-
106Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Современные белковые языковые модели позволяют по-новому взглянуть на эволюцию белков, рассматривая ее как направленное движение в латентном пространстве последовательностей. В статье разбирается подход evo-velocity, который использует вероятностные оценки языковых моделей для реконструкции направлений и относительной динамики эволюционных изменений без построения филогенетических деревьев. Показано, как метод воспроизводит известные эволюционные траектории вирусов и белковых семейств, какие предпосылки лежат в его основе и какие ограничения следует учитывать при интерпретации результатов. Подход evo-velocity иллюстрирует, что статистика белковых последовательностей содержит информацию не только о структуре и функции, но и о динамике эволюции.
-
99Статья 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.
-
5329 декабря 2025 года Дмитрий Пензар, кандидат биологических наук, научный сотрудник Лаборатории системной биологии и вычислительной генетики Института общей генетики (ИОГен) РАН получил Научную премию Сбера в номинации «AI в науках о жизни» «за разработку нейросетей для моделирования, прогнозирования свойств и рационального конструирования нуклеотидных последовательностей ДНК, контролирующих работу генов, для решения задач биотехнологий и медицинской генетики». Дмитрий Пензар — специалист по нейронным сетям в регуляторной геномике. Надежда Маркина поговорила с лауреатом о проектах, в которых он участвовал, и в целом о том, какую роль модный ныне искусственный интеллект играет в этой области биологии.
-
75Статья 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.
-
160Статья 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.
-
194Статья 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.
-
111Статья 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.
-
251Статья 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.
-
2056XXI 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.
