Биотехнологии

Нобелевскую премию по физиологии и медицине за 2026 год присудили Карлу Дейссероту, Петеру Хегеманну, Георгу Нагелю за открытия, которые привели к созданию оптогенетики. Данный метод позволяет с помощью света включать и выключать активность отдельных нервных клеток в головном мозге.

Разбираемся, сколько патентов у нобелиатов этого года, и кому они принадлжат. 

На Хабре давно предупреждали о создании синтетических вирусов с заданными свойствами. Например, определёнными показателями смертности или целевой активацией. Есть конспирологическая версия, что даже вирус COVID-19 (SARS-CoV-2) искусственно вывели в китайской лаборатории.

Возможности людей-биологов сильно ограничены. А представьте, если GLM (Genetic Language Model) обучится на геномах всех живых существ — и сможет генерировать цепочку ДНК с любыми свойствами, а далее синтезировать новые формы жизни, практически как Бог.

Это открывает дорогу к улучшению человеческого генома, а также созданию принципиально новых, более совершенных организмов, которые не встречаются в природе.

Исследователи из Стэнфорда сделали первый шаг в этом направлении. Они впервые использовали ИИ для генерации нового вируса.

Биолог Витторио Бальоне всю свою карьеру одержим птицей, которая вовсе не хочет видеть его рядом. «Вы им не нравитесь, — говорит он о чёрной вороне, осторожной птице, которую считают одной из самых умных в Западной Европе. — Им не нравится ваше общество».

Тем не менее последние 30 лет Бальоне продолжает их преследовать. Будучи молодым исследователем, он изучал, как чёрные вороны выращивают птенцов и патрулируют свою территорию в поисках угроз. А в 2018 году он начал пытаться понять, что именно они говорят, прикрепив к хвостовым перьям 43 птиц крошечные микрофоны. Но когда Бальоне и Даниэла Канестрари, его жена и партнёр по исследованиям, открыли аудиофайлы, они обнаружили тысячи часов звуков, которые было трудно классифицировать: голоса самих ворон, писк птенцов, выпрашивающих еду, и даже крик их гнездового паразита — большой пёстрой кукушки. Проанализировать такой гигантский массив данных казалось почти невозможным. Тогда они обратились за помощью к искусственному интеллекту.

Это решение забросило двух биологов в футуристический мир. Они воспользовались моделью машинного обучения, разработанной Earth Species Project — организацией, называющей себя «новым рубежом межвидового взаимопонимания». Модель могла различать звуки, издаваемые птицей с микрофоном, другими воронами рядом и совершенно посторонними источниками. Больше всего Бальоне понравился тихий короткий звук, который вороны издавали, когда на их гнездо нападал канюк. После него неизменно прилетали другие птицы, чтобы защищать гнездо, поэтому Бальоне интерпретировал сигнал примерно как: «Эй! На помощь!» Сегодня у Бальоне и Канестрари есть огромный каталог из 150 000 записей, один из крупнейших существующих массивов данных о птицах.

В сентябре 2026-го по миру разлетелись заголовки о том, что ученые смогли оцифровать мозг живого существа — мушки дрозофилы. Карту ее «мозга» выложили в общий доступ, и энтузиасты очень быстро превратили ее в игрушку: научили играть в Doom, Minecraft, собирать кубик Рубика и всячески издеваться и заставлять работать. От экспериментов с мухой не удержались и в MWS, о чем расскажу ниже.

Явление бесчисленных эксплуатаций цифровой мухи именовали флайслопом (FlySlop). Но проблема не в этом — стараниями журналистов многие люди решили, что мы действительно научились полностью переносить сознание в компьютер, и новая серия «Черного зеркала» уже не за горами. На самом деле не все так просто: ученым удалось только скопировать один из уровней работы мозга — карту нервной системы с нейронами и синаптическими соединениями. Но до полной функции сознания им еще очень и очень далеко.

