Синтетическая биология

На фоне конкуренции между Microsoft, Google, Meta, Amazon и другими техногигантами за звание обладателя лучшего чат-бота, достижения аналогичных моделей в биохимии и структурной биологии остаются слегка за кадром. А успехи есть, и еще какие! В этой статье спецпроекта «Искусственный интеллект в биологии» «Биомолекула» постарается исправить несправедливость и расскажет, как работают «большие языковые модели» на последовательностях биомолекул и к чему их можно применить в биологии. Мы также обсудим аналогии между биополимерами и привычными нам текстами, которые позволяют применять языковые модели к белкам и ДНК. Не забудем поговорить и про нашумевший AlphaFold — причем будем его не только хвалить! Ну и как всегда, поделимся кейсами, которые уже меняют структурную и другие области биологии.

В новой статье спецпроекта «Мультиомиксные технологии» мы поговорим о том, какие технологические тренды сегодня в моде у специалистов, занятых сельским хозяйством. И здесь не будет долгих рассуждений о лучших сортах редиса — только самые амбициозные цели и по-настоящему большие данные. Вместе мы убедимся, что картинка, которую большинство из нас рисует себе, когда слышит слово «агроном», давно не соответствует действительности. Работники современного сельского хозяйства — это не пахари с сохой наперевес. Зачастую всё самое интересное в этой приземленной отрасли происходит вообще не в поле, а гораздо раньше — в НИИ и лабораториях, где люди учатся предсказывать природные процессы и изменять их, оперируя поистине огромными массивами информации.

Искусственный интеллект занимает в современной биологии важное место — с его помощью можно предсказать строение белка, изучить структуру гена или даже написать научную статью. (Кстати — и прочитать тоже можно, чтобы попросить алгоритм извлечь из нее нужные факты.) В первой статье спецпроекта «Искусственный интеллект в биологии» мы попытаемся проследить, с чего всё начиналось и как искусственный интеллект пришел в биологию — или, наоборот, вышел из нее. Мы изучим основные вехи истории машинного обучения и обсудим их с российскими и зарубежными экспертами.

В продолжении цикла по мультиомиксным технологиям мы выясним, есть ли в фундаменте наук о жизни место для еще нескольких кирпичиков, и как системной биологии, замешанной на мультиомиксных данных, удается разложить по полочкам сложные процессы, казавшиеся ученым неуловимыми. На одном краю временной шкалы такой подход позволяет проследить работу генов живого организма практически в реальном времени, а на другом — приподнимает завесу тайны над извилистыми тропами эволюции. Как развивается мозг рыбки данио от икринки до эмбриона? Зачем микробы меняют наш геном? Когда можно ждать лекарство от старости и как оценить свой биологический возраст? Постараемся ответить на эти вопросы!

Узнав о Спецпроекте по мультиомиксным технологиям, который начал выходить на «Биомолекуле», я немного растерялся. Ведь объединение результатов разных омиксных подходов — не особо увлекательная тема. Можно описывать принципы методов, а еще интереснее — новые результаты их использования. Скажем, в современном мире продвижение новых методов как таковых — необходимая с точки зрения коммерческих разработчиков процедура. При этом сами методы бессодержательны с точки зрения фундаментальной биологии или медицины. В музее мы смотрим на статую Венеры Милосской, но мало кто из обычных посетителей интересуется, какими инструментами ее создали. Рационально мыслящие исследователи не станут выбирать способы работы по принципу их новизны или «крутизны». Они возьмут тот резец, которым проще и лучше изваять свою скульптуру, в этом случае — верифицированную или опровергнутую научную гипотезу. Поэтому описание методов как таковых и их сочетаний часто скучны для неспециалистов… Несмотря на все сомнения в полезности мультиомиксов на популярном уровне, сейчас я пишу эти строки. Перефразируя известное высказывание, не сомневается тот, кто ничего не делает. Мы с коллегами почти десять лет назад стали работать в области протеогеномики — интеллектуальной комбинации результатов секвенирования нуклеиновых кислот и панорамного протеомного анализа. Вот поэтому я и считаю неправильным скрывать эту историю от читателей, если могу рассказать о своем опыте из первых рук. Буду писать из головы — выдумывать ничего не придется, как в популярном нынче жанре «тру крайм».

Мультиомиксные (МО) технологии оперируют огромными массивами экспериментальных и биоинформатических данных с целью найти скрытые взаимосвязи между биологическими процессами на самых разных уровнях. Например, оценить влияние эпигенетических модификаций на клинические симптомы болезней или даже проследить пути развития нервной системы в живом организме. В первой статье спецпроекта по мультиомиксным технологиям мы разбираемся, что же это такое, и почему их всё чаще упоминают в обзорах и статьях. Чем мультиомиксный подход отличается от «обычного» омиксного? И вытесняют ли МО-технологии классические методы и подходы молекулярной биологии или просто их дополняют?