🔵 پژوهش علمی: آیا اضطراب نشانه‌ای از
هوش بالاتر است؟

🔹 مطالعه‌ای منتشرشده در مجله Frontiers in Evolutionary Neuroscience نشان داده است که افراد مبتلا به اختلال اضطراب فراگیر (GAD) در تست‌های هوش، به‌ویژه در هوش کلامی و حل مسئله، عملکرد بالاتری دارند.
🔹 این یافته دیدگاه سنتی نسبت به اضطراب را تغییر می‌دهد: پشت افکار نگران‌کننده ممکن است یک ذهن تحلیلگر و آینده‌نگر پنهان شده باشد.
🔹 محققان توضیح می‌دهند که این ارتباط ریشه در تکامل انسان دارد. در دوران باستان، افراد نگران‌تر زودتر تهدیدها را می‌دیدند، خطرات را پیش‌بینی می‌کردند و راهکارهای جایگزین برای بقا می‌یافتند. به بیان دیگر، اضطراب نوعی سیستم هشدار زودهنگام مغز بوده که همزمان ظرفیت‌های تحلیلی و زبانی را تقویت می‌کرده است.
🔹 همین ویژگی می‌تواند توضیح دهد چرا افراد مضطرب توانایی بالایی در سناریوسازی، تحلیل جزئیات و طراحی استراتژی‌های پیچیده دارند.

⚡️ نکته هیجان‌انگیز: آنچه ما «زیاده‌فکری» می‌نامیم، می‌تواند بازتابی از سطح بالای توانایی شناختی و خلاقیت باشد. بنابراین شاید زمان آن رسیده باشد که به اضطراب نه صرفاً به‌عنوان یک بار روانی، بلکه به‌عنوان نشانه‌ای از ذهنی تیزهوش و تکامل‌یافته نگاه کنیم.

🔗 منبع: Frontiers in Evolutionary Neuroscience

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🟢 کشف امیدوارکننده: اسپری بینی آزلستین و کاهش ابتلا به COVID-19

🟡 آزلستین چیست؟

این اسپری از دهه‌ها پیش به‌صورت غیر نسخه‌ای در بیش از ۷۰ کشور و با برندهای مختلف در دسترس بوده و برای درمان چندین نوع حساسیت، از جمله تب یونجه استفاده می‌شود. پس از نتایج امیدوارکننده در آزمایش‌های آزمایشگاهی و بیماران مبتلا به SARS-CoV-2، محققان یک آزمایش بالینی جدید برای بررسی اثربخشی آن در پیشگیری از COVID-19 آغاز کردند.

🟡 جزئیات آزمایش بالینی

این مطالعه هشت هفته‌ای توسط تیمی از دانشگاه سارلند آلمان انجام شد. در این آزمایش ۴۵۰ شرکت‌کننده به دو گروه تقسیم شدند:
گروه اول سه بار در روز از اسپری بینی آزلستین استفاده کردند.
گروه دوم همان روند را با اسپری پلاسیبو دنبال کردند.

🟡 نتایج شگفت‌انگیز

تنها ۲.۲٪ از شرکت‌کنندگان گروه آزلستین به SARS-CoV-2 مبتلا شدند.
در مقابل، در گروه پلاسیبو این میزان به ۶.۷٪ رسید.

⚡️ این یافته‌ها نشان می‌دهد که آزلستین می‌تواند به‌عنوان یک ابزار پیشگیرانه مؤثر در کنار سایر روش‌های بهداشتی برای کاهش خطر ابتلا به کرونا استفاده شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📊 مطالعه جدید Lancet درباره مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های غیرواگیر (۲۰۰۱–۲۰۱۹)

🔹 مطالعه‌ای تازه در مجله‌ی Lancet تغییرات مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های غیرواگیر مانند سرطان، بیماری‌های قلبی و عروقی، دیابت و … را در بازه‌ی زمانی ۲۰۰۱ تا ۲۰۱۹ بررسی کرده است.

🌍 نتایج جهانی

🔸 این پژوهش در ۱۸۵ کشور انجام شده و نتایج نشان می‌دهد:

خطر مرگ ناشی از بیماری‌های مزمن در حدود ۱۵۰ کشور کاهش یافته است (۱۵۲ کشور برای زنان و ۱۴۷ کشور برای مردان).
اما در ۳۳ کشور برای زنان و ۳۸ کشور برای مردان روند افزایشی مشاهده شده است.

🔸 در سال ۲۰۱۹:

کمترین خطر مرگ: زنان ژاپن و کره جنوبی، مردان سنگاپور و سوئیس
بیشترین خطر مرگ: زنان افغانستان و مردان اسواتینی

📉 در بیش از نیمی از کشورها، سرعت کاهش مرگ‌ومیر در دهه ۲۰۱۰ نسبت به دهه قبل کندتر بوده است.
✅ تمام ۲۵ کشور با درآمد بالا کاهش مرگ‌ومیر را تجربه کرده‌اند. (بیشترین کاهش: دانمارک، کمترین: آمریکا)

🩺 عوامل اصلی کاهش

بهبود درمان‌ها و روش‌های پیشگیری در سیستم‌های بهداشتی
مصرف گسترده استاتین‌ها و داروهای ضد فشار خون
واکسن‌های هپاتیت و HPV برای پیشگیری از سرطان کبد و دهانه رحم
سیاست‌های محدودکننده مصرف سیگار و الکل

🇮🇷 وضعیت ایران

🔸 کیفیت داده‌ها برای ایران متوسط گزارش شده است.
✅ ۲۰۰۱ تا ۲۰۱۰: روند کاهشی برای زنان و مردان
⚠️ ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۹:

زنان: روند افزایشی
مردان: کاهش ادامه داشته، اما با سرعت کمتر

📌 بیماری‌های مؤثر در بدتر شدن وضعیت ایران:

دیابت (و CKD ناشی از آن)
سرطان کبد
سرطان پستان (در زنان)
بیماری ایسکمی قلبی و سکته مغزی

👩‍🦳 زنان پرخطر: گروه‌های سنی ۳۵–۴۰، ۶۰–۶۵ و ۷۵–۸۰ سال
👨‍🦳 مردان پرخطر: گروه‌های سنی ۵۵–۶۰ و ۷۵–۸۰ سال

🔎 اهمیت پژوهش

این مقاله داده‌های بسیار گسترده‌ای ارائه می‌دهد و مانند یک دیتابیس جهانی قابل استفاده برای:
ارزیابی نظام‌های بهداشتی کشورها
سیاست‌گذاری‌های سلامت
انتشار مقالات علمی

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔵 بایدو و معرفی مدل تحقیقاتی جدید PP-OCRv5؛ نقطه عطفی در تشخیص متن

🔹 شرکت بایدو پس از معرفی مدل زبانی Ernie X1.1، این بار از مدل PP-OCRv5 رونمایی کرده است. این مدل یک سیستم پیشرفته تشخیص نوری حروف (OCR) محسوب می‌شود که اکنون از طریق پلتفرم Hugging Face برای پژوهشگران و کاربران در دسترس قرار دارد.

