«Сухая» биология

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Большое депрессивное расстройство (БДР) — крупнейший фактор потери, одно из самых распространенных и вызывающих опасения психических заболеваний, которое может не поддаваться лечению, становясь терапевтически резистентной депрессией (ТРД). В настоящей статье нами была рассмотрена возможность применения неинвазивной нейромодуляции для лечения ТРД, а также роль искусственного интеллекта в нем.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Искусственный интеллект (ИИ) все больше входит в самые разные сферы нашей жизни, включая такую сложную и ответственную, как медицина. И пока биоэтики ведут горячие споры о допустимости использования нечеловеческого интеллекта для спасения человеческих жизней, программисты придумали новое применение ИИ в диагностике — виртуальная гистология. Это новая технология, когда ИИ имитирует результат различных гистологических окрашиваний. Нейросеть анализирует фотографию среза ткани, причем образец может быть как неокрашенным, так и уже обработанным каким-либо красителем. Затем нейросеть генерирует картинку, в точности имитирующую результат нужного химического окрашивания. Таким образом, одно стеклышко превращается в бесконечный источник данных, позволяя врачам видеть невидимые структуры без лишних манипуляций.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: «Рак без начала» — звучит как название научно-фантастической книги, но на самом деле это суровая реальность для многих пациентов. Когда в организме развиваются метастазы, а традиционные методы диагностики не позволяют определить первоисточник, диагноз звучит как приговор — рак неизвестной первичной локализации, или CUP-синдром. Это состояние представляет собой сложную диагностическую задачу, характеризующуюся метастатическими опухолями неустановленного происхождения и неблагоприятным прогнозом. Тем не менее, последние достижения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для диагностики, вселяя надежду на улучшение результатов терапии.

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»: 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.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Пока одни микробы защищают наш организм, другие (в частности, Clostridioides difficile) ждут удобного момента, чтобы завладеть территорией. Стоит неблагоприятным факторам нарушить баланс микробного мира (например, вы приняли антибиотик) — и враг пробуждается. Но что, если бактерии-защитники могут подавлять рост нарушителей спокойствия просто уничтожая их продовольственные запасы? Представьте себе невидимую войну в глубинах кишечника, где победа определяется не мощностью оружия, а — внезапно — скоростью поедания, и отнюдь не друг друга, а обычных продуктов питания самих бактерий! Мы построили биоинформатический конвейер, который по геномам предсказывает, какие микробы способны лишать C. difficile жизненно важных аминокислот и тем самым не позволять ей эффективно колонизировать кишечник. Этот подход открывает путь к выявлению наиболее перспективных микробных защитников — потенциальных пробиотических микроорганизмов.