El nuevo analgésico es más fuerte que la morfina y no genera adicción. Noticias gratuitas de la biblioteca técnica

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Nuevo analgésico más fuerte que la morfina y no adictivo

03.09.2018

En EE. UU. se ha desarrollado un nuevo analgésico que no solo es más fuerte que la morfina y sus derivados, sino que, a diferencia de ellos, no provoca dependencia.

El dispositivo, hasta ahora llamado AT-121, se desarrolló en un intento por encontrar una molécula que pudiera actuar sobre dos grupos clave de receptores en el cerebro: los receptores opioides mu, que suelen ser el objetivo principal de los opioides y los analgésicos estándar, y receptores de nociceptina, que regulan diversas actividades cerebrales, incluidos los sentimientos de adicción y dependencia química.

En teoría, un agonista que se una con éxito a ambos receptores puede aliviar el dolor, pero sin dependencia.

Los primeros resultados son alentadores. En pruebas con monos rhesus, el AT-121 fue capaz de aliviar el dolor, al igual que la morfina, pero en una dosis 100 veces menor.

Al mismo tiempo, no solo no provocó dependencia, sino que la redujo en aquellos animales que padecían adicción al opioide oxicodona. Es decir, puede ayudar no solo a reducir el dolor, sino también a combatir la adicción.

Por supuesto, queda por ver si esta sustancia afecta tanto a los humanos como a los monos. No hay garantía, pero los farmacólogos confían en que las investigaciones futuras tendrán éxito.

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El robot elige fruta. 19.03.2013

El software inusual fue desarrollado por los especialistas indios Shiv Ram Dubey y Anand Singh Jalal. Su sistema de procesamiento de imágenes automatizado determina muy rápidamente el tipo de fruta, como distinguir entre naranjas y limones, y también distingue variedades de peras, melones, manzanas y ciruelas. Este sistema se puede utilizar para clasificar y envasar diversas frutas y verduras, así como para mejorar la comodidad del personal y los compradores.

El sistema demuestra una precisión muy alta en el reconocimiento de frutas: hasta un 99 %, independientemente de la iluminación. Esta cifra se logró gracias a una comparación muy rápida de una fotografía de un objeto desconocido con una base de datos de todas las frutas y verduras conocidas. Durante la prueba del sistema, los indios tomaron fotografías de 15 frutas y verduras diferentes desde diferentes ángulos. Así, se entrenó al sistema para reconocer una manzana, cebolla, patata, naranja, lima, kiwi, melón, etc. Luego se ofreció al sistema una fruta o verdura desconocida, cuya foto se comparó con la base de datos. La precisión del reconocimiento ha alcanzado casi el 100%, mientras que no se necesita ningún equipo sofisticado para la clasificación de máquinas, solo una cámara de video y una computadora.

Los desarrolladores están trabajando actualmente para expandir las capacidades de su algoritmo. Está previsto que el software no solo pueda distinguir entre frutas y verduras, sino también detectar daños como moho, podredumbre, etc.

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