📝 ویژگی متمایز PP-OCRv5
یکی از مهم‌ترین نقاط قوت این مدل، توانایی بسیار دقیق آن در خواندن متون ساختاریافته است؛ قابلیتی که بسیاری از مدل‌های بزرگ بینایی–زبان (VLMs) در آن ضعف دارند.
در حالی‌که مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی معمولاً در تولید محتوا و پردازش زبان قوی‌اند، اما در کارهای جزئی و حساس مانند بازشناسی حروف و اعداد دقت کافی ندارند. PP-OCRv5 دقیقاً برای پر کردن این خلأ طراحی شده است.

⚡ مزیت دیگر این مدل، سبک بودن و حجم کم آن است. این موضوع باعث می‌شود بتوان از PP-OCRv5 در محیط‌های با محدودیت سخت‌افزاری نیز استفاده کرد؛ موضوعی که برای پژوهش‌های میدانی، مطالعات بین‌رشته‌ای و پروژه‌های کاربردی اهمیت ویژه دارد.

🔬 ارتباط با پژوهش و تحقیقات علمی

مدل‌های OCR نقش حیاتی در تحقیقات علمی و بالینی دارند:
استخراج داده از اسناد پزشکی و مقالات قدیمی برای مرورهای سیستماتیک.
دیجیتالی‌سازی بایگانی‌های پژوهشی و تسهیل دسترسی به داده‌های متنی.
استفاده در پروژه‌های تحلیل داده‌های چندزبانه که نیاز به دقت بالای خواندن متن دارند.
کمک به محققان علوم اجتماعی و علوم انسانی در پردازش داده‌های تاریخی و آرشیوی.

📌 با توجه به اینکه PP-OCRv5 هم دقیق است و هم کم‌حجم، می‌تواند در آینده به یکی از ابزارهای کلیدی پژوهشگران برای بازیابی، تحلیل و سازمان‌دهی داده‌های متنی تبدیل شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📍 نوشیدنی‌های انرژی‌زا و ارتباط آن‌ها با سلامت روان

❗️ محققان در پژوهشی تازه هشدار داده‌اند که مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا می‌تواند با افزایش ریسک افکار و اقدام به خودکشی همراه باشد، در حالی که قهوه اثری متفاوت و محافظتی بر سلامت روان دارد.

🔹 این مطالعه که بر پایه داده‌های بیش از ۱.۵ میلیون نفر انجام شده، نتایجی نگران‌کننده را آشکار کرده است: مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا حتی در مقادیر کم، می‌تواند با افزایش قابل توجه خطر مشکلات روانی مرتبط باشد. در مقابل، نوشیدن قهوه نه‌تنها چنین اثری ندارد، بلکه می‌تواند به‌عنوان عاملی کاهنده و محافظتی عمل کند.

📊 جزئیات پژوهش:

براساس یافته‌های دانشگاه ملی سنگاپور، در افرادی که بیش از ۶۰ فنجان قهوه در ماه مصرف می‌کنند، خطر اقدام به خودکشی تا حدود ۳۰ درصد کاهش می‌یابد. ☕
در مقابل، مصرف حتی یک قوطی نوشیدنی انرژی‌زا در ماه می‌تواند خطر بروز افکار و اقدام به خودکشی را افزایش دهد. 🚨
افزایش میزان مصرف این نوشیدنی‌ها نیز با تا سه برابر بیشتر شدن خطر همراه بوده است. ⚠️

🧪 ترکیبات اثرگذار:

نوشیدنی‌های انرژی‌زا تنها حاوی کافئین بالا نیستند، بلکه در ترکیب خود موادی مانند تائورین، گوارانا، جینسینگ و مقادیر بسیار زیادی قند دارند. این ترکیبات می‌توانند باعث:
افزایش اضطراب 😟
نوسانات شدید خلقی 😰
تأثیر منفی بر سلامت روان، به‌ویژه در مردان جوان که عمده مصرف‌کنندگان این محصولات هستند. 👨‍🦱

📍 این پژوهش اهمیت بازنگری در مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا را برجسته می‌کند و می‌تواند مبنای تحقیقات گسترده‌تر برای سلامت روان و سیاست‌گذاری‌های بهداشتی قرار گیرد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📀 نوار کاست DNA؛ انقلاب در ذخیره‌سازی داده

🔬 محققان چینی موفق به ساخت «نوار کاست DNA» شده‌اند؛ فناوری‌ای شگفت‌انگیز که می‌تواند بحران جهانی ذخیره‌سازی داده را متحول کند. این نوآوری قادر است ۳۶ پتابایت داده معادل با ۳۶ هزار هارد دیسک یک ترابایتی را در خود جای دهد و برای قرن‌ها ماندگار بماند.

🧬 پژوهشگران دانشگاه علم و فناوری جنوبی در گوانگ‌دونگ چین این کاست را با چاپ مولکول‌های DNA مصنوعی روی نوار پلاستیکی ساخته‌اند. همان‌طور که رایانه‌ها از صفر و یک استفاده می‌کنند، این فناوری از چهار باز DNA — آدنین (A)، گوانین (G)، سیتوزین (C) و تیمین (T) — برای رمزگذاری هر نوع فایل دیجیتال (متن، تصویر، ویدئو و صوت) بهره می‌برد.

🎶 برای مقایسه، یک نوار کاست سنتی تنها حدود ۱۲ آهنگ را ذخیره می‌کند؛ اما ۱۰۰ متر نوار DNA می‌تواند بیش از ۳ میلیارد قطعه موسیقی در خود جای دهد. البته این کاست با دستگاه‌های قدیمی مانند واکمن سازگار نیست. به گفته‌ی «جیانکای لی»، از اعضای تیم تحقیقاتی:
«این نوار حامل مولکول‌های DNA است؛ درست مانند این است که بخواهید یک عکس را در گرامافون پخش کنید. فرمت‌ها کاملاً متفاوت هستند.»

📌 این دستاورد می‌تواند آینده تحقیقات علمی، بایگانی داده‌های تاریخی و مدیریت مراکز داده را متحول کند و راهی پایدار برای ذخیره حجم عظیم اطلاعات در اختیار پژوهشگران بگذارد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 رقابت تازه در هوش مصنوعی تصویری؛ معرفی Seedream 4.0 توسط بایت‌دنس

🖼️ شرکت بایت‌دنس، مالک پلتفرم جهانی تیک‌تاک، از ابزار هوش مصنوعی پیشرفته خود با نام Seedream 4.0 رونمایی کرده است. این مدل تازه‌ معرفی‌شده می‌تواند به‌طور مستقیم با ویرایشگر تصویر گوگل، موسوم به Nano Banana، رقابت کند. براساس ادعای سازندگان، Seedream 4.0 در شاخص‌هایی چون پایبندی به پرامپت‌ها و زیبایی تصاویر تولیدشده برتر از رقیب آمریکایی خود عمل می‌کند.

🔬 هوش مصنوعی Seedream 4.0 یک جهش مهم در مسیر توسعه مدل‌های تولید تصویر به شمار می‌آید. این مدل ترکیبی از قابلیت‌های تولید تصویر از متن (از مدل Seedream 3.0) و ویرایش پیشرفته تصویر (از مدل SeedEdit 3.0) را در یک چارچوب واحد گردآوری کرده و توانسته مرزهای خلاقیت و کارایی را گسترش دهد.

