Экология

Лягушки, как и все земноводные, сталкиваются с нарастающими угрозами для своего существования, однако одна из них — уязвимость к повышению температуры — до сих пор остается недостаточно изученной. В выпуске на этой неделе Patrice Pottier et al. представлили прогнозы тепловой устойчивости для 60% всех видов земноводных в мире. Они обнаружили, что 104 из 5 203 проанализированных видов уже подвергаются перегреву, даже находясь в тенистых наземных средах обитания. Кроме того, глобальное потепление может вывести как минимум 7,5% видов за пределы их физиологических возможностей. Авторы также установили, что густая растительность и наличие водоемов играют ключевую роль в защите земноводных во время жарких периодов, что подчеркивает важность охраны и восстановления природных мест обитания для их выживания. — Vulnerability of amphibians to global warming.

Нейронаука

Коннектом и каталог нейронов зрительного отдела самца дрозофилы

Исследователи использовали сфокусированную ионно-лучевую фрезеровку и сканирующую электронную микроскопию для получения коннектома правого зрительного отдела мозга самца Drosophila melanogaster. Это метод, при котором образец подвергается бомбардировке сфокусированным пучком ионов, который затем удаляет материал с поверхности образца с очень высокой точностью, послойно. После каждого этапа фрезеровки поверхность образца сканируется электронным микроскопом для получения изображения. В итоге удалось разработать вычислительные методы для количественной оценки анатомии нейронов, их классификации по морфологии и связности, а также для предсказания нейротрансмиттеров. Также был создан каталог из примерно 53 000 нейронов, классифицированных на 732 типа, с систематическим описанием и присвоением новых названий примерно половине из них. В результате получили комплексные данные и инструменты, которые открывают новые возможности для систематических исследований зрения у дрозофил и закладывают основу для более глубокого понимания сенсорной обработки. — Connectome-driven neural inventory of a complete visual system.

Дофамин, глутамат и семаглутид: как мозг мышей управляет тягой к вкусному

Ученые выяснили, что гедонистическое питание у мышей — еда ради удовольствия — регулируется дофаминовыми нейронами вентральной тегментальной области (VTA). Эти нейроны активируются во время еды и усиливают выброс дофамина в nucleus accumbens в зависимости от вкуса пищи. С помощью оптогенетики, которая позволяет точно управлять нейронами светом, исследователи показали, что стимуляция VTA продлевает трапезу, а их подавление сокращает прием пищи. Глутамат-высвобождающие нейроны около голубого пятна косвенно влияют на VTA через тормозные нейроны, и их подавление во время еды снимает торможение, усиливая дофаминовый сигнал и аппетит к вкусному. Оказалось, что препарат семаглутид сначала снижает активность VTA, укорачивая прием пищи, но когда мыши теряют вес, аппетит восстанавливается. Это исследование раскрывает сложные мозговые цепи, управляющие тягой к еде, с использованием оптогенетики для точного контроля нейронной активности. — Hedonic eating is controlled by dopamine neurons that oppose GLP-1R satiety, «Биомолекула»: «Дофаминовые болезни», «Оземпик: больше, чем средство для похудения».

Осязание будущего: новый актуатор имитирует прикосновения для виртуальной реальности

Наше чувство осязания, передающее информацию об окружающем мире через рецепторы кожи, вдохновило ученых на создание компактного актуатора, который способен воспроизводить сложные тактильные ощущения — давление, сдвиг, вибрацию, смещение и вращение, воздействуя на разные типы механорецепторов. Этот прибор может программируемо стимулировать кожу, передавая богатую тактильную информацию и создавая реалистичные виртуальные ощущения. Исследователи продемонстрировали его возможности на людях: устройство помогло ориентироваться рукой в пространстве, воспроизводить текстуру поверхностей и даже ощущать музыку через прикосновения. Технология обещает революцию в биомедицине и расширенной реальности, открывая путь к новым способам взаимодействия с виртуальным миром. — Full freedom-of-motion actuators as advanced haptic interfaces.

