Биотехнологии

Расшифровав человеческий геном (им, кстати, был геном самого Джеймса Уотсона, одного из авторов модели двойной спирали ДНК), ученые недолго довольствовались результатом. Наука концентрировалась на больших генах, кодирующих крупные белки длиной в ~300 аминокислот, но обнаружилось, что такие гены занимают всего ~1–2% ДНК. Все остальное, по логике экономии объяснений, решено было считать «мусором» — junk DNA, накопившимся побочным продуктом эволюции.

Еще до открытия структуры ДНК Уотсон и Крик наблюдали случаи, когда темный протеом (или «темная материя генома», по выражению журналиста New Scientist) вел себя далеко не пассивно. А через полвека обнаружилось: то, что считали шумом и мусором, скрывает миллионы smORF (малых открытых рамок считывания), способных кодировать небольшие белковые соединения — микропротеины.

По разным оценкам, в человеческом геноме может существовать ~3 млн таких потенциальных микробелков. Экспериментально подтверждено — лишь ~1 200. Функции известны и того меньше. Было очень мало способов понять, какие из них действительно важны.

Большинство данных на фермах оседает в Excel-таблицах и тетрадках зоотехников. Вместе с командой Genome AI (акселератор Talent Hub ИТМО и Napoleon IT) разбираемся, как машинное обучение превращает генетический «шум» в прогнозы продуктивности. В статье — про гибридные модели (CatBoost + PyTorch), работу с SNP-маркерами, кривые лактации и то, зачем корове цифровой двойник. Без абстракций — только код на R, визуализации и архитектура пайплайна.

Если вы хоть раз держали в руках учебник биологии, у вас сложился образ рибосомы как идеального молекулярного конвейера. Этакая нанофабрика, жужжащая в каждой клетке, считывающая чертежи с мРНК и штампующая белки с космической точностью. Красивая картинка. Но с инженерной точки зрения это чудовищно неэффективная штука.

Правда такова: рибосома — это пережиток, молекулярный реликт эпохи РНК-мира, который природа так и не смогла толком модернизировать за миллиарды лет. Её КПД ниже плинтуса, а метод работы — нечто среднее между тупым перебором и лотереей. Но есть и хорошая новость: мы, как инженеры, уже сейчас можем предложить концептуальный проект, который в будущем отправит эту древнюю конструкцию на свалку.

Эффективные рибосомы способны дать организму колоссальные преимущества. Перспективы фантастические. Об этом в конце статьи.

Поздний вечер. Лаборатория молекулярных биотехнологий. Я тысячный раз пересматриваю все полученные за месяц работы хроматограммы очистки фитазы, не понимая, почему целевой пик уехал куда‑то вбок, совершенно не туда, куда надо. Бывший одногруппник, нынешний коллега мощно отхлебывает дешевый кофе из автомата, почти в упор разглядывая на мониторе кристаллографический снимок комплекса белка с ДНК. Разноцветные спирали, точные координаты каждого атома, красивые торсионные углы. Бормочет:

‑Ну красота, балдеж просто...

‑Угу, — отвечаю, не отрываясь от ионнообменной колонки.

‑Забавно, что мы, по сути, просто развлекаемся со всей этой наукой...

Не понял. Я точно не развлекаюсь, послал бы ко всем чертям эту хроматографию и пошёл бы домой, дооткрывать персонажей в Lego Marvel Super Heroes 2. Интересуюсь, что это он такое говорит.

‑Вот эта красивая картинка, — показывает снова структуру белково‑нуклеинового комплекса, — это понятная нам визуализация, так? Спиральки, полосочки, палочки да точечки. Ничего этого ведь на самом деле нет... Всё это — модель на модели, и моделью погоняет. Понимаешь?

Понимаю.

Представьте, что вы получили в наследство проект, который писали 4 миллиарда лет. Документации нет, автор (Эволюция) — типичный адепт «быстрого прототипирования», который фигачил костыль на костыль, лишь бы оно не развалилось в продакшене прямо сейчас. В итоге мы имеем систему, где в каждой клетке подгружен весь исходный код огромного организма, 90% которого просто закрыто «заглушками».

Сегодня мы поговорим о том, почему наш геном — это архитектурный кошмар, и как мы будем его рефакторить в ближайшем будущем.

Шел 2025-й год, а наши слабые тела так и не были напичканы аугментациями. Нейроны изучали уже десятки лет, мемристоры были не в новинку, нейроморфная электроника создавала один имитатор нейрона за другим, но живая плоть ни в какую не хотела сочленяться с металлами и полимерами. 

Посвященные знали: проблема проста — масштаб. Кремниевые компоненты работали на напряжениях и токах, которые могли бы выжечь нервную клетку быстрее, чем та успеет передать сигнал. А электрический язык живой материи — это милливольты, наноамперы, пикоджоули. Мысли, речь, память — все реализуется в рамках мощности обычной лампочки — 20 Вт на мозг целиком. Инженеры упорно пытались подчинить мозг правилам кремния, но мозг не сдавался.