⚡ مهم‌ترین دستاورد Seedream 4.0 افزایش چشمگیر سرعت استنتاج است. بایت‌دنس اعلام کرده که با استفاده از معماری جدید، این مدل بیش از ۱۰ برابر سریع‌تر از نسل پیشین خود عمل می‌کند. افزون بر این، Seedream 4.0 از ویژگی‌هایی همچون استفاده از تصاویر مرجع، تولید خروجی با رزولوشن 4K و توانایی ارتقای دقت در متن و جدول‌های داخل تصاویر بهره‌مند است.

📚 محققان می‌توانند با تکیه بر چنین ابزارهایی نه‌تنها در زمینه تولید محتوای بصری، بلکه در تحلیل داده‌های تصویری، طراحی آزمایش‌های علمی و آموزش مدل‌های پژوهشی به دستاوردهای تازه‌ای برسند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔎 وقتی هوش مصنوعی تعیین می‌کند کدام پژوهش دیده شود

📝 به‌تازگی در مجله Nature مقاله‌ای منتشر شده است با عنوان:

"AI chatbots are already biasing research — we must establish guidelines for their use now"

📌 در این مقاله تأکید شده که تاکنون بیشتر توجه‌ها بر کمک هوش مصنوعی به نگارش مقالات علمی بوده است، اما کمتر بررسی شده که این ابزارها چگونه بر انتخاب منابع، مقالات و استنادات پژوهشی اثر می‌گذارند.

🔸 واقعیت این است که هوش مصنوعی برای تولید پاسخ، حجم عظیمی از محتوا را مصرف می‌کند، اما کاربران را کمتر به سایت ناشران اصلی هدایت می‌کند.
در سال ۲۰۲۵، شرکت OpenAI برای هر بازدیدکننده‌ای که به سایت ناشر می‌فرستاد، حدود ۱۵۰۰ صفحه مطلب از همان ناشر را مصرف کرده بود (این عدد قبلاً تنها ۲۵۰ صفحه بود).
شرکت Anthropic حتی فراتر رفت: به‌ازای هر بازدید، حدود ۶۰ هزار صفحه از مطالب ناشر استفاده کرد.
قابلیت AI Overviews گوگل نیز ترافیک ناشران را سه برابر کمتر کرده است.

📊 نتیجه روشن است: بسیاری از مخاطبان دیگر سراغ مقالات اصلی نمی‌روند و به همان پاسخ آماده AI بسنده می‌کنند.

⚠️ مشکل اصلی نه «توهمات» هوش مصنوعی، بلکه سوگیری پنهان در اطلاعات واقعی است.
تحقیقات نشان می‌دهد که هنگام پیشنهاد داوران علمی، اغلب پژوهشگران غربی و سفیدپوست معرفی می‌شوند و پژوهشگران آسیایی یا کمتر شناخته‌شده نادیده گرفته می‌شوند.
همچنین بیش از ۶۰٪ مقالات پیشنهادی AI جزو ۱٪ مقالات پر استناد هستند. این همان اثر متیو (Matthew effect) است؛ جایی که «مشهورها مشهورتر می‌شوند» و پژوهش‌های تازه یا کمتر دیده‌شده در حاشیه باقی می‌مانند.

📚 تاکنون سیاست‌های علمی بیشتر بر اخلاق نوشتن با AI متمرکز بوده‌اند (مانند شفافیت و اصالت متن). اما تهدید اصلی اینجاست که AI در حال تصمیم‌گیری برای دیده‌شدن یا دیده‌نشدن مقالات علمی است.
پژوهشگران نیز غالباً خروجی AI را بدون پرسش می‌پذیرند و این امر می‌تواند مسیر تحقیقات را محدود و تک‌سویه کند.

✅ راهکارهای پیشنهادی نویسنده مقاله:

1️⃣ انجام پژوهش جدی درباره عملکرد AI در محیط آکادمیک: شناسایی سوگیری‌ها، خطر پرامپت‌های مخرب (Prompt Injection) و اثرات جانبی.
2️⃣ آموزش پژوهشگران برای استفاده نقادانه: AI باید ابزار کمکی باشد، نه مرجع نهایی. به‌جای پرسیدن «مقالات مهم حوزه X»، بهتر است بپرسند «چه انتقادهایی به نظریه X وجود دارد؟».
3️⃣ آموزش نهادهای ارزیاب و داوران: به‌ویژه در پروپوزال‌های پژوهشی که مرور متون با کمک AI افزایش یافته، باید نشانه‌های نفوذ AI را تشخیص دهند؛ مثل اتکا به چند مقاله پر استناد و نادیده‌گرفتن مقالات متنوع یا مخالف.

🔴 به باور نویسنده، همان‌طور که برای نگارش با AI دستورالعمل تعیین کرده‌ایم، اکنون زمان آن رسیده است که برای یافتن و انتخاب منابع علمی با کمک AI نیز چارچوب‌های مشخص تدوین شود.
زیرا سیاست‌های امروز، آینده علم را رقم خواهند زد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧬 انقلابی در پزشکی: پیش‌بینی مدل هوش مصنوعی برای تشخیص ریسک بیماری تا ۲۰ سال آینده

🔹 آیا می‌توان از امروز دانست که در بیست سال آینده چه بیماری‌هایی در انتظار ماست؟ پژوهش تازه‌ای در مجله Nature پاسخ مثبت می‌دهد. در این مقاله، یک مدل نوین هوش مصنوعی معرفی شده که قادر است خطر ابتلا به بیش از ۱۰۰۰ بیماری مختلف (از جمله انواع سرطان‌ها، بیماری‌های خودایمن و حتی احتمال مرگ) را با دقت بالا پیش‌بینی کند.

🤖 مدل Delphi-2M چگونه کار می‌کند؟

این مدل با الهام از شیوه پیش‌بینی در مدل‌های زبانی، عوامل گوناگونی مانند سن، جنسیت، مصرف سیگار و الکل، شاخص توده بدنی، سبک زندگی و بیماری‌های پیشین را کنار هم قرار می‌دهد و در نهایت احتمال بروز ۱۲۵۸ بیماری را تخمین می‌زند.

📊 دقت مدل (AUC):
پیش‌بینی کلی بیماری‌ها: ۷۶٪
بازه ۱۰ ساله: ۷۰٪
پیامد مرگ: ۹۷٪

🧪 داده‌ها و آموزش مدل

آموزش اولیه: داده‌های ۴۰۰ هزار نفر از UK Biobank
اعتبارسنجی: جمعیت ۱.۹ میلیون نفر در دانمارک
این حجم گسترده داده‌ها باعث شده Delphi-2M عملکردی هم‌سطح یا حتی بهتر از بهترین مدل‌های تک‌بیماری (مانند بیماری‌های قلبی) داشته باشد. تنها استثنا دیابت نوع ۲ است که همچنان با نشانگر HbA1c دقیق‌تر پیش‌بینی می‌شود.

🚀 چرا این پژوهش مهم است؟

برخلاف مدل‌های گذشته که تنها روی یک بیماری متمرکز بودند، Delphi-2M قادر است چندین بیماری مختلف را هم‌زمان پیش‌بینی کرده و حتی زمان تقریبی بروز آن‌ها را برای هر فرد مشخص کند.
با افزودن داده‌های دقیق‌تر مانند بیومارکرها و اطلاعات ژنتیکی، انتظار می‌رود دقت مدل به شکل چشمگیری افزایش یابد. این موضوع می‌تواند آغازگر عصری تازه در پیشگیری اولیه (Primary Prevention) و طراحی سیاست‌های سلامت فردی و جمعی باشد.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

این مدل، پلی میان هوش مصنوعی و پزشکی پیش‌بینی است. هرچند تا دسترسی عمومی و استاندارد شدن آن زمان لازم است، اما می‌تواند انقلابی در رویکرد ما به سلامت و تحقیقات پزشکی ایجاد کند.

📖 مقاله منتشرشده در Nature:

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09529-3

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 هوش مصنوعی در خدمت پوست و زیبایی؛ تحول بزرگ تا سال ۲۰۲۵

🧬 هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر چهره‌ی پزشکی پوست و صنعت زیبایی است. از تشخیص زودهنگام سرطان پوست گرفته تا طراحی درمان‌های فردمحور، این فناوری نوین افق‌های تازه‌ای را پیش‌روی پژوهشگران، پزشکان و حتی بیماران قرار داده است. نتایج تحقیقات نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۲۵، دست‌کم ۱۰ کاربرد برجسته‌ی هوش مصنوعی در این حوزه جایگاه ویژه‌ای خواهند داشت.

✨ ۱. تشخیص سرطان پوست
الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند سامانه‌های Google Health و IBM Watson با دقتی بیش از ۹۰٪ توانسته‌اند ضایعات سرطانی را شناسایی کنند. این دستاورد، امکان تشخیص زودهنگام و نجات جان بیماران را فراهم می‌کند.

📲 ۲. تشخیص خودکار بیماری‌های پوستی
اپلیکیشن‌هایی مانند SkinVision با تحلیل تصاویر پوست کاربران، ارزیابی اولیه‌ای از شرایط پوستی ارائه می‌دهند و می‌توانند نقش ابزار غربالگری را ایفا کنند.

👩‍⚕️ ۳. پزشکی فردمحور
سامانه‌هایی مثل SkinConsultAI (لورئال) و Curology داده‌های فردی و تصاویر را بررسی کرده و برنامه‌های مراقبت پوستی اختصاصی پیشنهاد می‌دهند.

🌍 ۴. مشاوره از راه دور
پلتفرم‌هایی مانند DermTech و SkinIO امکان تحلیل و پایش وضعیت پوست از فاصله دور را فراهم کرده‌اند؛ مسیری که دسترسی به متخصص را آسان‌تر می‌کند.

💊 ۵. مدیریت آکنه
ابزارهایی نظیر Neutrogena Skin360 و MDacne پوست فرد را بررسی کرده و برنامه‌های درمانی شخصی برای کنترل آکنه ارائه می‌دهند.

📉 ۶. پایش پسوریازیس
سامانه‌هایی مانند Miiskin به کمک هوش مصنوعی تغییرات پوست بیماران را ردیابی کرده و اثربخشی درمان‌ها را مورد ارزیابی قرار می‌دهند.

⏳ ۷. راهکارهای ضد پیری
ابزار Olay Skin Advisor با تحلیل دقیق تصاویر، بهترین محصولات ضدپیری متناسب با نوع پوست هر فرد را معرفی می‌کند.

🌡 ۸. مدیریت اگزما
پلتفرم‌هایی مانند YoDerm و SmartEczema با تحلیل داده‌ها و تصاویر بیماران، برنامه‌های درمانی متناسب برای کنترل اگزما طراحی می‌کنند.

💇 ۹. درمان ریزش مو
فناوری‌هایی مانند HairMax و iRestore با بررسی تصاویر پوست سر، راهکارهای شخصی‌سازی شده برای مدیریت ریزش مو ارائه می‌دهند.

💎 ۱۰. کاربردهای زیبایی‌شناختی
ابزارهایی مانند MODA و Crisalix نتایج احتمالی عمل‌های زیبایی را شبیه‌سازی کرده و به بیماران امکان می‌دهند قبل از تصمیم‌گیری، تصویر دقیقی از نتیجه احتمالی داشته باشند.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

هوش مصنوعی نه‌تنها به بهبود دقت در تشخیص و درمان کمک می‌کند، بلکه گامی بلند در جهت پزشکی شخصی‌سازی‌شده و افزایش کیفیت زندگی بیماران است. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که ادغام این فناوری با سیستم‌های درمانی می‌تواند آینده‌ای مطمئن‌تر و کارآمدتر در حوزه پوست و زیبایی رقم بزند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 هوش مصنوعی و تحول تجربه کاربری در مرورگرها: Audio Overviews در کروم اندروید

📱 نسخه اندروید مرورگر کروم با یک به‌روزرسانی مهم همراه شده است؛ قابلیتی به نام Audio Overviews که تجربه مطالعه و مرور وب را به سطحی تازه ارتقا می‌دهد.

🔸 این ویژگی تازه، مکمل قابلیت Read Aloud است و با تکیه بر الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، محتوای هر صفحه وب را به یک پادکست تعاملی و شنیداری تبدیل می‌کند. این تحول، همانند پروژه‌های تحقیقاتی مشابه نظیر NotebookLM، نه‌تنها سرعت دسترسی به اطلاعات را افزایش می‌دهد بلکه مسیر تازه‌ای در استفاده از محتوای دیجیتال ایجاد می‌کند.

🎧 برای بهره‌گیری از این قابلیت کافی است کاربر یک صفحه وب را در کروم باز کند، از طریق منوی سه‌نقطه گزینه Listen to this page را انتخاب کند و سپس در Reading Mode دکمه جدید Audio Overviews را فعال یا غیرفعال کند. همچنین امکان تنظیم سرعت پخش برای تجربه‌ای شخصی‌تر وجود دارد.

📑 اهمیت این فناوری فراتر از راحتی کاربران است؛ چراکه پژوهشگران حوزه تعامل انسان و ماشین آن را نمونه‌ای از حرکت به سمت رسانه‌های ترکیبی (Hybrid Media) می‌دانند. این رسانه‌ها مرز میان متن و صدا را کمرنگ کرده و شیوه‌های تازه‌ای برای یادگیری، مطالعه و پژوهش فراهم می‌سازند.

✨ به بیان دیگر، Audio Overviews را می‌توان یک گام عملی در مسیر تحقیقات هوش مصنوعی در حوزه پردازش زبان طبیعی و تبدیل دانش به قالب‌های متنوع دانست؛ دستاوردی که می‌تواند آینده آموزش و پژوهش را نیز تحت تأثیر قرار دهد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 پیش‌بینی آینده سلامت با هوش مصنوعی Delphi-2M

🧬 پژوهشی تازه در مجله Nature از توسعه یک ابزار نوین هوش مصنوعی با نام Delphi-2M خبر می‌دهد؛ ابزاری که می‌تواند با دقت بالا، احتمال ابتلای هر فرد به بیش از ۱۰۰۰ بیماری مختلف را در بازه‌ای تا ۲۰ سال آینده پیش‌بینی کند.

🔎 این مدل پیشرفته، سوابق پزشکی افراد را همانند یک متن بلند تحلیل می‌کند؛ به‌گونه‌ای که هر تشخیص، رویداد بالینی یا حتی فاکتورهای سبک زندگی مانند مصرف دخانیات، شاخص توده بدنی یا سابقه چاقی، به‌منزله یک «کلمه» در یک جمله طولانی در نظر گرفته می‌شود.

📖 با تکیه بر این روش، Delphi-2M از میلیون‌ها رکورد پزشکی الگو می‌گیرد تا دریابد کدام بیماری‌ها معمولاً در پی کدام شرایط یا عوامل ظاهر می‌شوند و حتی زمان تقریبی بروز آن‌ها را تخمین بزند.

💡 این مدل که بر پایه نسخه اصلاح‌شده GPT-2 ساخته شده، ابتدا با داده‌های ۴۰۰ هزار نفر از UK Biobank آموزش دید و سپس روی جمعیتی بالغ بر ۱.۹ میلیون نفر در دانمارک اعتبارسنجی شد. نتایج نشان داد که این سامانه می‌تواند به ابزاری کارآمد برای پیشگیری و مداخله زودهنگام پزشکی تبدیل شود.

📊 اهمیت این دستاورد در آن است که پژوهش‌های آینده‌محور، تنها به درمان بیماری‌ها نمی‌پردازند، بلکه با کمک فناوری‌های پیش‌بینی‌گر، مسیر حرکت به‌سوی پزشکی پیشگیرانه و فردمحور را هموار می‌کنند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 ژن‌درمانی؛ امید تازه برای مهار بیماری هانتینگتون

🧠 پژوهش‌های نوین در حوزه علوم اعصاب نشان داده‌اند که ژن‌درمانی می‌تواند به یکی از تحول‌آفرین‌ترین رویکردها در درمان اختلالات ارثی مغزی تبدیل شود. در یک کارآزمایی بالینی اخیر، تنها یک نوبت ژن‌درمانی توانسته است روند پیشرفت بیماری هانتینگتون را به‌طور معناداری کند سازد؛ یافته‌ای که تاکنون قوی‌ترین شواهد در زمینه‌ی امکان مهار این بیماری محسوب می‌شود.

🔍 نکات کلیدی این مطالعه:

درمان ژنی تنها یک بار تزریق شد و همچنان پایداری اثرات آن در درازمدت در حال بررسی است.

نتایج اولیه نشان می‌دهد که آسیب‌های عصبی در برخی بیماران کاهش یافته و پیشرفت بیماری با کندی چشمگیر مواجه شده است.

در صورت تأیید، این دستاورد می‌تواند به اولین روش درمانی تغییر‌دهنده‌ی روند بیماری هانتینگتون تبدیل شود؛ رویکردی که فراتر از کنترل علائم، بر توقف یا مهار ریشه‌ای بیماری تمرکز دارد.

🔬 این پژوهش گامی مهم در راستای پزشکی پیشرفته و فردمحور به شمار می‌رود و نشان می‌دهد که سرمایه‌گذاری در تحقیقات ژن‌درمانی می‌تواند آینده‌ای نوین برای بیماران مبتلا به بیماری‌های ارثی مغزی رقم بزند.

✨ نتیجه‌گیری: ژن‌درمانی هانتینگتون را می‌توان یکی از امیدبخش‌ترین مسیرهای علمی دهه اخیر دانست؛ مسیری که هم به تحقیقات بالینی بیشتر نیاز دارد و هم می‌تواند دریچه‌ای تازه به درمان‌های بنیادی در حوزه علوم اعصاب بگشاید.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 قدرت‌نمایی تازه در دنیای مدل‌های زبانی؛ معرفی Qwen3-Max توسط علی‌بابا

❗️شرکت علی‌بابا به‌تازگی از بزرگ‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل زبانی خود رونمایی کرده است. این مدل با نام Qwen3-Max بیش از یک تریلیون پارامتر دارد و توانسته در برخی بنچمارک‌ها، از مدل‌های مطرحی همچون Claude و DeepSeek پیشی بگیرد. حتی نتایج اولیه نشان می‌دهد که در برخی شاخص‌ها از GPT-5 نیز عملکرد بهتری داشته است.

🧩 ویژگی‌های کلیدی Qwen3-Max

این مدل بر پایه‌ی ۳۶ تریلیون توکن آموزش دیده است.
معماری آن براساس رویکرد «ترکیب متخصصان» (MoE) طراحی شده که کارایی و بهینه‌سازی را در عین ابعاد عظیم مدل ممکن می‌سازد.

🤖 دو نوآوری برجسته

ایجنت مستقل (Autonomous Agent):
این مدل می‌تواند با دریافت هدف مشخص از کاربر، با دخالت کمتر انسانی مسیر دستیابی به آن را طی کند؛ به بیان دیگر، Qwen3-Max توان تصمیم‌گیری و اقدام مستقل دارد.
تسلط ویژه بر کدنویسی:
ارزیابی‌های تخصصی نشان می‌دهد که این مدل در تولید و درک کد، دقت و سرعت بالایی دارد و می‌تواند به‌عنوان ابزاری توانمند در حل مسائل پیچیده‌ی برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار گیرد.

📌 اهمیت این دستاورد فراتر از رقابت تجاری است. توسعه چنین مدل‌هایی در سطح تریلیون پارامتر نشان می‌دهد که پژوهش‌های مرتبط با هوش مصنوعی در حال ورود به مرحله‌ای تازه‌اند؛ مرحله‌ای که در آن نه‌تنها توان زبانی، بلکه قابلیت‌های تصمیم‌گیری مستقل و تولید دانش تخصصی مانند کدنویسی، به بخشی جدایی‌ناپذیر از مدل‌ها تبدیل می‌شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🌐 کتابخانه‌ای از پرامپت‌های آماده برای پژوهش و حرفه‌ها

🔸 آکادمی OpenAI در بخش Prompt Packs مجموعه‌ای از پرامپت‌های آماده را برای حوزه‌ها و نقش‌های مختلف ارائه کرده است؛ از آموزش و پژوهش گرفته تا بازاریابی، منابع انسانی و فروش. این ابزار می‌تواند برای پژوهشگران و متخصصان یک منبع الهام و تسهیل‌گر در طراحی ایده‌ها و تحلیل‌ها باشد.

📝 این پرامپت‌ها به‌صورت تمپلیت طراحی شده‌اند؛ کافی است کاربر بخش‌های داخل کروشه را مطابق نیاز خود ویرایش کند. به این ترتیب، بدون صرف زمان زیاد برای نوشتن از ابتدا، می‌توان پرامپتی دقیق و متناسب با هدف پژوهشی یا حرفه‌ای تولید کرد.

⚡ برخی از این پرامپت‌ها دارای گزینه‌ی «Try it in ChatGPT» هستند؛ یعنی تنها با یک کلیک می‌توان پرامپت را در محیط ChatGPT اجرا و نتیجه را همان لحظه مشاهده کرد. این قابلیت، به‌ویژه برای محققان، فرصتی ارزشمند برای آزمون سریع ایده‌ها و دریافت پاسخ‌های فوری فراهم می‌کند.

📌 دسترسی به چنین مجموعه‌هایی نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای پژوهشی، تحلیل داده و حتی آموزش را تسهیل کرده و مسیر تحقیقات را کارآمدتر سازد.


🔗https://academy.openai.com/public/tags/prompt-packs-6849a0f98c613939acef841c

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔹 راهنمای پژوهشی برای نگارش آکادمیک: معرفی کتاب English for Academic Research

📖 کتاب English for Academic Research: Grammar, Usage and Style نوشته‌ی Adrian Wallwork یکی از منابع ارزشمند و کاربردی برای پژوهشگران و دانشجویانی است که می‌خواهند مهارت نگارش انگلیسی خود را در محیط علمی ارتقا دهند. این کتاب نه‌تنها بر وضوح (Clarity) و دقت (Accuracy) تمرکز دارد، بلکه تلاش می‌کند نویسندگان غیرانگلیسی‌زبان را در عبور از چالش‌های متداول زبان یاری دهد.

🔍 جالب است بدانید که ویرایش ۲۰۲۳ این اثر حاصل یک پژوهش گسترده و دقیق است. نویسنده در نگارش این نسخه بر پایه‌ی بررسی ۶۰۰۰ مقاله از نویسندگان غیرانگلیسی‌زبان، ۵۰۰ چکیده پایان‌نامه دکتری و همچنین تجربه‌ی بیش از ۲۰۰۰ ساعت تدریس عمل کرده است. این پشتوانه پژوهشی، کتاب را به مرجعی مستند و علمی تبدیل کرده است.

✒️ تمرکز اصلی کتاب بر مشکلات واقعی و رایجی است که اغلب پژوهشگران در نگارش مقالات خود با آن مواجه می‌شوند:

استفاده‌ی درست از حروف تعریف (a, an, the)

تمایز بین اسم‌های قابل شمارش و غیرقابل شمارش

کاربرد صحیح زمان‌های فعل

انتخاب میان جملات معلوم و مجهول

ترتیب کلمات و ساختار جمله

ضمایر و حروف اضافه

به‌کارگیری افعال مدال (should, would, might)

استفاده از کمیت‌سنج‌ها (quantifiers)

اصول نگارش در علائم نگارشی، اعداد و واحدهای اندازه‌گیری

📌 علاوه بر این، کتاب بخش‌هایی را نیز به ترجمه، ویرایش و معرفی ابزارهای پارافریزینگ اختصاص داده که می‌تواند برای محققان در فرایند بازنویسی و بهبود مقالات بسیار سودمند باشد.

🎯 اهمیت این کتاب در حوزه‌ی ریسرچ این است که به پژوهشگران کمک می‌کند تا مقالات خود را به شکلی قابل فهم، حرفه‌ای و در عین حال مطابق با استانداردهای ژورنال‌های بین‌المللی ارائه دهند؛ موضوعی که نقش مستقیمی در افزایش پذیرش مقالات و دیده‌شدن نتایج پژوهش‌ها دارد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 راز پنهان در مغز؛ چربی‌ها چگونه در شکل‌گیری آلزایمر نقش دارند؟

🧠 پژوهش‌های تازه نشان می‌دهند که نقش چربی در بروز بیماری آلزایمر، بسیار پررنگ‌تر از آن چیزی است که پیش‌تر تصور می‌شد. برای دهه‌ها، تمرکز دانشمندان بر تجمع پلاک‌های پروتئینی آمیلوئید در مغز بود؛ اما مطالعه‌ای جدید پرده از عاملی کمتر شناخته‌شده برمی‌دارد: چربی‌های انباشته در سلول‌های ایمنی مغز.

🔹 در مغز انسان سلول‌هایی به نام میکروگلیا (Microglia) وجود دارند که همچون تیم پاکسازی عمل می‌کنند. وظیفه‌ی اصلی آن‌ها حذف ضایعات و از بین بردن پلاک‌های سمی است. با این حال، یافته‌های جدید نشان می‌دهد که در مجاورت پلاک‌های آمیلوئیدی، این سلول‌ها دچار تغییر عملکرد می‌شوند و شروع به ذخیره‌ی غیرطبیعی چربی می‌کنند.

🧩 نتیجه‌ی این فرآیند نگران‌کننده است: میکروگلیاهایی که باید مدافع مغز باشند، با انباشت چربی دچار اختلال می‌شوند و توانایی پاکسازی خود را از دست می‌دهند. در واقع، سلول‌های دفاعی مغز به سلول‌هایی بی‌اثر و غیرفعال تبدیل می‌شوند.

🔬 پژوهشگران با بررسی دقیق مسیرهای متابولیسم چربی در این سلول‌ها، به سرنخ مهمی رسیدند: آنزیمی به نام DGAT2. این آنزیم وظیفه دارد اسیدهای چرب آزاد را به تری‌گلیسیرید (نوعی چربی ذخیره‌ای) تبدیل کند. در شرایط سالم، فعالیت DGAT2 متعادل است، اما در مغز مبتلا به آلزایمر، این آنزیم به‌درستی تجزیه نمی‌شود و در سلول باقی می‌ماند، در نتیجه روند طبیعی پاکسازی مختل می‌گردد.

💡 این یافته‌ها می‌توانند مسیر تحقیقات آینده در درمان آلزایمر را دگرگون کنند. مهار یا تنظیم فعالیت DGAT2 شاید راهی نو برای بازگرداندن عملکرد ایمنی مغز و جلوگیری از پیشرفت این بیماری باشد.

⚗️ پژوهشگران اکنون در حال بررسی داروهایی هستند که بتوانند تعادل متابولیسم چربی را در میکروگلیاها بازسازی کنند؛ گامی که می‌تواند امید تازه‌ای برای میلیون‌ها بیمار در سراسر جهان به ارمغان آورد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📘 هزار متاآنالیز در ده رشته؛ چشم‌اندازی تازه از روش‌شناسی پژوهش‌های تلفیقی

🔹 در تازه‌ترین مطالعه‌ای که در مجله Research Synthesis Methods منتشر شده است (اکتبر ۲۰۲۵)، پژوهشگران به سرپرستی Weilun Wu برای نخستین بار بیش از ۱۰۰۰ متاآنالیز از ۱۰ رشته علمی مختلف را به‌صورت نظام‌مند بررسی کرده‌اند تا الگوها، تفاوت‌ها و کاستی‌های روش‌شناختی در اجرای متاآنالیزها را شناسایی کنند.

