«Сухая» биология

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Птицы завораживают не только ярким оперением и мелодичными трелями, они — настоящие загадки эволюции, способные решать задачи, которые раньше считались привилегией только приматов. Представьте ворону, мастерящую крючок из проволоки, чтобы достать пищу; или попугая, который считает предметы и различает их по цвету и форме. Выдающиеся когнитивные способности пернатых делают птиц уникальной моделью для изучения эволюции мозга и когнитивных процессов. Их секрет кроется в компактной, но мощной структуре мозга, которая формировалась сотни миллионов лет. В статье пойдет речь о том, как птицы, пройдя сложный эволюционный путь, вдохновили исследователей на открытия в области искусственного интеллекта.

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»: 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.

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.