To Bardziej Skomplikowane

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z dr. hab. Maciejem Pileckim o tym, jak rozpoznajemy zaburzenia psychiczne, gdzie przebiega granica między kryzysem a chorobą i jak diagnoza wpływa na nasze myślenie o sobie.

Dlaczego podobne objawy mogą prowadzić do różnych rozpoznań? Kiedy diagnoza przynosi ulgę, a kiedy staje się obciążeniem? I czy sztuczna inteligencja pomoże lepiej zrozumieć trudności konkretnego człowieka oraz dobrać skuteczne leczenie?

W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:

Jak odróżniamy kryzys życiowy, żałobę i reakcję na traumę od zaburzenia psychicznego?

Jak myśli automatyczne i przekonania o sobie wiążą się z depresją?

Na czym opierają się diagnozy psychiatryczne i dlaczego ich klasyfikacje zmieniają się w czasie?

Jak diagnoza może wpływać na tożsamość, poczucie winy i gotowość do szukania pomocy?

Co przykłady borderline i złożonego PTSD pokazują o znaczeniu języka diagnozy?

Co może dać rozpoznanie ADHD i gdzie pojawia się ryzyko tłumaczenia nim wszystkich trudności?

Jak powstają błędy diagnostyczne i dlaczego warto rozważać alternatywne hipotezy?

Jak emocje lekarza i sposób opisywania własnych doświadczeń przez pacjenta wpływają na diagnozę?

Dlaczego leczenie czasem nie przynosi poprawy i jaką rolę odgrywają ograniczenia systemu?

Jak sztuczna inteligencja może wspierać psychiatrię i bardziej indywidualny dobór leczenia?

Dlaczego poprawa bywa trudna do zauważenia, a pozytywne zmiany też mogą być wyzwaniem?

Co wiemy o kryzysie zdrowia psychicznego młodych i możliwej roli mediów społecznościowych?

Jak biologia, doświadczenia i otoczenie społeczne wzajemnie na siebie oddziałują?

Dlaczego zaufanie i relacja z lekarzem lub terapeutą są tak ważne w procesie leczenia?

Dr hab. n. med. Maciej Pilecki jest specjalistą psychiatrii dorosłych oraz psychiatrii dzieci i młodzieży, certyfikowanym psychoterapeutą i superwizorem Polskiego Towarzystwa Psychiatrycznego. Kieruje Kliniką Psychiatrii i Psychoterapii Dzieci i Młodzieży Uniwersytetu Jagiellońskiego Collegium Medicum.

Profil na stronie Katedry Psychiatrii UJ CM:
https://katedrapsychiatrii.wl.cm.uj.edu.pl/zespol/klinika-psychiatrii-dzieci-i-mlodziezy/

Rozdziały:

00:00:00 Wstęp
00:01:02 Kiedy kryzys staje się zaburzeniem psychicznym?
00:02:44 Żałoba, depresja i reakcje na traumę
00:06:18 Model siebie, myśli automatyczne i depresja
00:09:52 Jak diagnoza wpływa na obraz siebie?
00:11:50 Jak powstają i zmieniają się klasyfikacje?
00:13:42 Kiedy diagnoza pomaga, a kiedy obciąża?
00:17:21 Borderline i złożone PTSD: znaczenie opisu
00:22:15 ADHD i poszukiwanie wyjaśnienia swoich trudności
00:25:29 Brak poprawy w leczeniu i błędy diagnostyczne
00:28:40 Emocje lekarza i język pacjenta
00:31:31 Oporność na leczenie i ograniczenia systemu
00:33:08 Złożoność psychiki i medycyna spersonalizowana
00:35:17 Sztuczna inteligencja i dobór leczenia
00:38:56 Jak ocenić, czy leczenie działa?
00:40:51 Dlaczego dobre zmiany też bywają trudne?
00:41:32 Czy kryzys psychiczny młodych narasta?
00:43:32 Media społecznościowe, środowisko i biologia
00:47:03 Znaczenie relacji w leczeniu

Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".

Jeśli cenisz takie rozmowy i chcesz pomóc w docieraniu z nimi do kolejnych osób, zasubskrybuj kanał i zostaw łapkę w górę.

