده از داده‌های وسیع از پایگاه‌های داده حاوی میلیون‌ها ترکیب شیمیایی شناخته شده هستند. با این قابلیت، می‌توانند رفتار مواد جدید در بدن انسان یا محیط زیست را به دقت پیش‌بینی کنند.

🔗 شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای قلب در توسعه دارو برای بیماران و کاهش اتکا به آزمایش‌های حیوانی موثر بوده‌اند. مدل‌های محاسباتی که سلول‌های قلب انسان را شبیه‌سازی می‌کنند، در پیش‌بینی اثرات نامطلوب دارو دقیق‌تر از مدل‌های حیوانی عمل می‌کنند.

💭 ادغام هوش مصنوعی و واقعیت مجازی در تحقیقات علمی می‌تواند روش‌های تحقیق را به جایگزین‌های بدون استفاده از حیوانات تغییر دهد. با این حال، چالش‌ها و محدودیت‌هایی در استفاده از این فناوری‌ها وجود دارد که باید برطرف شوند، از جمله وابستگی برخی ابزارهای هوش مصنوعی به داده‌های آزمایش‌های حیوانی است.

✍ محدثه صنعتگر

#هوش_مصنوعی #سلول‌_بنیادی #حیوانات_آزمایشگاهی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

22.03.202510:16

📆 ۲۱ مارس؛ روز جهانی سندروم داون

📌 روز جهانی سندروم داون در ۲۱ مارس با هدف افزایش آگاهی و حمایت از افراد مبتلا گرامی داشته می‌شود. انتخاب این تاریخ به دلیل ماهیت ژنتیکی این سندروم است که در اثر وجود یک کروموزوم اضافه در جفت کروموزوم ۲۱ ایجاد می‌شود.

🧬 سندروم داون یک اختلال ژنتیکی است که موجب تفاوت‌هایی در رشد فیزیکی و شناختی می‌شود. این افراد می‌توانند با آموزش، توانبخشی و حمایت‌های مناسب زندگی مستقلی داشته باشند و در جامعه نقش فعالی ایفا کنند.

🔬 درمان قطعی‌ برای حذف این تغییر ژنتیکی وجود ندارد، اما روش‌های حمایتی مانند گفتاردرمانی، فیزیوتراپی و آموزش ویژه کیفیت زندگی مبتلایان را بهبود می‌بخشد. تحقیقات علمی همچنان به دنبال راه‌های نوین برای مدیریت بهتر این شرایط هستند.

✨ گرامیداشت این روز فرصتی برای پذیرش و حمایت از تفاوت‌هاست. با افزایش آگاهی، می‌توان دنیایی مهربان‌تر و عادلانه‌تر برای همه ساخت.

✍ محمد قلیزاده

#سندروم_داون #اختلال_ژنتیکی #روز_جهانی

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

01.04.202511:34

23.03.202513:24

🤩 پیشرفت‌های پژوهش سلول‌های بنیادی: امیدی برای آینده پزشکی
پارت ۱

🔐 پژوهش درزمینه سلول‌های بنیادی به‌یکی‌از نویدبخش‌ترین حوزه‌های علم پزشکی تبدیل شده است. «DVC Stem» در مقاله‌ای به بررسی ظرفیت‌های این فناوری برای درمان بیماری‌ها و بهبود زندگی انسان‌ها پرداخته و نشان‌داده که این علم، در آستانه تحولی بزرگ قرار دارد.

🔎 سلول های بنیادی چیست؟

سلول‌های بنیادی، سلول‌هایی با قابلیت تبدیل به‌انواع سلول‌های بدن هستند، مثل سلول‌های عصبی، خونی یا عضلانی. این ویژگی آن‌ها را به ابزاری کلیدی برای ترمیم بافت‌ها و درمان بیماری‌ها تبدیل کرده است. سلول‌های جنینی و بالغ دو نوع اصلی این سلول‌ها هستند که هر کدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند.

🔶 دستاوردها و کاربردها

• درمان بیماری‌های مزمن: سلول‌های بنیادی پتانسیل درمان بیماری‌هایی مثل دیابت، بیماری‌های قلبی، پارکینسون و آسیب‌های نخاعی را دارند، چون می‌توانند سلول‌های آسیب‌دیده را جایگزین کنند.

• بازسازی بافت‌ها: این سلول‌ها می‌توانند بافت‌های از دست‌رفته را بازسازی کنند و وابستگی به پیوند عضو را که با مشکل کمبود اهداکننده روبه‌روست، کاهش دهند.

• تقویت سیستم ایمنی: پژوهش‌ها نشان داده‌اند که سلول‌های بنیادی خاصیت ضدالتهابی دارند و می‌توانند به تنظیم سیستم ایمنی کمک کنند، که برای بیماری‌های خودایمنی مفید است.

💡مزایای سلول‌های بنیادی مزانشیمی

سلول‌های بنیادی مزانشیمی (که از منابعی مثل مغز استخوان یا بافت چربی گرفته می‌شوند) به‌دلیل دسترسی آسان و توانایی بالای تولید در آزمایشگاه، یه گزینه ایده‌آل برای درمان هستند. این سلول‌ها نه تنها ایمن‌تر از نوع جنینی حساب می‌شوند، بلکه میتوانند به مقدار زیادی کشت داده شده و برای درمان های گسترده استفاده شود.

