Epicardial transplantation of atrial appendage micrograft patch salvages myocardium after infarction

Iskeeminen sydänsairaus, toiselta nimeltään sepelvaltimotauti, on suomalainen kansansairaus, joka useista hoitomuodoistaan huolimatta on edelleen maailmanlaajuisesti yleisin yksittäinen kuolinsyy. Sepelvaltimoiden ohitusleikkaus on revaskularisoiva sepelvaltimotaudin kirurginen hoitomuoto, josta on kertynyt jo vuosikymmenien vankka kokemus. Ohitusleikkauksen vaikuttavuutta on pyritty tehostamaan sen yhteydessä annosteltavien soluhoitojen tai kudosteknologian avulla rakennettujen siirteiden avulla . Valitettavasti nämä nk. adjuvanttihoidot ovat kustannuksiltaan ja toteutukseltaan niin raskaita, että niiden kliininen toteutettavuus ja vaikuttavuus ovat jääneet odotetusta. Tutkimuksessa arvioimme sydänlihaksen akuutin hapenpuutteen, eli sydäninfarktin, kokeellisessa mallissa sydämien vauriopinnalle asetettujen pienien eteiskorvakudospalojen toiminnallista, kudosopillista sekä mekanistista vaikuttavuutta. Pienet eteiskorvakekudospalat kerättiin saman hiirilinjan hiiristä, pilkottiin mekaanisesti ja siirrettiin sydämen pinnalle vauriopintaa vasten. Ultraäänitutkimusseurannan perusteella kudospalat tehostivat toiminnallista paranemista alkuvaiheen ensivaurion jälkeen kontrolliryhmiin (lumeoperoitu, pelkkä sydäninfarkti sekä infarkti ja pelkkä paikkamateriaali) nähden. Sydänkudoksen histologiset värjäystutkimukset paljastivat vähentyneen kollageeniarpipitoisuuden, lisääntyneen sydänlihassolujen troponiinipitoisuuden sekä kokonaisuutena ilmeisen sydänlihaksen säilymisen. Anatomisesti kohdennetut proteomiikka-analyysit paljastivat kudospalahoitoon assosioituvien useiden kudosparanemisen kannalta keskeisien biologisten prosessien aktivoitumisia juuri sydämen vaurioalueella vielä viikkojakin vaurion jälkeen. Näitä prosesseja olivat mm. lisääntynyt uudisverisuonitus, sydänlihassolujen jakaantuminen sekä vähentynyt ohjelmoitunut solukuolema. Sydämen pinnalle sydäninfarktin aikana kirurgista paikkamateraalia hyödyntäen asetetut eteiskorvakekudospalat suojaavat sydänlihasta iskeemiseltä vauriolta. Hoitomuodon tulokset ja selkeä toteutusprotokolla tukevat sen kliinistä soveltuvuutta ohitusleikkauksen adjuvanttihoidoksi

Epicardial transplantation of atrial appendage micrograft patch salvages myocardium after infarction

Iskeeminen sydänsairaus, toiselta nimeltään sepelvaltimotauti, on suomalainen kansansairaus, joka useista hoitomuodoistaan huolimatta on edelleen maailmanlaajuisesti yleisin yksittäinen kuolinsyy. Sepelvaltimoiden ohitusleikkaus on revaskularisoiva sepelvaltimotaudin kirurginen hoitomuoto, josta on kertynyt jo vuosikymmenien vankka kokemus. Ohitusleikkauksen vaikuttavuutta on pyritty tehostamaan sen yhteydessä annosteltavien soluhoitojen tai kudosteknologian avulla rakennettujen siirteiden avulla . Valitettavasti nämä nk. adjuvanttihoidot ovat kustannuksiltaan ja toteutukseltaan niin raskaita, että niiden kliininen toteutettavuus ja vaikuttavuus ovat jääneet odotetusta. Tutkimuksessa arvioimme sydänlihaksen akuutin hapenpuutteen, eli sydäninfarktin, kokeellisessa mallissa sydämien vauriopinnalle asetettujen pienien eteiskorvakudospalojen toiminnallista, kudosopillista sekä mekanistista vaikuttavuutta. Pienet eteiskorvakekudospalat kerättiin saman hiirilinjan hiiristä, pilkottiin mekaanisesti ja siirrettiin sydämen pinnalle vauriopintaa vasten. Ultraäänitutkimusseurannan perusteella kudospalat tehostivat toiminnallista paranemista alkuvaiheen ensivaurion jälkeen kontrolliryhmiin (lumeoperoitu, pelkkä sydäninfarkti sekä infarkti ja pelkkä paikkamateriaali) nähden. Sydänkudoksen histologiset värjäystutkimukset paljastivat vähentyneen kollageeniarpipitoisuuden, lisääntyneen sydänlihassolujen troponiinipitoisuuden sekä kokonaisuutena ilmeisen sydänlihaksen säilymisen. Anatomisesti kohdennetut proteomiikka-analyysit paljastivat kudospalahoitoon assosioituvien useiden kudosparanemisen kannalta keskeisien biologisten prosessien aktivoitumisia juuri sydämen vaurioalueella vielä viikkojakin vaurion jälkeen. Näitä prosesseja olivat mm. lisääntynyt uudisverisuonitus, sydänlihassolujen jakaantuminen sekä vähentynyt ohjelmoitunut solukuolema. Sydämen pinnalle sydäninfarktin aikana kirurgista paikkamateraalia hyödyntäen asetetut eteiskorvakekudospalat suojaavat sydänlihasta iskeemiseltä vauriolta. Hoitomuodon tulokset ja selkeä toteutusprotokolla tukevat sen kliinistä soveltuvuutta ohitusleikkauksen adjuvanttihoidoksi

