Multiple Sclerosis: Molecular Mechanisms and Therapeutic Opportunities

The pathophysiology of multiple sclerosis (MS) involves several components: redox, inflammatory/autoimmune, vascular, and neurodegenerative. All of them are supported by the intertwined lines of evidence, and none of them should be written off. However, the exact mechanisms of MS initiation, its development, and progression are still elusive, despite the impressive pace by which the data on MS are accumulating. In this review, we will try to integrate the current facts and concepts, focusing on the role of redox changes and various reactive species in MS. Knowing the schedule of initial changes in pathogenic factors and the key turning points, as well as understanding the redox processes involved in MS pathogenesis is the way to enable MS prevention, early treatment, and the development of therapies that target specific pathophysiological components of the heterogeneous mechanisms of MS, which could alleviate the symptoms and hopefully stop MS. Pertinent to this, we will outline (i) redox processes involved in MS initiation; (ii) the role of reactive species in inflammation; (iii) prooxidative changes responsible for neurodegeneration; and (iv) the potential of antioxidative therapy. Antioxid. Redox Signal. 19, 2286-2334

Reinforcement Learning Approach for Autonomous UAV Navigation in 3D Space

In the last two decades, the rapid development of unmanned aerial vehicles (UAVs) resulted in their usage for a wide range of applications. Miniaturization and cost reduction of electrical components have led to their commercialization, and today they can be utilized for various tasks in an unknown environment. Finding the optimal path based on the start and target pose information is one of the most complex demands for any intelligent UAV system. As this problem requires a high level of adaptability and learning capability of the UAV, the framework based on reinforcement learning is proposed for the localization and navigation tasks. In this paper, Q-learning algorithm for the autonomous navigation of the UAV in 3D space is implemented. To test the proposed methodology for UAV intelligent control, the simulation is conducted in ROS-Gazebo environment. The obtained simulation results have shown that the UAV can reach the target pose autonomously in an efficient way

Reinforcement Learning Approach for Autonomous UAV Navigation in 3D Space

In the last two decades, the rapid development of unmanned aerial vehicles (UAVs) resulted in their usage for a wide range of applications. Miniaturization and cost reduction of electrical components have led to their commercialization, and today they can be utilized for various tasks in an unknown environment. Finding the optimal path based on the start and target pose information is one of the most complex demands for any intelligent UAV system. As this problem requires a high level of adaptability and learning capability of the UAV, the framework based on reinforcement learning is proposed for the localization and navigation tasks. In this paper, Q-learning algorithm for the autonomous navigation of the UAV in 3D space is implemented. To test the proposed methodology for UAV intelligent control, the simulation is conducted in ROS-Gazebo environment. The obtained simulation results have shown that the UAV can reach the target pose autonomously in an efficient way

AUTONOMNOST KRETANjA MOBILNOG ROBOTA -LETELICE ZA RAD NA VISINAMA – SPECIFIČNOSTI KONFIGURACIJE, MODELIRANjE, FUNKCIONALNA APROKSIMACIJA I MAŠINSKO UČENjE OJAČAVANjEM