🧩 هدف پژوهش:

این تیم تلاش داشت تا ببیند که متاآنالیزها در حوزه‌هایی مانند پزشکی، زیست‌شناسی، اقتصاد، آموزش، مهندسی و روان‌شناسی چگونه طراحی و اجرا می‌شوند و تا چه اندازه با استانداردهای بین‌المللی روش‌شناسی همخوانی دارند. تمرکز آن‌ها بر موارد کلیدی بود؛ ازجمله اندازه نمونه‌ها، نوع اندازه اثر (Effect Size)، استفاده از داده‌های منتشرنشده، روش‌های آماری و سوگیری انتشار.

📊 یافته‌های اصلی مطالعه:

🔸 در رشته‌های پزشکی و داروسازی، بیشتر متاآنالیزها کوچک‌اند (میانگین ۱۰ تا ۲۰ مطالعه)، در حالی‌که در علوم اجتماعی، اندازه‌ها گاه به صدها مطالعه می‌رسند.
🔸 بیش از نیمی از متاآنالیزها دارای وابستگی داده‌ها هستند، اما اغلب بدون اصلاح آماری فرض استقلال داده‌ها را می‌پذیرند.
🔸 فقط یک‌سوم از مطالعات، منابع خاکستری مانند پایان‌نامه‌ها و گزارش‌های غیرمنتشر را وارد تحلیل کرده‌اند.
🔸 انتخاب نوع اندازه اثر به رشته بستگی دارد؛ از نسبت‌ها در پزشکی تا تفاوت میانگین‌ها در روان‌شناسی.
🔸 روش غالب آماری، مدل اثرات تصادفی (Random Effects) بوده است (در ۸۰٪ موارد). استفاده از مدل‌های چندسطحی یا بیزین هنوز بسیار محدود است.
🔸 میزان ناهمگنی (I²) در بیشتر مطالعات بالا (بیش از ۷۵٪) گزارش شده، ولی کمتر از نیمی از پژوهش‌ها از متارگرسیون برای تحلیل آن استفاده کرده‌اند.
🔸 حدود ۷۰٪ از متاآنالیزها سوگیری انتشار را ارزیابی کرده‌اند و در ۳۰٪ موارد شواهدی از آن یافت شده است.

⚙️ نرم‌افزارهای مورد استفاده:

در بیشتر رشته‌ها نرم‌افزارهای R و Stata رایج بوده‌اند، در حالی‌که در پزشکی و داروسازی نرم‌افزار RevMan کاربرد بیشتری داشته است.

📌 توصیه‌های نویسندگان:

1️⃣ افزایش استفاده از متارگرسیون و روش‌های چندمتغیره برای بررسی ناهمگنی.
2️⃣ اصلاح روش‌های وزن‌دهی در داده‌های وابسته.
3️⃣ گنجاندن مطالعات منتشرنشده برای کاهش سوگیری انتشار.
4️⃣ گزارش شفاف‌تر شاخص‌های ناهمگنی مانند I² و τ².
5️⃣ استفاده از روش‌های آماری پیشرفته‌تر در داده‌های همبسته.
6️⃣ بهره‌گیری از نرم‌افزارهای اوپن سورس و بازتولیدپذیر مانند R برای ارتقای شفافیت پژوهش‌ها.

🔍 جمع‌بندی:

این فراتحلیل بزرگ نشان می‌دهد که متاآنالیزها، با وجود نقش بنیادینشان در تولید شواهد علمی، هنوز در بسیاری از رشته‌ها با فاصله قابل توجهی از استانداردهای روش‌شناختی انجام می‌شوند. به‌کارگیری شیوه‌های دقیق‌تر آماری و شفافیت داده‌ها، گام ضروری برای ارتقای کیفیت شواهد علمی در آینده است.

📅 انتشار: ۲ اکتبر ۲۰۲۵

📄 مجله: Research Synthesis Methods

📖 عنوان مقاله: What can we learn from 1,000 meta-analyses across 10 different disciplines?


راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🎓 بورسیه دکتری دولت هنگ‌کنگ (HKPFS) – نکات کلیدی

📅 زمان‌بندی و ددلاین‌ها

مهلت درخواست اولیه: تا ۱ دسامبر ۲۰۲۵، ساعت ۱۲ ظهر به وقت هنگ‌کنگ ⏰ (غیرقابل تمدید).
مهلت درخواست کامل: پس از ثبت اولیه، باید درخواست کامل را تا ددلاین هر دانشگاه ارسال کنید (هر دانشگاه زمان خاص خود را دارد).

🧾 فرآیند درخواست

تعداد درخواست: هر متقاضی فقط مجاز به ارسال یک درخواست اولیه است. (درخواست‌های تکراری حذف می‌شوند.)

سیستم زمان‌دار: پس از ۳۰ دقیقه بی‌فعالیتی سیستم به‌صورت خودکار قطع می‌شود و داده‌های ذخیره‌نشده از بین می‌رود.

زبان درخواست: فرم باید به انگلیسی تکمیل شود (به‌جز بخش نام چینی در صورت وجود).

شماره مرجع (Reference Number): پس از ثبت درخواست اولیه، یک شماره HKPFS دریافت می‌کنید — آن را حتماً ذخیره کنید.

انتخاب دانشگاه: حداکثر می‌توانید ۲ دانشگاه یا ۲ برنامه در یک دانشگاه انتخاب کنید. فقط گزینه‌های ذخیره‌شده تا ددلاین نهایی بررسی می‌شوند.

🏫 نکات مربوط به دانشگاه

درخواست کامل الزامی است: ثبت اولیه کافی نیست — باید درخواست کامل را مستقیماً به دانشگاه ارسال کنید.

شرایط پذیرش: شرایط و مدارک هر دانشگاه متفاوت است؛ حتماً جداگانه بررسی کنید. ممکن است مصاحبه بخشی از فرایند باشد.

اولویت‌بندی: در صورت پذیرش از چند دانشگاه، شورای تحقیقات فقط گزینه با اولویت بالاتر شما را بررسی می‌کند.

💰 نکات مالی و نتایج

هزینه درخواست: شورای تحقیقات هزینه‌ای دریافت نمی‌کند، اما دانشگاه‌ها ممکن است هزینه بررسی مدارک داشته باشند.

اعلام نتایج: نتایج در ماه می ۲۰۲۶ از طریق ایمیل و وب‌سایت رسمی اعلام می‌شود. (نتیجه نهایی قطعی است.)

گزینه جایگزین (Fallback): در صورت عدم پذیرش در بورسیه، ممکن است دانشگاه شما را به‌عنوان دانشجوی دکتری معمولی با فاند دیگر (Studentship) بپذیرد.

📧 ارتباطات

ایمیل معتبر: از یک ایمیل فعال و معتبر استفاده کنید، زیرا تمامی اطلاع‌رسانی‌ها (از جمله نتیجه نهایی) از همین طریق انجام می‌شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧬 تنظیم سیستم ایمنی؛ محور اصلی نوبل پزشکی ۲۰۲۵

در سال ۲۰۲۵ سه پژوهشگر برجسته در حوزه زیست‌پزشکی، مری ای. برانکو (Mary E. Brunkow)، فرد رمزدل (Fred Ramsdell) و شیمون ساکاگوچی (Shimon Sakaguchi)، به صورت مشترک موفق به دریافت جایزه نوبل فیزیولوژی یا پزشکی شدند.
💰 مبلغ این جایزه یازده میلیون کرون سوئد است که میان سه برنده به طور مساوی تقسیم می‌شود؛ به این ترتیب هر نفر حدود سیصد و نود و یک هزار دلار دریافت خواهد کرد.
🎖 علت اصلی اعطای این جایزه به این دانشمندان آن است که آنان نشان دادند بدن چگونه قادر است سیستم ایمنی خود را مهار کند تا از حمله به بافت‌ها و اندام‌های سالم جلوگیری شود. این کشف پایه‌ای درک علمی از تعادل ایمنی بدن را دگرگون کرد و مسیر پژوهش‌های ایمنی‌شناسی را به شکل بنیادین تغییر داد.

