Der Nobelpreis für Physik 2024 würdigt bahnbrechende Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und künstlicher neuronaler Netze. Die Preisträger John Hopfield von der Princeton University und Geoffrey Hinton von der University of Toronto werden für ihre grundlegenden Entdeckungen und Erfindungen geehrt, die das maschinelle Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglicht haben[1][2]. Hopfield und Hinton nutzten Werkzeuge aus der Physik, um Methoden zu entwickeln, die den Grundstein für das heutige leistungsstarke maschinelle Lernen legten. Hopfield erfand ein nach ihm benanntes Netzwerk, das eine Methode zum Speichern und Wiederherstellen von Mustern verwendet. Hinton baute auf diesem Konzept auf und entwickelte die sogenannte Boltzmann-Maschine, die in der Lage ist, charakteristische Elemente in bestimmten Datenarten zu erkennen[2]. Die Arbeiten der Preisträger haben weitreichende Auswirkungen auf verschiedene wissenschaftliche Disziplinen, darunter die Physik selbst, wo künstliche neuronale Netze beispielsweise bei der Entwicklung neuer Materialien mit spezifischen… 

Der Markt für Liquid Biopsy zeigt ein beeindruckendes Wachstum und wird voraussichtlich in den kommenden Jahren weiter expandieren. Im Jahr 2023 wurde der globale Markt auf 10,42 Milliarden USD geschätzt, mit einer Prognose von 20,41 Milliarden USD bis 2030 bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 14,23%. Für den US-Markt wird ein noch stärkeres Wachstum erwartet, von 1,85 Milliarden USD in 2023 auf 6,62 Milliarden USD bis 2033, was einer CAGR von 13,55% entspricht. Dieses Wachstum wird durch mehrere Faktoren angetrieben, darunter die steigende Krebsprävalenz weltweit, technologische Fortschritte in der Krebsdiagnostik, eine wachsende Präferenz für minimalinvasive Diagnoseverfahren, zunehmende Forschung und Entwicklung im Bereich Liquid Biopsy sowie steigende Investitionen und Regierungsinitiativen. Bei der Betrachtung der Marktsegmente zeigt sich, dass der Krebsdiagnostik-Sektor 2023 mit einem Anteil von 86,26% dominierte. In Bezug auf die Technologie hatte NGS (Next-Generation Sequencing) 2023 den größten Marktanteil… 

Ein gemeinsames Forschungsteam unter der Leitung von POSTECH-Professor Chulhong Kim und Professor Chan Kwon Jung vom Seoul St. Mary’s Hospital der Katholischen Universität Korea hat ein künstliches Intelligenzsystem (KI) entwickelt, um die markierungsfreien photoakustischen histologischen Bilder von menschlichem Leberkrebsgewebe zu analysieren. Ihre Forschungsergebnisse wurden kürzlich in „Light: Science and Applications“, einer internationalen Zeitschrift für Optik und Photonik, veröffentlicht. Die Histologie ist für die Diagnose von Krankheiten und die Entwicklung geeigneter Behandlungspläne von entscheidender Bedeutung. Normalerweise muss entferntes Gewebe unter dem Mikroskop gefärbt werden, was aufgrund der Verwendung von Chemikalien zusätzlichen Arbeitsaufwand und Kosten verursacht. Die photoakustische Histologie (PAH) wurde entwickelt, um diese Probleme zu mildern. PAH erzeugt Bilder, indem es Schallsignale (Ultraschall) erkennt, die von Biomolekülen erzeugt werden, wenn sie mit Licht (Laser) beleuchtet werden, wodurch Färbung und Markierung überflüssig werden. Pathologen war PAH jedoch zunächst unbekannt, was die Interpretation…