toltev@mail.ru 0,0

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Стремительное развитие технологий компьютерного зрения в последние годы, подпитываемое прогрессом в глубоком обучении и доступностью больших данных, существенно трансформирует многие ключевые процессы в науке, промышленности, медицине и повседневной жизни. Особенно революционна его роль в сферах, где человеческое восприятие является слабым местом, внося субъективность, когнитивные искажения и ошибки, вызванные усталостью. Современные системы на основе нейронных сетей и сложных архитектур не просто анализируют изображения, а понимают их контекст, превосходя человека в скорости, точности и постоянстве. Они обеспечивают автоматический, объективный и мгновенный анализ визуальных данных — от обнаружения и диагностики патологий по рентгеновским снимкам до навигации беспилотных автомобилей и управления «умным» городом. Так компьютерное зрение перестало быть лабораторным узкоспециализированным инструментом, а превратилось в незаменимую технологию для принятия точных и надежных решений в цифровую эпоху, где ценность объективных визуальных данных непрерывно растет.

Комикс на конкурс «Био/Мол/Текст»: IgE-опосредованная аллергическая реакция — это иммунная стратегия млекопитающих, направленная на избавление от многоклеточных паразитов и их личинок. Мой комикс раскрывает механизм осуществления сверхбыстрой реакции на небольшие количества паразитарных антигенов и в шуточной форме рассказывает об истоках возникновения IgE-опосредованной аллергии в процессе эволюции.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Представь: редкие генетические синдромы, которые годами остаются нераспознанными врачами, теперь диагностируются с помощью одного фото. Исследуй роль ИИ в анализе генома, с акцентом на синдроме Кабуки — названном в честь японского театра кабуки из-за поразительного сходства черт лица с драматическим гримом кумадори. Узнай, как нейросеть DeepGestalt, обученная на тысячах снимков, с точностью 91% распознает мутации в генах KMT2D или KDM6A, помогая установить диагноз на основе симптомов. Открой синергию биологии, математики, программирования и медицины в инструментах вроде Face2Gene, которые ускоряют поиск, облегчают жизнь пациентам и ведут к эре персонализированной медицины. А впереди? ИИ, прогнозирующий болезни, оценивающий риски и подбирающий терапию под каждого — это уже реальность!

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На протяжении всего времени своего существования человечество использует фитотерапию для профилактики и лечения болезней. Даже сейчас, в двадцатые годы XXI века, большинству жителей планеты доступна лишь медицинская помощь, основанная почти исключительно на использовании лекарственных растений. Более того, растительное сырье используется при производстве многих лекарственных препаратов. Лечебные, ядовитые и многие другие используемые человеком свойства растений им придают так называемые вторичные метаболиты. Данные соединения представлены несколькими группами веществ, которые по своей химической природе могут являться терпеноидами, алкалоидами, фенольными производными или гликозидами. В этой статье речь пойдет о самих вторичных метаболитах с биологической активностью и о том, как они помогают в разработке современных лекарств, но могут быть токсичными для человека и животных.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Науку и бизнес часто разводят по разным берегам: прикладные исследования есть, но прямой маршрут от открытия к инвестициям редок. Есть ли исключения? Можно ли превратить научное исследование в бизнес? Истории таких компаний, как Constructive.Bio, перепрограммировавшей геном прокариот; Colossal Biosciences, работающей над воссозданием видов; и ISMO Bio-Photonics, смоделировавшей легкие на микрочипе, показывают, что можно. О том, на основе каких идей удалось построить эти стартапы и на какие научные концепции они опирались, читайте в этой статье.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Если бы незадачливый путешественник во времени случайно убил асгардархей, на базе которых сформировались эукариоты, то каким был бы наш мир? Был бы он обречен оставаться скучным и лишенным сложных многоклеточных форм? Не совсем. Гигантские серные бактерии имели бы шанс развиться в клетки со сложной структурой, напоминающие эукариот, и в сложные многоклеточные организмы. В этой заметке в жанре альтернативной эволюции я использую генеративный искусственный интеллект, чтобы представить, как выглядел бы этот мир — и показать эволюционный потенциал обитателей сероводородных озер.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Глубоко в почве, среди крупинок песка и частиц гумуса, живет крошечное существо размером 0,2–0,5 мм — коллембола Megalothorax. Коллемболы населяют нашу планету практически повсеместно: их можно найти во льдах, в горах, в лесах и полях, в человеческих постройках, гротах, цветочных горшках... Но многие даже не подозревают, что за удивительные существа живут у них под носом. Чтобы увидеть движущуюся точку, достаточно острого зрения, однако, приблизив объект под микроскопом, можно разглядеть множество особенностей, делающих коллембол непохожими друг на друга. На теле этих созданий есть волоски, составляющие подробную карту, — по расположению нескольких волосков исследователь с уверенностью заявляет, какой перед нами вид. На голове некоторых коллембол также присутствует «нос», происхождение которого представляет сложную загадку, над которой работают современные коллембологи. В статье мы заглянем в мир этих невидимок, рассмотрим их уникальные «документы» — волоски-сенсиллы (и кое-что еще) и попробуем разгадать загадку их необычного «носа».