Надежда зародилась лишь к концу года — инженеры MIT опубликовали в Nature Communications статью, в которой впервые описали искусственный нейрон, работающий на биологически релевантных величинах. Переходы в мемристоре происходили уже при ~60 мВ и наноамперных токах, а отдельный нервный импульс достигал около 120 мВ и требовал энергию всего в десятки пикоджоулей. Так у человечества впервые появилась возможность когда-нибудь примирить электронику и живое тело — а помощником в этом суждено было стать бомбардирующей грязь электронами бактерии…

По всему миру сельское хозяйство сталкивается с ростом потребности в продуктах питания и ограниченностью водных ресурсов. Эффективность выращивания культур во многом зависит от того, насколько точно удаётся описывать и предсказывать процессы, определяющие фотосинтез и потерю воды у растений. Одну из ключевых ролей здесь играют устьица, микроскопические поры на поверхности листьев, которые регулируют поступление CO₂ и испарение влаги.

В 2025 году исследователи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне представили систему Stomata In-Sight, которая объединяет конфокальную микроскопию, газообменные измерения и автоматизированный анализ изображений на основе ML. Такой подход позволяет получать количественные оценки геометрии устьиц в условиях контролируемой среды и сопоставлять их с измеряемой проводимостью и фотосинтезом. Это важно не только для физиологии растений, но и для прикладных задач, связанных с эффективностью использования воды и устойчивостью урожая при засухе. В этой статье я расскажу о самом исследовании и о том, как устроена Stomata In-Sight.

Привет Хабр! На связи снова Дмитрий Крюков, руководитель группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Недавно мы с коллегами выпустили статью в npj Aging, в которой изрядно покритиковали калькуляторы биологического возраста (они же часы старения) и попытались поставить под сомнение саму возможность и даже необходимость расчёта биологического возраста. 

О некоторых проблемах часов старения я уже писал здесь, но, по правде говоря, в тот раз я коснулся лишь верхушки айсберга. Чтобы продемонстрировать всю сложность и неоднозначность этого понятия и стоящих за ним математических определений, мне нужно рассказать эту историю в хронологическом и, наверное, логическом порядке (хотя некоторые детали я все же опущу для удобства восприятия) — и выход новой статьи стал для этого отличным поводом. 

Внимательно прочитав этот пост вы наверняка сможете сами рассчитать биологический возраст, при условии, что владеете минимальным кодингом (ну или хотя бы вайб‑кодингом). И, поверьте, у вас получится это не хуже, чем многих из тех, кто предлагают свои решения как сервис (примеры: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]). С другой стороны, если вы прочитаете пост второй раз, вы скорее всего поймёте, что хорошо оценить биологический возраст на самом деле очень трудно и, возможно, не стоит даже пытаться.

Если старение — это потеря информации, как полагают гарвардские исследователи, то борьба с ним должна происходить, в том числе, и на семантическом уровне. Но как аналитику и скептику «уговорить» клетки восстановиться, не впадая в мистику и эзотерику?

Каждый год журнал Массачусетского технологического института MIT Technology Review публикует список из десяти технологий, которые, по мнению редакции, определят ближайшее будущее. Это не рейтинг «самых модных» идей и не попытка оседлать хайп, а результат многомесячных обсуждений внутри редакции. Журналисты предлагают варианты, спорят о влиянии, масштабе и последствиях и в итоге оставляют только те технологии, которые действительно могут заметно изменить жизнь и работу людей.

В этом году рейтинг выходит уже в 25-й раз, и сами авторы честно признают: предсказывать будущее сложно и не все прогнозы сбываются. Тем интереснее перечитывать старые списки и смотреть, какие технологии действительно «выстрелили», а какие так и остались экспериментами. Мы уже публиковали подборки MIT Technology Review за 2024 год и за 2025 год, а теперь делимся переводом новой.

Крионика — возможность обратимой заморозки тела и органов — сулит огромные перспективы: по сути, это машина времени для переноса в будущее. По задумке, криопациенты получают шанс перенестись в будущее, где уже могут быть побеждены большинство болезней, а может быть, даже и сама смерть. В теории, при температуре жидкого азота органические объекты могут сохраняться тысячелетиями, однако, как всегда, есть одно НО — кристаллизация воды. Внутри биологических объектов возникают кристаллы льда, которые рвут клетки и мембраны, делая обратимую разморозку чрезвычайно трудной.

В статье мы предложим новую идею, которая может сделать возможной витрификацию (заморозка без кристаллизации).

Это сугубо личное наблюдение, но когда при первом знакомстве человек говорит о том, что он «просветленный» или «проработанный», то вероятнее всего вы не встретите в жизни большего психопата. Поездки на Бали, занятие йогой, работа с грибами, не делают тебя «более глубоким». Как писал Виктор Франкл: «если духовные основания подменяются химическими причинами, то следствие будет лишь артефактом. Тупиком». Поэтому в статье разбираю феномен Эго, опасность использования психоделиков и заблуждения, касательно просветленности и «включенного сознания».

Пока ещё полёты в космос не приобрели массовый характер, несмотря на усилия Безоса, Брэнсона и Маска. Однако исследователи и изобретатели обдумывают физиологические особенности и проблемы человеческого питания за пределами Земли, а также прорабатывают различные решения. Об этом мы сегодня и поговорим. 

