-
โครงการวิจัยเป็นพัฒนาวัสดุในรูปแบบควอนตัมดอท คือ วัสดุ“รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท”(rGO-QDs) เป็นการสังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ ได้ผลผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยได้มีการพัฒนาเครื่อง “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ซึ่งได้เข้ารับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ รางวัลระดับเกียรติคุณ ใน ผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2568 วัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท จากวัสดุดังกล่าวได้มีการพัฒนาต่อยอดนำวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทเป็นอิเล็กโตรไลต์สำหรับตัวเก็บประจุยิ่งยวด พัฒนาเป็นนวัตกรรม ต้นแบบ “เซลล์ไฮบริดคาปาซิเตอร์แบบกึ่งของแข็งรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทอิเล็กโทรไลต์และแผ่นกั้นขั้วยางพาราไทยผสมนาโนกราฟีนออกไซด์” ซึ่งได้รับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ จากผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2566 และวัสดุ รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท นำถูกนำมาพัฒนาเป็นแบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
In Thailand, the quantity of old tires has been increasing annually, posing a significant environmental challenge due to their non-biodegradable material. However, old tires contain an internal porous structure, which suggests their potential application as sound-absorbing materials. Porosity is a key characteristic that enables materials to trap sound waves, making them effective for noise reduction. Therefore, this study aims to investigate and develop sound-absorbing materials from old tire rubber powder. The methodology involved mixing old tire powder with fresh latex at a ratio of 1:2, followed by drying at a temperature of 120°C for four hours. Subsequently, the physical properties influencing sound absorption, including density, porosity, and water absorption, were analyzed. The results indicated that the sound-absorbing material produced from old tire rubber powder showed a density of 0.96 g/cm³, a porosity value of 0.45, and a water absorption of 11.03%. Therefore, the findings suggest that old tire rubber powder has the potential to be effectively utilized as a sound-absorbing material.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project has been developed to address medical challenges related to the process of counting and classifying blood cells from samples, a task that requires both time and high precision. To reduce the workload of medical personnel, the developers have created a platform and an artificial intelligence (AI) system capable of automatically classifying and counting cells from sample images. This system is designed to assist medical laboratory technicians by enabling them to work more efficiently and accurately, reducing the time required for analysis. Furthermore, it promotes the advancement of medical technology, ensuring effective usability from classrooms and laboratories to hospitals.
คณะวิทยาศาสตร์
Cancer remains a major global health challenge as the second-leading cause of human death worldwide. The traditional treatments for cancer beyond surgical resection include radiation and chemotherapy; however, these therapies can cause serious adverse side effects due to their high killing potency but low tumor selectivity. The FDA approved monoclonal antibodies (mAbs) that target TIGIT/PVR (T-cell immunoglobulin and ITIM domain/poliovirus receptor) which is an emerging immune checkpoint molecules has been developed; however, the clinical translation of immune checkpoint inhibitors based on antibodies is hampered due to immunogenicity, immunological-related side effects, and high costs, even though these mAbs show promising therapeutic efficacy in clinical trials. To overcome these bottlenecks, small-molecule inhibitors may offer advantages such as better oral bioavailability and tumor penetration compared to mAbs due to their smaller size. Here, we performed structure-based virtual screening of FDA-approved drug repertoires. The 100 screened candidates were further narrowed down to 10 compounds using molecular docking, with binding affinities ranging from -9.152 to -7.643 kcal/mol. These compounds were subsequently evaluated for their pharmacokinetic properties using ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) analysis, which demonstrated favorable drug-like characteristics. The lead compounds will be further analyzed for conformational changes and binding stability against TIGIT through molecular dynamics (MD) simulations to ensure that no significant conformational changes occur in the protein structure. Collectively, this study represents the potential of computational methods and drug repurposing as effective strategies for drug discovery, facilitating the accelerated development of novel cancer treatments.