Биотехнологии

WuXi AppTec — китайская биотехнологическая компания, работающая в Азии, Европе и Северной Америке. Она занимается поддержкой других предприятий в сфере исследований и разработок, начиная с молекулярной биологии и заканчивая тестированием препаратов. WuXi владеет исследовательскими центрами как в Китае, так и в США. 

В начале октября прошла очередная волна присуждения нобелевских премий. В категории медицины и физиологии наградили достижения в оптогенетике.

Если вы ни разу не слышали про оптогенетику, объясню: это технология управления активностью клеток с помощью… света. Грубо говоря ученые светят лазером в мозг мышки, запускают определенные нейроны — и этим заставляют ее бояться, радоваться, вспоминать пережитое или менять поведение.

Но издеваться над мышью здесь далеко не главная ценность: с помощью оптогенетики, возможно, решат одну из фундаментальных проблем изучения мозга. Ученые наконец поймут, какие нейроны за какое поведение отвечают. Да, нейробиологам до сих пор не вполне ясно, как нейроны распределяют зоны ответственности за эмоции, действия и последующий запуск химических реакций в организме.

Кстати, недавно я писал, как эту задачу пытаются решить через муху, играющую в Doom. А сегодня рассказываю, какой путь привел оптогенетику в лауреаты главной научной премии.

Живет себе мышка в клетке или ячейке, получает корм и ежедневно наблюдает, как люди в белых халатах что-то записывают. Она в привычной для себя среде.

Затем мышь помещают в незнакомую клетку. Уровень ее стресса и так подскакивает, а вместо корма ее еще и пугают (скажем, серией громких неожиданных звуков). Тем временем ученые наблюдают за мозговой активностью мыши и находят группу нейронов, которые всякий раз активируются вместе с реакцией страха.

Казалось бы — вот и центр управления страхом? Не обязательно:

Представьте следующую картину: вы в 9-10 классе сидите посреди аудитории с нейроинтерфейсом на голове, а перед вами в воздухе висит небольшой дирижабль. Вы закрываете глаза — винты начинают вращаться, и дирижабль летит вперед, открываете — и он останавливается. И это никакая не магия, это именно то, чему учились школьники в Летней STEM-школе Центральногоый университета в течение школьников на протяжении 5 дней в Летней STEM-школе.

Привет Хабр! Кремний и видеокарты дорожают, а квантовые компьютеры не поместятся в квартире. Поэтому я решил собрать биопроцессор своими руками из денежного дерева на подоконнике…

Данная статья подводит итоги проекта 435nm, в рамках которого за десять лет был создан прототип биологической системы жизнеобеспечения на микроводорослях.

В статье описана причина появления проекта, даны основные этапы его развития, рассказано о решенных и нерешенных технических, биологических и организационных проблемах, приведен список участников проекта на разных стадиях и намечены перспективы развития этого направления.

Цель написания этой статьи - поделиться нашим опытом создания фотобиореакторов для культивации микроводорослей и, если смотреть более широко, поделиться опытом инженерной работы в ранее неизвестной, биологической области.

В тексте встречаются местоимения “я” и “мы”. Я — это автор этого текста и руководитель проекта 435nm, Александр Шаенко, мы — это команда проекта 435nm.

Одноклеточные фотоавтотрофы и фанерные биореакторы, математические модели и кислородные концентраторы, кривые роста и поиски инвестиций, неудачные решения и великолепные открытия ждут вас!

Начнем же!

В Стокгольме огласили имена двух лауреатов Нобелевской премии по химии. Ими стали французский исследователь Анри Борис Каган и японский ученый Соаи Кэндзо (у японцев правильно сперва фамилию, потом имя, и да, звука «е» у них нет). Высокую награду им вручили «за открытие нелинейных эффектов и автокатализа в асимметричном органическом синтезе». На сайте Нобелевского комитета поясняется, что ученые смогли ответить на вопрос, как возникла химическая асимметрия живого. Это явление, при котором молекулы (например, аминокислоты) бывают двух зеркальных видов, но при этом организмы содержат лишь один.

Благодаря Анри Борису Кагану и Соаи Кэндзо ученое сообщество теперь понимает, как может возникать гомохиральность. Их открытия «сыграли решающую роль» для химиков, разрабатывающих реакции для производства фармацевтических препаратов, отмечается в сообщении Нобелевского комитета.

Уверен, что подробные разборы открытий ученых появятся в ближайшие дни. А мы пока разбираемся, что с патентами у данных нобелиатов по химии. 

После того, как в открытый доступ выложили отсканированный мозг мухи дрозофилы, начали появляться видео о том, как муха играет в DOOM, водит машину, играет в азартные игры и ещё много чего. Но за красивыми демонстрациями часто остаётся простой вопрос: насколько хорошо такой мозг вообще способен учиться чему‑то новому?

Мне стало интересно проверить это на практике. Я взял открытую реализацию обучаемой части коннектома дрозофилы и начал последовательно давать ей задачи разной сложности: от многорукого бандита и сравнения чисел до лабиринтов, крестиков‑ноликов, распознавания изображений и даже простейшей арифметики.

Результаты оказались намного интереснее, чем я ожидал. В одних задачах коннектом почти не уступал классическим алгоритмам обучения с подкреплением, а в других неожиданно упирался в фундаментальные ограничения. В статье я покажу не только успешные результаты, но и провалы, а также попробую разобраться, почему они возникали.

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.