Попробуем разобраться, на что действительно способна цифромуха, чего смогли добиться исследователи и случился ли прорыв в нейробиологии…

В этой части немного проедемся катком по одной из самых популярных гипотез старения. Разберемся, действительно ли теломеры являются счетчиком нашей жизни, причем здесь предел Хейфлика, почему мыши, землекопы и киты портят красивую теорию и что вообще мешает нам жить дольше. Будет немного науки, немного инженерного занудства и традиционное подкидывание на вентилятор.

Учёным впервые удалось сравнить тончайшие детали строения мозга самцов и самок мух и выявить различия, которые, по их словам, объясняют агрессивность самцов, их поведение во время ухаживания и исполнение любовных песен. Учёные из Кембриджа составили карту всех 124 миллионов соединений между нервными клетками в мозге самца мухи. Два года назад они сделали то же самое для мозга самки. Исследователи подчёркивают, что эта работа не объясняет различия между мужчинами и женщинами, поскольку человеческое поведение гораздо сложнее. Однако результаты могут помочь учёным лучше понять поведение человека и состояния, при которых генетические различия влияют на формирование нейронных связей, например аутизм и шизофрению.

Профессор Грегори Джефферис из Лаборатории молекулярной биологии Совета медицинских исследований и Кембриджского университета, один из руководителей проекта, заявил BBC News, что этот прорыв открывает «действительно важное новое направление в нейробиологии». Он сравнил его с изобретением нового мощного телескопа, который позволяет глубже понять устройство Вселенной. «У нас в голове находится удивительная система, которая позволяет нам делать невероятные вещи, например играть сонату или решать научную задачу. И это достижение может помочь нам понять, как работают такие системы».

У нас есть курьер, у него есть 20 адресов и склад. Задача — объехать всех и вернуться, потратив как можно меньше времени. Количество вариантов объезда будет немногим больше 60 квадриллионов (а если точнее, то 60 822 550 204 416 000). Для сравнения: столько секунд прошло бы за два миллиарда лет. И это так называемая задача коммивояжера. Дальше расскажу про то, как ее пытались решать живыми бактериями, почему это красиво, и на каком месте все рухнуло. 

Шампиньоны в наших магазинах были еще с конца 90-х. Может, были и раньше, просто я этого уже не помню в силу возраста. Что же до других грибов, то они появлялись либо в сезон, либо в замаринованном виде и стоили куда дороже.

Считалось, что шампиньоны люди как-то научились выращивать искусственно, а вот другие виды пока сопротивляются сельскому хозяйству и их можно найти лишь в лесу.

За четверть века отрасль пережила много перемен. Однако шампиньон и вешенка так и лежат в любом магазине круглый год, стоят дешевле мяса, а зимой — дешевле помидоров. Но рядом с ними на полке редко можно найти свежие белые грибы. Лисички появляются на пару месяцев в сезон и стоят как хорошая говядина, а трюфель вообще продают граммами.

Почему так? Гриб есть гриб, разве нет? Если мы научились растить в промышленных масштабах один вид, что мешает построить огромный завод и выращивать там все подряд? Что вообще нужно грибу, чтобы он дал урожай? И почему одни виды человек окультурил, а другие пока не поддаются? Обо всем этом ниже.

Тема биологических вычислений и двоичной логики очень широка и уже не раз рассматривалась на Хабре. Хочу заострить внимание на цифровой природе охотничьего механизма у венериной мухоловки — эту тему, как минимум, дважды рассматривали на Хабре. Первая статья от уважаемого @Seleditor «Смертельно эффективная ловушка: как венерина мухоловка запоминает, что она поймала добычу» вышла в октябре 2020, а «Ужасная тюрьма 2: как щекотать мухоловку и не быть съеденным» от уважаемого @Dmytro_Kikot — в июле того же года. Также не раз на Хабре затрагивалась цифровая природа нейронов — например, в статьях «Как я нейроны паял» от уважаемого @DIZZYLEO «Моделируем электрическую активность нейронов» от уважаемого @esir_pavel и фундаментальный перевод «В коре вашего мозга 17 млрд компьютеров» от уважаемого Анатолия Ализара @m1rko

В этой статье я в широком смысле попробую рассмотреть успешные попытки программирования цифровой логики на материале бактерий и вирусов, какой субстрат для этого существует, а также что представляют собой биохимические логические вентили и транзисторы.