InDEx – Industrial Data Excellence

InDEx, the Industrial Data Excellence program, was created to investigate what industrial data can be collected, shared, and utilized for new intelligent services in high-performing, reliable and secure ways, and how to accomplish that in practice in the Finnish manufacturing industry.InDEx produced several insights into data in an industrial environment, collecting data, sharing data in the value chain and in the factory environment, and utilizing and manipulating data with artificial intelligence. Data has an important role in the future in an industrial context, but data sources and utilization mechanisms are more diverse than in cases related to consumer data. Experiences in the InDEx cases showed that there is great potential in data utili zation.Currently, successful business cases built on data sharing are either company-internal or utilize an existing value chain. The data market has not yet matured, and third-party offerings based on public and private data sources are rare. In this program, we tried out a framework that aimed to securely and in a controlled manner share data between organizations. We also worked to improve the contractual framework needed to support new business based on shared data, and we conducted a study of applicable business models. Based on this, we searched for new data-based opportunities within the project consortium. The vision of data as a tradeable good or of sharing with external partners is still to come true, but we believe that we have taken steps in the right direction.The program started in fall 2019 and ended in April 2022. The program faced restrictions caused by COVID-19, which had an effect on the intensity of the work during 2020 and 2021, and the program was extended by one year. Because of meeting restrictions, InDEx collaboration was realized through online meetings. We learned to work and collaborate using digital tools and environments. Despite the mentioned hindrances, and thanks to Business Finland’s flexibility, the extension time made it possible for most of the planned goals to be achieved.This report gives insights in the outcomes of the companies’ work within the InDEx program. DIMECC InDEx is the first finalized program by the members of the Finnish Advanced Manufacturing Network (FAMN, www.famn.fi).</p

Intelligent dynamic simulation of a fed-batch enzyme fermentation process

This article describes building of a dynamic simulation model for prediction of bioprocess variables. The simulator consists of three interacting dynamic model based on the method of linguistic equations. Each model has three versions, i.e. an own version for each phase of the fed-batch fermentation process. Steady state methods with dynamic structures were used in developing these linguistic equation models. With this simulator, it is possible to predict values of dissolved oxygen concentration, oxygen transfer rate and concentration of carbon dioxide in the exhaust gas through the whole process, using only the values of the control variables as inputs. The simulator can be used as a online forecasting tool in connection to the real process.

INTELLIGENT PERFORMANCE ANALYSIS WITH A NATURAL LANGUAGE INTERFACE

Performance improvement is taken as the primary goal in the asset management. Advanced data analysis is needed to efficiently integrate condition monitoring data into the operation and maintenance. Intelligent stress and condition indi-ces have been developed for control and condition monitoring by combining generalized norms with efficient nonlinear scaling. These nonlinear scaling methodologies can also be used to handle performance measures used for management since management oriented indicators can be presented in the same scale as intelligent condition and stress indices. Performance indicators are responses of the process, machine or system to the stress contributions analyzed from pro-cess and condition monitoring data. Scaled values are directly used in intelligent temporal analysis to calculate fluctua-tions and trends. All these methodologies can be used in prognostics and fatigue prediction. The meanings of the varia-bles are beneficial in extracting expert knowledge and representing information in natural language. The idea of dividing the problems into the variable specific meanings and the directions of interactions provides various improvements for performance monitoring and decision making. The integrated temporal analysis and uncertainty processing facilitates the efficient use of domain expertise. Measurements can be monitored with generalized statistical process control (GSPC) based on the same scaling functions

Integration of intelligent systems in development of smart adaptive systems:linguistic equation approach

