23karpova.ss@gmail.com 0,0

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На протяжении десятилетий нейробиология служила главным источником вдохновения для создания искусственного интеллекта. Однако сегодня ИИ стал мощнейшим инструментом для познания нашего собственного разума. Данная статья рассматривает новую гибридную область исследований — NeuroAI, которая возникла не так давно, но уже завоевала внимание многих ученых мира. NeuroAI можно использовать не только как классический инструмент для обработки данных, но и как платформу для обратного проектирования (reverse engineering) мозга. В этом неклассическом подходе искусственные нейросети используются как «цифровые двойники» для тестирования гипотез о работе кортикальных сетей. В этой статье приводится ряд интересных исследований, демонстрирующих возможности такого подхода: от иерархической организации зрительной и слуховых систем и тонкой специализации нейронных популяций до моделирования и изучения нейробиологических поломок, лежащих в основе психических заболеваний.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Эта работа — попытка отразить единство и многообразие жизни на Земле через символы генетического кода. Четыре буквы кода ДНК (A, T, G, C) превращены в художественные образы царств живой природы: Животные, Растения, Грибы и Бактерии. Каждая буква населена представителями царств и представляет визуальную метафору того, что универсальный язык ДНК лежит в основе всего биологического разнообразия.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: В 1990-х казалось, что аптамеры вот-вот вытеснят антитела. Спустя десятилетия — всего несколько препаратов, а в обзорах все чаще звучит: «высокий потенциал, но мало реализован». В этой статье мы разбираемся, что дело может быть не в самих аптамерах, а в способе их поиска — методе SELEX, который на практике напоминает лотерею. На фоне успехов AlphaFold мы объясняем, почему прямой перенос этого подхода на аптамеры не работает, и как вместо случайного отбора перейти к рациональному дизайну. Наконец, мы рассказываем, как платформа Xelari заменяет месяцы лабораторного перебора полным компьютерным проектированием аптамеров и почему у этих почти забытых молекул снова появился шанс.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Белки — это молекулярные машины, отточенные эволюцией на протяжении сотен миллионов и даже миллиардов лет. Мы пока не способны воспроизвести этот длинный путь естественной эволюции, но уже активно учимся направлено конструировать белки под конкретные задачи. И помогают нам в этом большие массивы данных и искусственный интеллект (ИИ). Сначала он научился предсказывать трехмерную структуру природных белков, а теперь на очереди — дизайн: создание новых функций и уверенная оптимизация уже существующих. В статье разбираем, как генеративные модели придумывают форму будущего белка, подбирают к ней аминокислотную последовательность и как вместе с лабораторными экспериментами проверяется, что такой белок действительно работает.

Видео на конкурс «Био/Мол/Текст»: В нашей работе мы хотим продемонстрировать эстетическую часть профессии биолога на примере видео, смонтированного из микрофотографий нетозов. Нетоз — это один из способов гибели нейтрофилов, когда клетка, погибая, выбрасывает из ядра нити хроматина, чтобы поймать в сети чужеродные организму патогены (бактерии, грибы) и уничтожить их.

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.