Możesz też wesprzeć rozwój podcastu przez Patronite i dołączyć do naszej społeczności na Discordzie. Rozmawiamy tam o odcinkach, wymieniamy materiały i pomysły na kolejne tematy.

Wsparcie podcastu i dostęp do Discorda:
https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane

Podziękowania dla patronów wspierających projekt: Sebastian Jaskulski

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Marcinem Zychem o tym, jak rośliny odbierają świat, komunikują się i rozwiązują problemy, a także czy możemy mówić o ich pamięci, inteligencji, a nawet świadomości.

W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:

- Dlaczego często postrzegamy rośliny jako nieruchome tło i nie dostrzegamy złożoności ich zachowań?
- Gdzie kończy się jeden osobnik i jakie znaczenie ma modularna budowa roślin?
- Jak rośliny odbudowują utracone części swojego organizmu?
- Jakie informacje czerpią ze światła, temperatury, drgań i sygnałów chemicznych?
- Czy rośliny mogą reagować na drgania wywoływane przez zbliżających się zapylaczy?
- Jak przekazują informacje między różnymi częściami swojego ciała?
- Jak bronią się przed roślinożercami i w jaki sposób mogą przyciągać ich naturalnych wrogów?
- Jak organizm bez mózgu integruje sygnały i koordynuje swoje działanie?
- Na ile koncepcja obliczeń morfologicznych pomaga myśleć o przetwarzaniu informacji przez rośliny?
- Czy różne gatunki roślin posługują się wspólnym językiem chemicznym i mogą "podsłuchiwać" swoich konkurentów?
- Jak rośliny przyciągają zapylacze i dlaczego niektóre storczyki je oszukują?
- Co wiemy o pamięci roślin i jakie mechanizmy mogą za nią odpowiadać?
- Jak odczytywanie sygnałów roślin i sztuczna inteligencja mogą pomóc w prowadzeniu upraw?
- Przy jakiej definicji inteligencji możemy mówić o inteligencji roślin?
- Czym różni się dostosowywanie działania do warunków od nabywania nowych umiejętności?
- Co możemy powiedzieć o świadomości roślin i gdzie kończy się nasza wiedza?

Prof. Marcin Zych bada biologię zapylania roślin, w tym gatunków uprawnych i zagrożonych. Wśród jego zainteresowań naukowych znajdują się również ewolucja strategii reprodukcyjnych, filogeneza roślin z rodziny baldaszkowatych oraz ochrona różnorodności biologicznej.

Profil w Ogrodzie Botanicznym UW: https://www.ogrod.uw.edu.pl/zespol/prof-dr-hab-marcin-zych/
Ogród Botaniczny Uniwersytetu Warszawskiego: https://www.ogrod.uw.edu.pl/

Rozdziały:

00:00:00 Wstęp
00:01:05 Jak powinniśmy myśleć o roślinach?
00:06:07 Granice osobnika i modularna budowa roślin
00:10:42 Jak rośliny regenerują utracone części?
00:12:31 Jakie sygnały odbierają rośliny?
00:15:05 Drgania, zapylacze i produkcja nektaru
00:17:40 Sygnały chemiczne i obrona przed roślinożercami
00:22:19 Jak roślina integruje informacje bez mózgu?
00:24:12 Obliczenia morfologiczne i rozproszone przetwarzanie
00:25:51 Komunikacja między roślinami
00:30:33 Konkurencja i "podsłuchiwanie" sygnałów
00:32:57 Komunikacja ze zwierzętami i rola nektaru
00:34:53 Jak storczyki oszukują zapylacze?
00:38:28 Pamięć roślin i odczytywanie ich sygnałów
00:40:38 AI, inteligentne szklarnie i przyszłość upraw
00:43:09 Czy rośliny są inteligentne?
00:45:33 Uczenie się a reagowanie na sygnały
00:46:41 Czy rośliny mogą mieć świadomość?

Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".

Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy.

Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu.

Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane

Podziękowania dla patronów wspierających projekt:
Sebastian Jaskulski

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Michałem Tomzą o kontrolowaniu ultrazimnych atomów i cząsteczek, poszukiwaniu nowej fizyki oraz roli sztucznej inteligencji w badaniach.

Co właściwie oznacza kontrolowanie materii na poziomie kwantowym i dlaczego potrzebujemy do tego ultraniskich temperatur? Jak badania pojedynczych atomów i cząsteczek mogą pomóc w poszukiwaniu nowej fizyki? Czy sztuczna inteligencja może stać się lepszym naukowcem od człowieka?

W dzisiejszym odcinku miałem przyjemność porozmawiać o tym z prof. Michałem Tomzą, fizykiem teoretykiem z Wydziału Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. Profesor zajmuje się fizyką i chemią ultrazimnej materii oraz teorią oddziaływań i zderzeń atomów, jonów i cząsteczek.

W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:

- Dlaczego w ultraniskich temperaturach łatwiej obserwować i wykorzystywać efekty kwantowe?
- Jak działają pułapki na atomy i dlaczego światło laserowe może chłodzić?
- Co możemy kontrolować w atomie lub cząsteczce: spin, rotacje, drgania i ruch?
- W jakim sensie atomy i cząsteczki przygotowane w tym samym stanie kwantowym są identyczne?
- Jak współpraca teorii z eksperymentem pozwala odkrywać mechanizmy reakcji chemicznych?
- Jak pole magnetyczne może zmieniać szybkość reakcji i co mówią nam pomiary stanów produktów?
- Dlaczego znajomość równania Schrödingera nie wystarcza do obliczenia zachowania złożonego układu?
- Czym różnią się trudność obliczeniowa, wieloskalowość i emergencja?
- Jak wyznaczamy granice stosowalności modeli i sprawdzamy zgodność różnych opisów?
- Dlaczego czasem trzeba chronić cząsteczki przed reakcjami chemicznymi?
- Czym jest elektryczny moment dipolowy elektronu i jaki ma związek z symetriami oraz przewagą materii nad antymaterią?
- Dlaczego wynik pomiaru zgodny z zerem może ograniczać teorie wykraczające poza Model Standardowy?
- Jak sieci neuronowe pomagają opisywać funkcje falowe?
- Czy AI może zadawać dobre pytania badawcze, zastąpić naukowców i zmienić kształcenie na uniwersytetach?
- Jak współpraca agentów AI i szybkie generowanie wyników wpływają na sposób uprawiania nauki?

Prof. Michał Tomza kieruje grupą badawczą Quantum Molecular Systems oraz Centrum Fizyki Atomowej, Molekularnej i Optycznej na Uniwersytecie Warszawskim. W swoich badaniach łączy kwantowy opis materii z obliczeniami na superkomputerach i ścisłą współpracą z zespołami doświadczalnymi. Jest laureatem Nagrody Narodowego Centrum Nauki z 2020 roku. Otrzymał również ERC Starting Grant na projekt QuantMol, poświęcony ultrazimnym cząsteczkom wieloatomowym, kontrolowanej chemii i precyzyjnym pomiarom.

Profil na Uniwersytecie Warszawskim: https://promotorzy.szkolydoktorskie.uw.edu.pl/pl/promotor/2399
Grupa Quantum Molecular Systems: https://quantmol.uw.edu.pl/
Nagroda NCN: https://www.ncn.gov.pl/o-ncn/nagroda-ncn/laureaci-2020

Rozdziały:

00:00:00 Wstęp
00:01:06 Co oznacza kontrolowanie materii kwantowej?
00:05:01 Jak łapiemy i chłodzimy atomy?
00:09:07 Kontrola stanów kwantowych
00:12:54 Identyczność atomów i cząsteczek
00:16:29 Wyzwania eksperymentalne i rozwój technologii
00:21:19 Sterowanie reakcjami chemicznymi
00:27:24 Dlaczego obliczenia kwantowe są tak trudne?
00:32:50 Złożoność, emergencja i różne skale opisu
00:35:38 Granice stosowalności modeli
00:38:28 Ekranowanie cząsteczek
00:40:25 Precyzyjne pomiary i poszukiwanie nowej fizyki
00:43:36 Materia, antymateria i symetrie
00:46:33 Co mówi nam wynik zgodny z zerem?
00:51:07 Sieci neuronowe i funkcje falowe
00:52:43 Czy AI może zastąpić naukowców?
00:54:42 Uniwersytet w czasach AI
00:56:39 Czy AI potrafi zadawać dobre pytania?
00:58:07 Agenci AI i dokonywanie odkryć
00:59:54 Tempo badań i nadmiar informacji

Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".

Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy.

Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu.

Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane

Podziękowania dla patronów wspierających projekt:
Sebastian Jaskulski

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Januszem Bujnickim o tym, jak działa RNA, jak sztuczna inteligencja pomaga je badać i na ile potrafimy projektować cząsteczki o określonych funkcjach.

Co właściwie potrafi RNA poza przenoszeniem informacji potrzebnej do produkcji białek? Dlaczego ta sama cząsteczka może przyjmować różne kształty i jak wpływa na to jej otoczenie? Czy umiemy dziś przewidzieć jej działanie, a nawet zaprojektować RNA o określonej funkcji?

W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:

- Jakie funkcje może pełnić RNA poza pośredniczeniem w produkcji białek?
- Na ile sekwencja RNA określa jego strukturę, a na ile o kształcie cząsteczki decydują środowisko i inne cząsteczki?
- Jak modyfikacje chemiczne mogą zmieniać strukturę i działanie RNA?
- Skąd pochodzą dane potrzebne do modelowania RNA i dlaczego jego strukturę trudniej przewidywać niż strukturę białek?
- Co potrafią dziś metody sztucznej inteligencji, w tym AlphaFold, i gdzie napotykają ograniczenia?
- Dlaczego poznanie jednego możliwego kształtu RNA nie wystarcza do zrozumienia jego funkcji?
- Czym różni się trafne przewidywanie od wyjaśnienia mechanizmu działania cząsteczki?
- Na ile potrafimy projektować RNA o zadanych właściwościach i czego uczy przykład modyfikowanego tRNA?
- Dlaczego łatwiej projektować warianty znanych cząsteczek niż zupełnie nowe struktury?
- Czy da się przewidzieć, jak zmiana na poziomie pojedynczych atomów wpłynie na komórkę lub organizm?
- Jak rozwój kriomikroskopii elektronowej może zmienić badania nad RNA?
- W jakim sensie RNA może działać jak przełącznik lub element bramki logicznej?

Prof. Janusz Bujnicki jest profesorem nauk biologicznych, członkiem Europejskiej Organizacji Biologii Molekularnej (EMBO) oraz członkiem korespondentem Polskiej Akademii Nauk. W swoich badaniach łączy bioinformatykę, biologię strukturalną i metody doświadczalne. Jego zespół rozwija narzędzia do modelowania struktur RNA i ich oddziaływań, m.in. ModeRNA i SimRNA, oraz bazę MODOMICS poświęconą modyfikacjom RNA. W Międzynarodowym Instytucie Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie bada również, jak poznanie struktury tych cząsteczek może pomóc w projektowaniu RNA o nowych funkcjach.

Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Janusz_Bujnicki
Międzynarodowy Instytut Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie: https://www.iimcb.gov.pl/
Laboratorium Bioinformatyki i Inżynierii Białka: https://www.iimcb.gov.pl/pl/laboratoria-iimcb/laboratorium-bioinformatyki-i-inzynierii-bialka

Rozdziały:

00:00:00 Wstęp
00:01:12 Czym jest RNA i co potrafi?
00:02:57 Sekwencja, struktura i środowisko
00:07:53 Jak modyfikacje chemiczne zmieniają RNA?
00:09:26 Jak badamy i przewidujemy strukturę RNA?
00:15:03 Czym RNA różni się od białek?
00:20:56 Granice przewidywania struktury RNA
00:24:00 Sztuczna inteligencja i AlphaFold
00:28:20 Czy potrafimy przewidzieć funkcję RNA?
00:30:37 Predykcja a rozumienie mechanizmu
00:36:05 Projektowanie RNA
00:39:45 Projektowanie i modyfikowanie tRNA
00:43:04 Czy można zaprojektować zupełnie nową strukturę?
00:47:52 Kriomikroskopia i nowe dane doświadczalne
00:51:19 Od atomów do komórek: granice przewidywania
00:59:54 Przyszłość badań i zastosowań RNA
01:03:39 Bramki logiczne z RNA

Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".

Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy.

Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu.

Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane

Podziękowania dla patronów wspierających projekt:
Sebastian Jaskulski

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Katarzyną Jednoróg o tym, jak mózg przetwarza język i w jaki sposób dźwięki mowy nabierają dla nas znaczenia.

Jak z ciągłego strumienia dźwięków mózg wydobywa słowa i ich znaczenie? Skąd dziecko wie, gdzie kończy się jedno słowo, a zaczyna następne? I czy język jest nam potrzebny do myślenia?

W dzisiejszym odcinku miałem przyjemność porozmawiać o tym z prof. Katarzyną Jednoróg, która kieruje Pracownią Neurobiologii Procesów Językowych w Instytucie Nenckiego PAN.

W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:

- Jak mózg przechodzi od dźwięków mowy do znaczenia wypowiedzi?
- Dlaczego klasyczny podział na ośrodek mówienia i ośrodek rozumienia języka jest niepełny?
- Skąd bierze się znaczenie słów i jak wpływają na nie nasze doświadczenia?
- Jak niemowlęta odnajdują słowa w nieprzerwanym strumieniu mowy?
- Dlaczego kontakt z drugim człowiekiem ma znaczenie dla nauki języka?
- Czy można myśleć bez słów i czy każdy ma wewnętrzny głos?
- Jak nauka czytania zmienia mózg?
- Dlaczego dysleksja może wiązać się z różnymi trudnościami w uczeniu się czytania?
- Czy mózg przewiduje słowa, które za chwilę usłyszymy, i na ile potwierdzają to badania?
- Co wiemy o związku czytania z ekranu i korzystania z mediów społecznościowych z uwagą oraz rozumieniem tekstu?

Prof. Katarzyna Jednoróg bada neurobiologiczne podstawy języka oraz rozwój umiejętności czytania u dzieci, także w kontekście dysleksji. Jej zespół śledzi, jak mózg zmienia się w trakcie nauki czytania i skąd mogą brać się różnice między dziećmi.

Pracownia Neurobiologii Procesów Językowych: https://nencki.edu.pl/pl/laboratories/pracownia-neurobiologii-procesow-jezykowych/

**Badanie rozwoju czytania u dzieci**

Zespół pracowni zaprasza do udziału w badaniu sześcioletnie dzieci z zerówki, które jeszcze nie czytają. Badacze będą śledzić, jak zmienia się mózg dzieci w trakcie nauki czytania. Szczegóły dotyczące projektu i udziału w badaniu: https://orto.nencki.edu.pl/

Rozdziały:

00:00:00 Wstęp
00:00:47 Jak mózg rozumie mowę?
00:03:27 Afazja i ograniczenia klasycznych modeli języka
00:05:25 Skąd bierze się znaczenie słów?
00:08:48 Jak dzieci uczą się języka?
00:12:33 Dlaczego kontakt z drugim człowiekiem ma znaczenie?
00:13:29 Jak niemowlęta odnajdują słowa w strumieniu mowy?
00:17:04 Wrodzona gramatyka czy uczenie się ze statystyki?
00:20:38 Czy można myśleć bez języka?
00:23:08 Wewnętrzny głos i różne sposoby myślenia
00:29:18 Jak nauka czytania zmienia mózg?
00:36:30 Rozmowa z dzieckiem i wspólne czytanie
00:39:02 Dysleksja i różne ścieżki rozwoju czytania
00:46:58 Czy mózg przewiduje kolejne słowa?
00:53:23 Czytanie z ekranu a rozumienie tekstu
00:56:16 Ekrany, uwaga i rozwój języka

Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".

Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy.

Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu.

Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane

Podziękowania dla patronów wspierających projekt:
Sebastian Jaskulski