Abstract Smart adaptive systems provide advanced tools for monitoring, control, diagnostics and management of nonlinear multivariate processes. Data mining with a multitude of methodologies is a good basis for the integration of intelligent systems. Small, specialised systems have a large number of feasible solutions, but highly complex systems require domain expertise and more compact approaches at the basic level. Linguistic equation (LE) approach originating from fuzzy logic is an efficient technique for these problems. This research is focused on the smart adaptive applications, where different intelligent modules are used in a smart way. The nonlinear scaling methodology based on advanced statistical analysis is the corner stone in representing the variable meanings in a compact way to introduce intelligent indices for control and diagnostics. The new constraint handling together with generalised norms and moments facilitates recursive parameter estimation approaches for the adaptive scaling. Well-known linear methodologies are used for the steady state, dynamic and case-based modelling in connection with the cascade and interactive structures in building complex large scale applications. To achieve insight and robustness the parameters are defined separately for the scaling and the interactions. The LE based intelligent analysers are useful in the multilevel LE control and diagnostics: the LE control is enhanced with the intelligent analysers, adaptive and model-based modules and high level control. The operating area is extended with the predefined adaptation and specific events activate appropriate control actions. The condition, stress and trend indices are used for the detection of operating conditions. The same overall structure is extended to the scheduling and managerial decision support. The linguistic representation becomes increasingly important when the human interaction is essential. The new scaling approach is used in control and diagnostic applications and discussed in connection with previous multivariate modelling cases. The LE based intelligent analysers are the key modules of the system integration, which produces hybrid systems: fuzzy systems move gradually to higher levels, neural networks and evolutionary computing are used for tuning. The overall system is reinforced with advanced statistical analysis, signal processing, feature extraction, classification and mechanistic modelling.Tiivistelmä Viisaat mukautuvat järjestelmät sisältävät kehittyneitä työkaluja epälineaaristen monimuuttujaisten prosessien valvontaan, säätöön, diagnostiikkaan ja johtamiseen. Laajaan menetelmäpohjaan perustuva tiedonrikastus on pohjana älykkäiden järjestelmien yhdistämiselle. Pienille erikoistuneille järjestelmille on monia toteutettavissa olevia ratkaisuja, mutta erittäin monimutkaiset järjestelmät vaativat alan asiantuntemusta ja kompakteja lähestymistapoja perustasolla. Sumeaan logiikkaan pohjautuva lingvististen yhtälöiden (linguistic equation, LE) menetelmä on tehokas ratkaisu näissä ongelma-alueissa. Tämä tutkimus kohdistuu viisaisiin mukautuviin sovelluksiin, jossa useita älykkäitä moduuleja käytetään yhdessä viisaalla tavalla. Kehittyneeseen tilastolliseen analyysiin perustuva epälineaarinen skaalausmenetelmä muodostaa ratkaisun kulmakiven: muuttujien merkitykset soveltuvat säädössä ja diagnostiikassa käytettävien älykkäiden indeksien kehittämiseen. Uudet rajoituksien käsittelymenetelmät yhdessä yleistettyjen normien ja momenttien kanssa mahdollistavat rekursiivisen parametriestimoinnin olosuhteisiin mukautuvassa skaalauksessa. Tunnettuja lineaarisia menetelmiä käytetään staattisessa, dynaamisessa ja tapauspohjaisessa mallintamisessa, jossa kaskadi- ja vuorovaikutusrakenteet laajentavat mallit tarvittaessa monimutkaisiin sovelluksiin. Prosessituntemuksen ja järjestelmien robustisuuden varmistamiseksi parametrit määritellään erikseen skaalausta ja vuorovaikutuksia varten. LE-pohjaiset älykkäät analysaattorit ovat hyödyllisiä monitasoisessa säädössä ja diagnostiikassa: LE-säätöä parannetaan älykkäiden analysaattorien, adaptiivisten ja mallipohjaisten moduulien sekä ylemmän tason säädön avulla. Käyttöaluetta laajennetaan ennalta määrätyllä adaptoinnilla sekä tiettyjen tapahtumien aktivoimilla erityisillä säätötoimenpiteillä. Kunto-, rasitus- ja trendi-indeksejä käytetään olosuhteiden tunnistamiseen. Sama rakenne laajennetaan tuotannon ajoitukseen ja päätöksenteontukeen, jossa inhimillisen vuorovaikutuksen käsittely tekee lingvistisen esityksen yhä tärkeämmäksi. Uutta skaalausmenetelmää tarkastellaan säätö- ja diagnostiikkasovelluksissa sekä vertaillaan lyhyesti sen käyttömahdollisuuksia aikaisemmin toteutetuissa monimuuttujamalleissa. LE-pohjaiset älykkäät analysaattorit ovat keskeisiä integroitaessa moduuleja hybridiratkaisuiksi: sumeat järjestelmät siirtyvät vähitellen ylemmille tasoille ja neuro- ja evoluutiolaskennassa keskitytään järjestelmien viritykseen. Kokonaisjärjestelmää vahvistetaan kehittyneellä tilastollisella analyysilla, signaalinkäsittelyllä, piirteiden erottamisella, luokittelulla ja mekanistisella mallintamisella