Привет, я Наталья, занимаюсь технологическим развитием агропромышленного комплекса в Россельхозбанке, в прошлой статье я рассказывала про программируемые удобрения. В этой статье хочу поделиться тем, как упаковка, которую мы считаем мусором и выбрасываем, едва донося покупки до кухни, превратилась в технологичный продукт с активными химическими компонентами, сенсорами и «умными» индикаторами. 

Мы в Россельхозбанке давно интересуемся упаковкой. Предлагаем вместе с нами погрузиться в мир химии полимеров и микробиологии.

Короткий дисклеймер: Проект живой, ленту бот крутит дважды в сутки. Почитать готовый результат можно в моём Telegram-канале Bio_news, а покритиковать тут. А теперь к тому, как вся эта система устроена.

В статье описывается архитектура автономной (внесетевой) полностью локальной системы поиска информации, предназначенной для анализа глобальной медицинской литературы на общедоступных серийных вычислительных устройствах в условиях жестких ограничений по объему памяти. Используя базу данных из примерно 2500 современных тщательно отобранных монографий и ресурсоэффективную агентную структуру, система преодолевает разрыв между обширными базами данных медицинских публикаций и возможностями работующего локально типового серийного оборудования, сохраняя при этом абсолютную конфиденциальность данных и детерминированную проверяемость результатов поиска. Система облегчает извлечение научных знаний из литературы в области лечебного дела, клинической фармакологии и биохимии. Она также предоставляет механизм поиска изображений медицинских патологий по их словесным описаниям и средства визуализации инструментальных медицинских исследований в формате DICOM. Предлагаемый ИИ асистент служит доступным ускорителем семантических исследований для практикующих врачей, биомедицинских инженеров и междисциплинарных специалистов.

В прошлой статье мы попробовали описать старение как переход биологической системы из молодого устойчивого состояния в старое. Теперь попробуем перейти от математической модели к реальным транскриптомным данным, найти измеримый «вектор старения», подобрать воздействия, способные направить систему обратно, и, наконец, проверить полученные предсказания на живых организмах.

Сломаю руку — пришьют новую. Откажет сердце — поставят помпу. Постареет кожа — натянут, подкрутят, распечатают на биопринтере свежую партию.

Этой фантазией живёт и дышит добрая половина разговоров про биохакинг и носимые устройства. Тело — черновик. Организм — машина на гарантии, и гарантия, если повезёт, продлевается бесконечно. Сел аккумулятор — сменил. Обновил прошивку — стал версией себя 2.0.

Удобная мысль. С железкой не страшно, железку не жалко, железку можно улучшать бесконечно.

Вопрос один: судя по тому, что происходит в реальных клиниках на реальных телах — мы точно уже там? В светлом биохакнутом будущем.

Технологический прогресс последних двадцати лет превратил секвенирование из дорогостоящей лабораторной процедуры в относительно массовый инструмент, и теперь главный вопрос уже не «можно ли», а «как сделать это ещё дешевле и доступнее». Особенно остро эта проблема стоит для стран, которые хотят внедрить в здравоохранение принципы персонализированной медицины. К таким странам относится и Россия.

Масштаб происходящей трансформации лучше всего отражают цифры. По оценке MarketsandMarkets, мировой рынок секвенаторов нового поколения (NGS) в 2025 году достиг $12,77 млрд, к 2026 году вырастет до $13,81 млрд, а к 2031 году — более чем удвоится, превысив $27 млрд (Рис.1). Другие аналитические агентства дают близкие, хотя и немного различающиеся оценки: Grand View Research прогнозирует рост до $42,25 млрд к 2033 году (около 18% в год). Быстрее всего растёт сегмент услуг секвенирования (контрактное секвенирование, подготовка библиотек, анализ данных и тому подобное). По разным оценкам его годовой прирост составляет 18–23%.

