从开发先进的机器学习算法到构建能够改善全世界患者获得有效治疗的设备，从事医学物理学、生物技术和许多相关领域的研究人员继续应用科学技术来改善全球医疗保健。 物理世界 已经报道了 2022 年的许多此类创新，这里只是一些引起我们注意的研究亮点。
人工智能在所有领域
人工智能 (AI) 在医学物理学领域发挥着越来越普遍的作用——从处理诊断成像过程中产生的大量数据，到了解体内癌症的演变，再到帮助设计和优化治疗。 考虑到这一点， 物理世界 在 XNUMX 月的医学物理周上主持了一场 AI，研究深度学习在应用中的应用，包括 在线自适应放射治疗, PET成像, 质子剂量计算, 头部CT扫描分析 和 在肺部扫描中识别 COVID-19 感染.
今年早些时候，APS 三月会议的专门会议审查了一些最新的 人工智能和机器学习的医学应用，包括用于诊断和监测脑部疾病和神经退行性疾病的深度学习，以及使用 AI 进行图像配准和分割。 另一项有趣的研究是 EPFL 使用神经网络创建一个 智能显微镜 检测罕见生物事件的微妙前兆并控制其采集参数作为响应。
质子FLASH的承诺
在一项发展中，它也成为我们的 年度十大突破 对于 2022 年，今年的 ASTRO 年会上来自辛辛那提大学癌症中心的 Emily Daugherty 报告了来自 FLASH放疗的首次临床试验. FLASH 治疗——其中以超高剂量率提供治疗辐射——有望在保持抗肿瘤活性的同时降低正常组织毒性。 在这项研究中，研究人员使用 FLASH 质子疗法治疗了 10 名疼痛性骨转移患者。 他们证明了临床工作流程的可行性，并表明该治疗与传统放射疗法一样有效缓解疼痛，而不会引起意想不到的副作用。
该研究还代表了质子 FLASH 的首次人体使用。 大多数以前的临床前 FLASH 研究都使用了电子； 但是电子束只能进入组织几厘米，而质子则穿透得更深。 为了利用这一优势，许多其他团体也在研究质子 FLASH，包括宾夕法尼亚大学的科学家，他们使用计算模型来找出哪个最适合 有效的 FLASH 质子束传输技术，以及来自伊拉斯姆斯大学医学中心、Instituto Superior Técnico 和 HollandPTC 的研究人员，他们开发了一种算法 优化质子笔形束传输模式 最大限度地提高 FLASH 覆盖率。
带回视线
为那些失去视力的人恢复视力是一项艰巨的研究任务。 今年，我们报道了两项旨在使这一目标更近一步的研究。 南加州大学的研究人员正在探索使用 超声刺激治疗失明 由视网膜退化引起。 虽然通过电刺激视网膜神经元恢复视力的视觉假体已成功用于患者，但这些是需要复杂植入手术的侵入性设备。 相反，该团队证明，用非侵入性超声波刺激盲鼠的眼睛可以激活动物眼睛中的小群神经元。
在其他地方，瑞典、伊朗和印度的一个团队开发了 一种生产人造角膜的新方法，使用来自猪皮（食品工业的纯化副产品）的医用级胶原蛋白，研究人员对其进行化学和光化学处理以提高其强度和稳定性。 在对 20 名患者进行的一项初步研究中，他们表明，他们的植入物坚固且不易降解，可以通过微创手术完全恢复患者的视力。 基于这一成功，Mehrdad Rafat 和他的团队希望这种新方法能够解决用于移植的供体角膜短缺问题，并为全球许多急需新角膜的人增加治疗选择。
脑机接口创新
脑机接口 (BCI) 提供了人脑与外部软件或硬件之间的桥梁。 今年，研究人员成功地使用了 植入 BCI 使完全瘫痪的人能够进行交流. 来自 Wyss 生物和神经工程中心、ALS Voice 和图宾根大学的团队将两个微型微电极阵列植入参与者的运动皮层表面。 电极记录神经信号，这些信号被解码并用于提示用户选择字母的听觉反馈拼写器。 这名患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者处于完全锁定状态，无法随意运动，学会了如何根据收到的音频反馈改变自己的大脑活动，从而使他能够形成单词和句子并进行交流以大约每分钟一个字符的平均速度。
作为使用植入式电极来感知大脑活动的替代方法，还可以使用连接到头皮的脑电图 (EEG) 电极以非侵入方式收集神经信号。 悉尼科技大学的一个团队开发了一个 新型基于石墨烯的生物传感器，可检测 EEG 信号 具有高灵敏度和可靠性——即使在高盐环境中也是如此。 该传感器由生长在硅基碳化硅衬底上的外延石墨烯制成，结合了石墨烯的高生物相容性和导电性以及硅技术的物理稳健性和化学惰性。