✍ سارینا احمدی

#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

24.03.202511:32

🤩 پیشرفت‌های پژوهش سلول‌های بنیادی: امیدی برای آینده پزشکی
پارت ۲

🔷 کاربردهای بالینی فعلی

این کاربردها همچنان در مرحله آزمایشی هستند، ولی نتایج اولیه امیدوارکننده‌‌ای را به ارمغان آورده‌اند.

1) کاهش التهاب و درد: تزریق این سلول‌ها در بیمارانی با بیماری‌های التهابی مثل آرتروز، التهاب و درد را کاسته‌اند.

2) بازسازی بافت‌های آسیب‌دیده: در مواردی مانند آسیب غضروف یا بافت‌های نرم، این سلول‌ها به ترمیم و بازسازی کمک کردند.

3) درمان بیماری‌های دژنراتیو: برای بیماری‌هایی مانند تخریب مفاصل یا مشکلات عصبی، استفاده از این سلول‌ها نتایج مثبتی نشان‌داده‌است.

🖇چالش‌ها و موانع

• مسائل اخلاقی: استفاده از سلول‌های جنینی به دلیل نیاز به جنین انسانی، با انتقادها و محدودیت‌های قانونی مواجه است.

• ایمنی و کارایی: آزمایش‌های بیشتری برای اطمینان از بی‌خطربودن و اثربخشی این روش‌ها لازم است، چون خطراتی مثل تشکیل تومور وجود دارد.

• هزینه ها: فرآیند تولید و استفاده از سلول‌های بنیادی هنوز گران است و دسترسی به این خدمات برای همه آسان نیست.

📌آینده پژوهش های سلول های بنیادی:

کارشناسان معتقدند که با پیشرفت فناوری، ازجمله مهندسی ژن، درمان‌های مبتنی بر سلول‌های بنیادی شخصی‌سازی خواهند شد. این مقاله تأکید کرده که این روش‌ها می‌توانند در آینده جایگزین درمان‌های سنتی شوند و زندگی میلیون‌ها نفر را بهبود ببخشند. سرمایه‌گذاری بیشتر و تدوین قوانین مشخص، کلید تحقق این چشم‌انداز است. سلول‌های بنیادی با وجود موانع فعلی، آینده‌ای روشن در پزشکی دارند. این فناوری می‌تواند راه‌حل‌هایی برای بیماری‌های پیچیده ارائه دهد و با ادامه پژوهش‌ها، به زودی شاهد کاربرد گسترده‌تر آن خواهیم بود.

✍ سارینا احمدی

#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

07.04.202511:31

🧬 انقلابی در شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۲

برخی از مهم ترین حوزه‌های پزشکی بازساختی که هوش مصنوعی می‌تواند برای آنها مفید باشد عبارتند از:

👾 هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی جهش‌های ژنتیکی و عواملی که به پیشرفت بیماری کمک می‌کنند، مفید باشد و این اطلاعات برای توسعه‌ی درمان‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود.

29.03.202511:34

👀 شناخت رفتار سلولی با چشم هوشمند
پارت ۲

در اینجا چند مرحله کلیدی برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در این زمینه آورده شده است:

🔭 جمع‌آوری داده‌ها:

ابتدا باید داده‌های مربوط به رفتارهای سلولی جمع‌آوری شود. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات ژنتیکی، پروتئینی، و محیطی باشند.

🔬 پیش‌پردازش داده‌ها:

داده‌های جمع‌آوری شده باید پیش‌پردازش شوند تا به فرمتی مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل شوند. این مرحله شامل پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی و کاهش ابعاد است.

📋 انتخاب مدل مناسب:

مدل‌های مختلفی برای پیش‌بینی رفتارهای سلولی وجود دارند، از جمله مدل‌های خطی، مدل‌های مبتنی بر درخت، و شبکه‌های عصبی. انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع داده‌ها و هدف پیش‌بینی دارد.

📚 آموزش مدل:

مدل انتخاب شده باید با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده شود. در این مرحله، مدل با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند.

📝 ارزیابی مدل:

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن ارزیابی شود. این مرحله شامل استفاده از داده‌های تست برای ارزیابی دقت و صحت پیش‌بینی‌های مدل است.

🔍 پیش‌بینی و تحلیل:

پس از ارزیابی مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی رفتارهای سلولی در شرایط مختلف استفاده کرد. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به پژوهشگران کمک کنند تا فرآیندهای بازساختی را بهتر درک کنند و راهکارهای جدیدی برای درمان بیماری‌ها ارائه دهند.

📍 استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی رفتارهای سلولی، پتانسیل زیادی برای تحول در علم پزشکی دارد و می‌تواند به توسعه درمان‌های جدید و بهبود بیماری‌ها کمک کند. اگر نیاز به اطلاعات بیشتری دارید، بفرمایید.

✍ دیبا شاهوار

#هوش_مصنوعی #سلول‌_بنیادی #یادگیری_ماشین

----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫

30.03.202511:32

🔬 خودکارسازی تحلیل تصاویر میکروسکوپی

🧪 پیش‌بینی پیامدهای درمان

🧬 یادگیری عمیق نه تنها سرعت و دقت تحلیل تصاویر پزشکی را افزایش داده، بلکه با کشف الگوهای پنهان، افق‌های جدیدی در درک مکانیسم‌های بازسازی بافت گشوده است. با ادامه پیشرفت‌ها در معماری‌های هوش مصنوعی و همکاری میان متخصصان رایانه و پزشکی، می‌توان به آینده‌ای امیدوار بود که در آن درمان‌های شخصی‌سازی‌شده با راهنمایی هوش مصنوعی، به استانداردی جدید در پزشکی تبدیل شوند.

Переслав з: