-
52Статья 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.
-
Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Вы когда-нибудь гадали, глядя на бактерию, что там у нее в геноме? Что, если среди множества генов где-то уже записана подсказка к спасению целого вида — и даже экосистемы? Дело SM254 начинается не в лаборатории, а в глубинах шахты, где медь и тьма закалили микроб, способный выживать в экстремальных условиях и, возможно, противостоять возбудителю синдрома белого носа у летучих мышей — грибку, вызвавшему массовую гибель рукокрылых и серьезные экологические последствия. Это рассказ о расследовании, которое пока не дает однозначных ответов, но открывает направление — туда, где микробы могут стать союзниками в восстановлении хрупкого баланса жизни.
-
239Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Если я скажу, что бактерии между собой разговаривают, возможно, вы мне не поверите. Но на самом деле у них есть целый процесс «переговоров», называемый кворум-сенсингом или чувством кворума. Этот процесс позволяет им работать вместе и таким образом еще сильнее атаковать организм. В этом исследовании представлен стратегический план действий по прерыванию переговоров между бактериями Stenotrophomonas maltophilia, используя биоинформатику. Эти бактерии общаются с помощью особой молекулы — диффузионного сигнального фактора (DSF), регулируемого белком RpfB. Вот этот белок мы и попробуем вывести из строя, собрав свою команду молекул, которые могут тормозить его действие.
-
284Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: В последние несколько лет искусственный интеллект все прочнее входит в наши жизни. Первая способная рассуждать программа была написана в 1956 году, она могла доказывать теоремы символической логики из «Математических принципов» Уайтхеда и Рассела. Сейчас же системы ИИ применяются, кажется, везде, от рутинной автоматизации офисных процессов до цифрового искусства и построения виртуальных миров. По-настоящему потенциал искусственного интеллекта можно раскрыть в одной из самых непростых сфер — в медицине, ведь несмотря на колоссальный прогресс в последние десятилетия диагностика многих заболеваний по-прежнему остается серьезным вызовом для ученых и врачей. Одна из актуальных на сегодняшний день задач — лечение нейродегенеративных заболеваний, в частности, болезни Альцгеймера. Может ли ИИ помочь преодолеть трудности в диагностике этой болезни? Какие технологии изобретены и применяются уже сегодня? Об этом и поговорим.
-
2026XXI век стал эпохой искусственного интеллекта — технологии, которая меняет не только цифровой ландшафт, но и фундаментальную науку. Особенно ярко это проявляется в биологии и медицине, где ИИ помогает расшифровывать ДНК, создавать персонализированные лекарства, корректировать поведение и даже проектировать новые формы жизни. Российские учёные не отстают, а где-то даже опережают своих коллег из международного сообщества. На состоявшейся недавно конференции «ИИ в науке» младший научный сотрудник Никита Трофимович Лисенко дал развернутый обзор состояния дел в области. Наша редакция обратилась к Никите Трофимовичу с просьбой написать краткую выжимку его доклада.
-
488Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: В данной статье автор рассмотрел ДНК-компьютер как альтернативу современным компьютерам в решении задач хранения данных и сложным вычислений, принципы практической реализации, преимущества и недостатки этой технологии, а также перспективы ее дальнейшего развития. Представьте мир будущего. Вся библиотека данных человечества помещается в крошечном контейнере. За считанные секунды люди моделируют сложнейшие биологические процессы и прогнозируют климатические изменения. Из этой статьи вы узнаете, как ДНК-компьютер может стать альтернативой традиционным компьютерам для хранения данных и выполнения сложных вычислений. Мы рассмотрим основы работы этой технологии, ее практическую реализацию, основные преимущества и ограничения, а также оценим перспективы ее дальнейшего развития и потенциального применения в будущем.
-
241Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Стремительное распространение нейросетей в наши дни привело к более углубленному изучению альтернативных полностью цифровым компьютерам моделей. На определенном типе задач человеческий мозг обладает на порядок большей вычислительной производительностью, чем кристаллический процессор. Это и послужило вдохновением для создания системы, базированной на живых нейронах и способной к машинному обучению. Названная органоидом, она контактирует с кремниевым чипом для связи с внешней средой. За счет своей структуры разработка может оказаться эффективнее цифровых компьютеров и стать ведущей в области нейросетей.
-
Мы поговорили с Марком Ивановым — выпускником Физтеха, кандидатом физико-математических наук, ведущим научным сотрудником Института энергетических проблем химической физики им. В. Л. Тальрозе в составе Федерального научного центра химической физики им. Н.Н. Семенова РАН. Марк — представитель научной школы директора Института Михаила Горшкова, в которой уже много лет на высоком уровне ведутся исследования в области анализа данных биологической масс-спектрометрии. Совсем недавно наш собеседник стал лауреатом Научной премии Сбера в новой номинации «AI в науке. Науки о жизни». Мы узнали у Марка, какими проектами он занимался в последнее время, и почему протеомике понадобился искусственный интеллект.
-
Представьте, что вы можете заказать самособирающегося робота, разработанного эксклюзивно под ваши нужды. Такими естественными роботами в наших клетках служат белки. Дэвид Бэйкер, нынешний нобелевский лауреат, может проектировать эти молекулы на заказ — чтобы они служили крошечными машинами, наносенсорами или лекарствами. Два других награжденных — Демис Хассабис и Джон Джампер — создали программу, которая решает противоположную задачу. Их разработка удивительно точно предсказывает строение белков по последовательности, которой они закодированы в ДНК, — а это имеет самое непосредственное отношение к заветной проблеме биофизики: фолдингу белка. В этой статье мы разберем, как работают инструменты, за которые награждены нынешние лауреаты; а затем пофантазируем, какое будущее сулят нам их проекты.
-
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.