Мировой рынок нейроинтерфейсов переживает бум — конкуренты теснят Маска не только в нише электрокаров и роботакси, но и на ниве Neuralink. Так, американская Precision Neuroscience впервые в истории получила разрешение на коммерческую кибернизацию людей — теперь больницы смогут «назначать» девайс пациентам с параличом, он должен помочь им переводить намерения в команды для управления электроникой. Paradromics тем временем создает высокоскоростное устройство, перекодирующее внутренние попытки говорить у людей с афазией напрямую в речь, а Synchron развивает удобный метод доставки нейроимплантов в мозг через вену. Словом, событий хватает — а аналитики Morgan Stanley даже предрекают медицине этакий киберпанк-прорыв уже в ближайшие пять лет. 

Но сегодня мы не хотели говорить ни о чем из вышеперечисленного, так как все это — девайсы для зрелого, уже сформировавшегося мозга. А вот мозг in utero — растущий, эмбриональный — гораздо более труднодоступная система. Между тем, как сегодня полагает наука, именно на внутриутробной стадии закладывается нейронная платформа шизофрении, аутизма, эпилепсии, СДВГ и прочих нейродивергенций. 

К счастью, в этой области дело тоже движется. Совсем недавно группа ученых из Гарвардской школы инженерии Джона А. Полсона опубликовала исследование по результата тестирования нового нейроинтерфейса, разработанного, чтобы не просто изучать мозг эмбриона, а буквально врастать в него — и даже стимулировать нейрогенез. В основе устройства — геометрический трюк природы, знакомый нам по боди-хоррор-иллюстрациям в учебниках биологии, — закрытие нервной трубки у плода. Но обо всем по порядку.

• Учёные обнаружили огромное количество микропластика в городском воздухе

• Новый тест позволяет выяснить, какие антибиотики действительно убивают бактерии

• Учёные научились производить сахар нового типа, с тем же вкусом, но без некоторых побочек

• Учёные ищут лекарство от туберкулёза, заражая «лёгкие на чипе»

• Учёные создали порошковый спрей, который мгновенно останавливает кровотечение

Neuralink — это нейротехнологическая компания, основанная Илоном Маском в 2016 году. Она разработала вживляемый нейроинтерфейс (BCI), передающий данные и/или питание без проводных соединений через кожу и превращающий сигналы мозга в действия. 

Цель технологии — помочь людям с параличом восстановить подвижность, а в перспективе — вернуть зрение тем, кто родился слепым. Проект развивается как частная инициатива и стремится внедрить BCI в реальную медицинскую практику. Как работает Neuralink и чего уже добилась, расскажем в этой статье.

Когда речь идет про моделирование работы мозга, то возникает проблема «не видеть лес за деревьями». Модель каждого, взятого по отдельности нейрона, может работать достаточно хорошо. Можно даже связать их в достаточно стабильную нейронную цепь. Но дальнейшее моделирование «поведения, близкого к реальному», становится вызовом. До сегодняшнего дня.

• Американцы, худеющие при помощи новых препаратов, тратят меньше денег на еду

• Учёные придумали, как натравить иммунную систему организма на раковые клетки

• Разработана революционная технология восстановления зрения

• Новые пищевые рекомендации в США: диета с очень высоким содержанием белка, говяжий жир в качестве здорового жира и не обезжиренные молочные продукты.

• Антивозрастная инъекция восстанавливает хрящевую ткань колена и предотвращает артрит

Биомимикрия — штука древняя. Крыло самолета «срисовали» у птиц, застежку-липучку — с репейника, а клейкую ленту — с лапок геккона. Но это и так всем известно.

Сейчас на переднем крае науки творится нечто совсем другое (и местами откровенно жуткое): мертвые пауки работают микрозахватами. Хоботки комаров — соплами для принтеров. Панцири креветок превращаются из отходов в детали роботов. Ученые наконец разобрались, почему сова летает бесшумно, — и теперь дата-центры стали тише. А одноклеточный слизевик, у которого нет ни мозга, ни нервной системы, спроектировал транспортную сеть не хуже инженеров токийского метро.

Раньше у природы только копировали идеи. Теперь ее саму берут в оборот. Добро пожаловать в эпоху некроботов, некропринтеров и бактерий-шпионов. Ниже — семь кейсов современной биомимикрии, от которых немного не по себе. И пара классических историй, которые уже стали хрестоматийными, но все еще впечатляют.

Исследователи Медицинского центра Ратгерса картировали нейронные связи головного мозга 960 добровольцев в режиме реального времени. Эта карта показала, как быстрые и медленные нейронные процессы объединяются для создания сложного поведения. Ученые обнаружили, что внутренние нейронные временные масштабы, временные окна обработки информации для каждого участка мозга, напрямую формируются путями белого вещества. И само белое вещество распределяет сигналы по всему мозгу. У людей с более полной синхронизацией между нейронными связями и синхронизацией локальной обработкой сигналов, мышление было более здравым и целостным.