В 2012 году ученые показали, что бактериальную систему CRISPR-Cas9 можно превратить в программируемые «ножницы» для ДНК. Через восемь лет Дженнифер Дудна и Эммануэль Шарпантье получили за эту работу Нобелевскую премию по химии.

16 июля 2026 года команда Дженнифер Дудны представила в Science способ проектировать такие белки с помощью ИИ. Ученые создали компактные нуклеазы, которых нет в природе, а затем проверили их в бактериях, растительных и человеческих клетках. Некоторые варианты работали лучше белка, с которого начался эксперимент. Зачем генной терапии искусственный редактор клеток и что ждать в будущем — разбираемся в материале ниже.

Merck и Moderna объявили об успехе третьей фазы испытаний интисмерана аутогена — персонализированной мРНК-вакцины от рака, известной ранее как mRNA-4157. В исследовании INTerpath-001 участвовали 1137 пациентов с полностью удаленной меланомой стадий IIB–IV: одна группа получала стандартную терапию, пембролизумаб (он же "Китруда"), другая — то же самое плюс вакцину. При заранее запланированном промежуточном анализе комбинация обошла стандарт и по первичной конечной точке (время до возврата болезни), и по ключевой вторичной (время до появления отдаленных метастазов). Это первый в истории положительный результат третьей фазы для мРНК-вакцины против рака — направления, от которого прорыва ждали больше десяти лет, но которое ни разу не доходило до победы в решающем испытании.

Есть белок — рестриктаза ЭкоРИ. Она плавает в клетке, натыкается на двойную спираль ДНК и ищет конкретную последовательность из шести нуклеотидов (ГААТТЦ). Нашла — разрезает цепь ровно между первой и второй буквой. В стандартных лабораторных условиях никакой другой последовательности она не трогает. 

Прим. автора: при высоком содержании глицерина или нестандартном pH у ЭкоРИ проявляется так называемая звёздная активность — фермент начинает резать похожие, но не идентичные последовательности. Это известный артефакт, с которым борются в любом молекулярном протоколе.

Форма активного центра белка оптимизирована именно под эти шесть нуклеотидов — точное структурное соответствие обеспечивает во много раз большее сродство, чем к любой другой комбинации. Биохимики называют это специфичностью.

Леонард Эдлман — тот самый, чья буква «А» стоит в конце аббревиатуры RSA. Профессор Университета Южной Калифорнии, в 2002 году получил премию Тьюринга — высшую награду в информатике. В 1993 году, читая учебник Уотсона по молекулярной биологии, он задумался — а если фермент узнаёт последовательность и выполняет действие, это ведь и есть вычисление. Спустя год опубликовал эксперимент.

Здравствуйте, друзья. Это не новость и не перевод — это моя личная история о том, как за последние полгода мне пришлось стать экспертом в теме эндопротезирования суставов, пережить эту операцию и пребывание в госпитале.

Так как мне нравится делиться своим опытом и выводами из пережитого, а подробных материалов подобного рода я в рамках подготовки к операции не встретил, я решил написать лонгрид на эту тему сам. DIY — наше всё.

Будет немного медицины, личного опыта, и всякое интересное инженерное.

Tl;dr: сустав заменили успешно, операцию делал в Смоленске, восстанавливаюсь, хожу на костылях, оптимистическим взором смотрю в светлое будущее.

Еще недавно персонализированные мРНК-вакцины казались научной фантастикой. Сегодня они уже проходят клинические испытания. Давайте разберемся, как выглядит вычислительная часть этого процесса и какое место в ней занимают биоинформатика и AI.