👩‍🔬 خانم مری ای. برانکو (Mary E. Brunkow)

📆 سن: ۶۴ ساله (متولد ۱۹۶۱، ایالات متحده آمریکا)
🎓 تحصیلات: دکتری زیست‌شناسی مولکولی از دانشگاه پرینستون
🏢 سمت فعلی: مدیر ارشد برنامه‌ها در مؤسسه زیست‌شناسی سامانه‌ای، سیاتل
📄 برونداد علمی: ۳۱ مقاله
📊 شاخص اچ (H-index): ۲۲
📚 تعداد کل استنادات: ۱۰,۷۶۱
در چهار سال پیاپی (۲۰۲۰ تا ۲۰۲۳) هیچ مقاله‌ای منتشر نکرده و در مجموع ده سال اخیر تنها ۹ مقاله به چاپ رسانده است. با این حال، سهم وی در پژوهش‌های پایه‌ای حوزه ایمنی‌شناسی سلولی و کشف ژن‌های مؤثر بر کنترل سیستم ایمنی، در تاریخ تحقیقات زیست‌پزشکی جایگاه ویژه‌ای دارد.

👨‍🔬 آقای فرد رمزدل (Fred Ramsdell)

📆 سن: ۶۵ ساله (متولد ۱۹۶۰، ایالات متحده آمریکا)
🎓 تحصیلات: دکتری در رشته میکروبیولوژی و ایمنی‌شناسی از دانشگاه UCLA
🏢 سمت فعلی: مشاور علمی در شرکت Sonoma Biotherapeutics (فعال در زمینه توسعه درمان‌های سلولی برای بیماری‌های خودایمنی و التهابی)
📄 برونداد علمی: ۶۳ مقاله
📊 شاخص اچ: ۴۰
📚 تعداد کل استنادات: ۱۸,۶۸۸
در ده سال گذشته تنها ۸ مقاله منتشر کرده است و در برخی سال‌ها (از جمله ۲۰۱۹، ۲۰۲۱، ۲۰۲۲ و ۲۰۲۴) هیچ مقاله‌ای منتشر نکرده است. با وجود این، کیفیت و اثرگذاری علمی مقالات وی در حوزه ایمنی‌شناسی و تنظیم پاسخ‌های ایمنی، جایگاه علمی او را تثبیت کرده است.

👴 آقای شیمون ساکاگوچی (Shimon Sakaguchi)

📆 سن: ۷۴ ساله (متولد ۱۹۵۱، ژاپن)
🎓 تحصیلات: دکترای پزشکی (MD) و دکتری ایمونولوژی از دانشگاه کیوتو
🏢 سمت فعلی: استاد ممتاز (Distinguished Professor) در دانشگاه اوساکا
📄 برونداد علمی: ۳۸۴ مقاله
📊 شاخص اچ: ۱۲۲
📚 تعداد کل استنادات: ۹۴,۶۶۴
در ده سال گذشته ۱۲۸ مقاله منتشر کرده است. هرچند نسبت به دو برنده دیگر بسیار پرکارتر است، اما در مقایسه با پژوهشگران فوق‌العاده پرکار (که گاهی بیش از ۳۰۰ مقاله در سال منتشر می‌کنند) این رقم متوسط محسوب می‌شود. با وجود این، استمرار فعالیت پژوهشی و جایگاه علمی او در حوزه ایمنی‌شناسی تطبیقی، از او چهره‌ای شاخص در مطالعات تنظیم ایمنی ساخته است.

🔬 جمع‌بندی علمی

کشف این سه پژوهشگر در زمینه چگونگی کنترل خودایمنی بدن، به عنوان یکی از برجسته‌ترین پیشرفت‌های علمی سال ۲۰۲۵ شناخته شد. این یافته نشان می‌دهد که حفظ تعادل میان پاسخ‌های ایمنی و حفاظت از بافت‌های سالم، یکی از پیچیده‌ترین و حیاتی‌ترین فرآیندهای زیستی است.

🏆 جایزه نوبل امسال یادآور آن است که حتی در دوران‌هایی با کاهش تولید مقالات، کیفیت و عمق پژوهش‌های علمی می‌تواند نقشی تعیین‌کننده در تحول زیست‌پزشکی و درک انسان از بدن خود ایفا کند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧫 ارتباط میکروب‌های دهان با افزایش خطر سرطان پانکراس؛ یافته‌ای نو در پژوهش‌های زیست‌پزشکی

🔍 پژوهش جدیدی از سوی گروهی از محققان دانشگاه نیویورک نشان داده است که ترکیب میکروبی دهان، می‌تواند نقش مهمی در تشخیص زودهنگام و حتی پیش‌بینی خطر ابتلا به سرطان پانکراس داشته باشد — سرطانی که یکی از مرگ‌بارترین انواع سرطان در جهان به شمار می‌رود.

🧠 سرطان پانکراس اگرچه شیوع نسبتاً پایینی دارد، اما نرخ مرگ‌ومیر بسیار بالایی دارد؛ تنها حدود ۱۳ درصد بیماران بیش از پنج سال پس از تشخیص زنده می‌مانند. دلیل اصلی این آمار، تشخیص دیرهنگام بیماری است، چراکه علائم معمولاً در مراحل پایانی بروز می‌کنند.

🧬 در این مطالعه، داده‌های بیش از ۳۰۰ هزار فرد در محدوده‌ی سنی ۵۰ تا ۷۰ سال مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که وجود برخی باکتری‌ها و قارچ‌های خاص در دهان می‌تواند احتمال ابتلا به سرطان پانکراس را تا سه برابر افزایش دهد. محققان توانستند ۲۷ گونه میکروبی را شناسایی کنند که با افزایش خطر این بیماری ارتباط مستقیم دارند.

💡 اهمیت این یافته در آن است که می‌توان از الگوی میکروبی دهان به عنوان نشانگر زیستی (Biomarker) برای غربالگری زودهنگام افراد در معرض خطر استفاده کرد؛ راهکاری که در صورت توسعه‌ی بیشتر، می‌تواند مسیر تشخیص و پیشگیری از این سرطان را به‌طور چشمگیری تغییر دهد.

📚 این تحقیق چشم‌انداز تازه‌ای را در حوزه‌ی پژوهش‌های میکروبیوم و انکولوژی گشوده است و نشان می‌دهد که سلامت دهان، فراتر از سلامت دندان‌ها، با سلامت کل بدن و خطر بروز سرطان‌ها ارتباط تنگاتنگی دارد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️