Стволовые клетки для глаз: надежда на лечение слепоты

Ученые обнаружили в сетчатке человеческих эмбрионов редкую популяцию стволовых клеток (hNRSCs, human neural retinal stem-like cells), которые могут стать ключом к лечению дегенерации сетчатки — одной из главных причин слепоты, поражающей миллионы людей из-за возраста или наследственных болезней вроде пигментного ретинита. Эти клетки, отличающиеся от уже известных ретинальных прогениторов (RPCs), способны быстро размножаться и превращаться в разные типы клеток сетчатки, что показали тесты на мышах: выращенные в лаборатории из эмбриональных органодов (без использования фетальной ткани), hNRSCs при пересадке в глаза грызунов с ретинальной болезнью замедляли потерю зрения. Это значит, что исследователи обнаружили аналогичные клетки в ретинальных органоидах, выращенных из эмбриональных клеточных линий, что позволяет обойти этические проблемы, связанные с тканями плода. Несмотря на скептицизм некоторых экспертов, требующих больше доказательств уникальности hNRSCs, ученые видят в них потенциал для регенеративной медицины и планируют испытания на крупных животных, чтобы приблизить технологию к клиническому применению. — Elusive stem cells discovered in human retina may lead to treatment for blindness, «Биомолекула»: «Такие разные стволовые клетки».

Эволюция

Как лошади стали чемпионами: эволюционная мутация раскрывает секрет их выносливости

Лошади обязаны своей выносливостью уникальной эволюционной адаптации. Исследование Castiglione et al. показало, что около 5000 лет назад у предков современных лошадей появилась мутация в гене KEAP1, превратившая стоп-кодон в цистеин, что усилило митохондриальное дыхание, ускорив окислительное фосфорилирование. Особенность превращения стоп-кодона в цистеин заключается в том, что это редкий и необычный эволюционный механизм, называемый перекодированием стоп-кодона (stop codon recoding). Эта мутация, сохранившаяся у всех современных представителей рода Equus, повышает активность белка NRF2, ускоряя производство энергии в мышцах и снижая окислительный стресс. Благодаря этому лошади могут потреблять кислород гораздо эффективнее. Ученые выяснили, что такие изменения возникли под давлением отбора для улучшения локомоторной биоэнергетики (энергетические процессы, связанные с движением организма). Открытие демонстрирует, как перепрограммирование генетического кода, ранее считавшееся свойственным только вирусам, помогло лошадям стать выдающимися атлетами природы. — Running a genetic stop sign accelerates oxygen metabolism and energy production in horses.

Палеонтология

Оса из янтаря

Палеонтологи описали новый вид вымершей осы, Sirenobethylus charybdis, жившей около 99 миллионов лет назад рядом с динозаврами. Обнаруженные в бирманском янтаре самки имели уникальный «раздвоенный» хвост с шипами и длинными чувствительными волосками, напоминающий ловчий механизм венериной мухоловки. Предположительно, оса использовала этот орган для захвата добычи и введения яиц с помощью жала, что делает ее одним из самых причудливых и устрашающих паразитов меловой эпохи. — This ancient parasitic wasp subdued prey with its ‘flytrap’ tail.

ИИ в медицине

ИИ и рентген: как алгоритмы упускают болезни у женщин и темнокожих пациентов

Новое исследование, опубликованное в Science Advances, выявило, что один из самых известных ИИ-алгоритмов для анализа рентгеновских снимков грудной клетки — CheXzero — с меньшей точностью распознает болезни у женщин, темнокожих пациентов и людей моложе 40 лет. Особенно уязвимой оказалась группа темнокожих женщин — в половине случаев алгоритм не обнаруживал у них серьезные заболевания, такие как кардиомегалия (увеличенное сердце). Исследователи также показали, что CheXzero умеет «распознавать» пол, возраст и расу пациента по рентгену с высокой точностью (например, расу — в 80% случаев), тогда как врачи не могут сделать этого по снимку с достоверностью выше 50%. Это указывает на то, что ИИ, возможно, использует скрытые сигналы изображения как «ярлыки», связывая биологические признаки с диагнозами, что и приводит к предвзятости. Попытка снизить предвзятость путем явной передачи ИИ информации о расе, поле или возрасте пациента дала ограниченный эффект — ошибки сократились, но только по некоторым заболеваниям. Причина кроется, вероятно, в самом наборе данных: в нем было больше мужчин, белых пациентов и людей в возрасте от 40 до 80 лет, что делает его непредставительным. — AI models miss disease in Black and female patients.