Roboti koji imaju mogućnost kretanja uz vertikalnu podlogu (engl. wall-climbing), a u koje spadaju i roboti namenjeni posebnim zadacima kao što je čišćenje gabaritnih staklenih površina eksterijera visokih zgrada (engl. glass and façade-cleaning), predstavljaju predmet brojnih istraživanja u prethodnih trideset godina. Interesovanja naučne i stručne zajednice u ovoj oblasti su posledica pre svega njihovog velikog potencijala za rešavanje mnogobrojnih izazova kao što su održavanje i inspekcija građevinskih konstrukcija, ispitivanja teško dostupnih ili veoma opasnih radnih mesta i dr. Iako je na ovom polju ostvaren vidan napredak poslednjih nekoliko godina, ova tehnologija i dalje poseduje određena ograničenja kao što su nemogućnost kontinualnog kretanja ovih robota po fizički odvojenim površinama visokih zgrada i nemogućnost kretanja po neravnim površinama. Male bespilotne letelice (MBL) predstavljaju aktuelni tip letelica poslednjih dvadeset godina, a koje mogu da se korisno upotrebe u širokom opsegu primena. Minijaturizacija i smanjenje troškova električnih komponenti doveli su do njihove komercijalizacije i masovne upotrebe u mnogim oblastima, kao što su gašenje požara, inspekcija, nadzor, farbanje, održavanje vetro-generatora i brodova. Najveću primenu u praksi pronašli su kvadkopteri, pre svega zbog činjenice da se pomoću četiri veličine, tj. upravljanjem brzinama obrta propelera, može ostvariti šest stepeni slobode pri kretanju. Prednosti ovih letelica su dobre manevarske sposobnosti i jednostavno upravljanje. Međutim, smanjenje njihovih dimenzija dovodi do smanjenja efikasnosti, kao i povećanja viskoznih efekata što je posledica malih Rejnoldsovih brojeva. Koncept predstavljen ovim predavanjem po pozivu podrazumeva sledeće prioritete: 1. Realizovati robotski sistem za čišćenje koji treba da omogući kvalitetno obavljanje ove namene. 2. Ostvariti bezbednu, pouzdanu i laku tranziciju. 3. Osmisliti sistem za prianjanje koji će omogućiti robotu potrebnu mobilnost u svim pravcima pri izrvšavanju zadatka na radnim površinama različitih oblika uz minimalni utrošak energije. 4. Obezbediti robotu mogućnost savladavanja prepreka malih dimenzija radi izbegavanja potrebe za čestom tranzicijom. 5. Ostvariti bezbednost u radu i u slučaju neplaniranog otkaza sistema za prianjanje. 6. Omogućiti bezbedno spuštanje robota na tlo usled otkaza nekog od motora namenjenih generisanju vučne sile. Zadatak koji se postavlja pred mobilni robot letelicu je učenje optimalne putanje od početnog položaja (predstavlja položaj robota u neposrednoj blizini objekta) do ciljnog položaja predstavlja položaj robota na radnoj površini. Određivanje ciljnog položaja se ostvaruje aktiviranjem kamere kao spoljašnjeg senzora koja uz pomoć metoda mašinskog gledanja omogućava mobilnom robotu letelici detektovanje staklenih površina, kao i izdvajanje karakterističnih objekata. Kako je u okviru navedenog problema nemoguće odrediti tačan matematički model kretanja mobilnog robota letelice, odnosno okruženja, uvodi se pojam mašinskog učenja ojačavanjem (engl. Reinforcement Learning). Dva osnovna činioca koncepta mašinskog učenja ojačavanjem predstavljaju inteligentni agent i okruženje. Inteligentni agent ima zadatak da istraživanjem okruženja pomoću eksternih senzora kao i eksploatacijom stečenog znanja generiše optimalno ponašanje u cilju izvršavanja postavljenog tehnološkog zadatka. Stanje sistema se može definisati kao skup komponenti nastalih kao rezultat akcija robota i/ili rezultat interakcije robot okruženje. Stanja mogu činiti sledeći elementi: položaj robota u okruženju u odnosu na izabrani referentni koordinatni sistem, njegova brzina kretanja, položaj i brzina kretanja pokretnih objekata u okruženju i sl. Nagradna oceana stanja (engl. Reward ) se definiše kao stepen uspešnosti odabrane akcije u prethodnom stanju sistema izražene u vidu numeričke vrednosti. Cilj agenta jeste da pronađe skup najpovoljnijih akcija u svim stanjima mobilnog robota letelice pri njenom kretanju od početnog do ciljnog položaja. Na osnovu informacija o trenutnom stanju sistema kao i trenutnom stepenu obučenosti, inteligentni agent treba da odabere akciju koja će ga dovesti u naredni položaj. Ovaj položaj predstavlja ulaz u upravljačku jedinicu za kontrolu položaja koja treba da odredi signale na ulazu u kontrolere rada električnih motora kako bi se generisale odgovarajuće vučne sile. Stanje sistema u razmatranom primeru predstavlja položaj mobilnog robota letelice u režimu lebdenja. Okruženje je sastavljeno od sfera jednakih prečnika, čiji su centri moguća stanja sistema. U konkretnom primeru razmatrani prostor je dimenzija 9000x6000x4000mm, iOvo predavanje po pozivu realizovano je prevashodno za studentsku populaciju tehničkih fakulteta u okviru njihovog Kongresa pod nazivom "Tehnologije modernog inženjerstva", održanog na Zlatiboru 2021

The frequency of allele CCR5Δ32 in a Serbian population

Uvod: Nosioci alela CCR5Δ32 su relativno rezistentni na infekciju HIV-om. Postoji nekoliko hipoteza o poreklu i održanju ovog alela u ljudskoj populaciji. Pretpostavlja se da je mutacija Δ32 nastala u populaciji severne ili istočne Evrope i da se potom proširila ka jugu. Iako je učestalost CCR5Δ32 određena u mnogim evropskim populacijama, dodatni podaci su neophodni za formiranje sveobuhvatne slike o distribuciji CCR5Δ32 u Evropi. Zbog toga smo u našoj studiji odredili učestalost CCR5Δ32 u srpskoj populaciji, za koju do ovog rada nisu postojali takvi podaci. Metode: DNK je izolovana iz periferne krvi 352 osobe. U reakciji lančanog umnožavanja korišćeni su prajmeri specifični za gen CCR5. Dobijen je proizvod od 263 bp na osnovu matrice 'wild type', sekvence CCR5 gena, a proizvod od 231 bp na osnovu okrnjene sekvence gena CCR5 (CCR5Δ32). Ukupna učestalost alela CCR5Δ32 u srpskoj populaciji iznosi 4,55%. Rezultati: Od ukupnog broja analiziranih osoba, identifikovano je 8,52% heterozigotnih i 0,57% homozigotnih nosilaca za ovaj alel. Zaključak: Utvrđena učestalost alela CCR5Δ32 u srpskoj populaciji je neočekivano niska, u poređenju sa učestalošću u ostalim slovenskim populacijama.Background: The mutant CCR5Δ32 allele confers resistance to HIV infection. Several hypotheses regarding its origin and persistence in the human population have been proposed. It is assumed that the Δ32 mutation was introduced in Northern or Eastern Europe and that it spread to the south. Although the frequency of CCR5Δ32 was determined in numerous European nations and regions, further data are needed to complete the puzzle of CCR5Δ32 distribution within the continent. Methods: To this end, CCR5Δ32 frequency was determined in a Serbian population (sample size 352). DNA was extracted from peripheral whole blood and polymerase chain reaction specific for CCR5 gene was performed. A reaction product of 263 bp was obtained from the wild­type CCR5 sequence and a product of 231 bp was obtained from the truncated CCR5Δ32 sequence. Results: Overall allele frequency of CCR5Δ32 is 4.55%; 0.57% of individuals in the examined population are homozygous and 8.52% are heterozygous for CCR5Δ32. Conclusions: The determined frequency of the CCR5Δ32 allele in a Serbian population is unexpectedly low, considering ethnically related populations