Декабрь оказался щедрым на подарки тем, кому интересна публикационная статистика в научных журналах. В посте от 12 декабря я сообщал об обновлениях на сайте elibrary, в частности о том, что вся инфографика для оценки и анализа уровня российских научных журналов теперь находится в открытом доступе.

А сегодня пришло еще одно очень позитивное известие: в проекте CoLab появился раздел о научных журналах, который включает статистику не только по российским, но вообще по всем журналам, входящим в Web of Science, Scopus, Белый Список и иным. Вот сообщение в их ТГ-канале:

https://t.iss.one/colaboratory/1683

А вот ссылка на сам раздел «Журналы», который включает статистику по более чем 50 тысячам журналов с использованием базы данных проекта CoLab по 1.7 млрд. цитирований и 8 тысячам организаций:

https://colab.ws/journals

Я бегло познакомился с этим ресурсом – им очень удобно пользоваться, и он дает богатейшую пищу для размышлений. Так что коллеги молодцы. Проект выполнен без какого-либо финансирования из госбюджета. Особенно выигрышно все это смотрится в сравнении со страничкой Белого списка на сайте Российского центра научной информации:

https://journalrank.rcsi.science/ru/

Продолжаю серию постов о пяти наиболее важных научных достижениях этого года по версии данного ТГ-канала. В двух вчерашних постах и одном позавчерашнем я описал достижения, которые по моему субъективному рейтингу находятся на местах 3, 4 и 5, так что сейчас подошло время поговорить о втором месте. Это исследования в области развития инструментов искусственного интеллекта (ИИ), куда же без них.

Тут складывается любопытная ситуация. Что касается Больших Языковых Моделей (Large Language Models, LLM) – типа ChatGPT, которые столь громко прозвучали в 2023 году, нарастает общий скепсис относительно их полезности, особенно для научных исследований. Достаточно вспомнить статью с вызывающим заголовком «ChatGPT is Bullshit» (пост от 18 июня):

https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-024-09775-5

или статью в Nature, в которой показано как инструменты ИИ на основе LLM быстро деградируют (в плане качества выдаваемых текстов), если обучение нейросети происходит на текстах, генерируемых самой этой нейросетью (пост от 26 июля). Девяти поколений применения такой процедуры достаточно, чтобы вместо осмысленного текста нейросеть начала выдавать полную «тарабарщину»:

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

В данном ТГ-канале я неоднократно писал, что инструменты ИИ смогут стать полноценными помощниками в проведении научных исследований только, если их удастся «подружить» с математикой и физикой. Как отмечал разработчик сервисов ИИ от Сбера Сергей Марков (пост от 31 июля), «Попробуйте попросить ChatGPT отсортировать тысячу чисел по возрастанию. Окажется, что такую простую задачу для человека эта языковая модель выполнить не сможет. Языковая модель довольно плохо играет в шахматы (в отличие от специально созданных под такие нужды программ), даже не может хорошо решать арифметические задачи — с этим куда лучше справляется обычный калькулятор. Модель легко нарисует астронавта, скачущего на лошади, но если попросите ее изобразить лошадь, скачущую на астронавте, то человек сделает это куда успешнее.»

В направлении разработки инструментов ИИ для науки в 2024 году произошли заметные продвижения у нескольких компаний и научных групп, из которых я бы выделил Google DeepMind. Нобелевская премии по химии присуждена сотрудникам этой компании Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку компьютерной программы AlphaFold2 для предсказания пространственной структуры белков по известной последовательности аминокислотных остатков с использованием инструментов ИИ. В 2024 году новый вариант этой программы AlphaFold3 перешел в категорию «open source» и ученые теперь могут непосредственно скачать соответствующий программный код и использовать его в своей работе (пост от 13 ноября):

https://www.nature.com/articles/d41586-024-03708-4

Отмечу также недавнее содержательное эссе сотрудников Google DeepMind о перспективах использования возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в науке (пост от 10 декабря):

https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/

Перевод этого эссе на русский язык можно посмотреть здесь:

https://t.iss.one/abulaphia/5321

Завершаю серию постов о пяти наиболее важных научных достижениях этого года по версии данного ТГ-канала. В постах от 23, 24 и 25 декабря я назвал достижения 2024 года, которые в моем субъективно составленном рейтинге располагаются на местах 2-5. Осталось только назвать наиболее важное достижение. Считаю, что таковым является демонстрация возможности дарвиновской эволюции в биополимерном РНК-мире без какого-либо участия белковых ферментов (пост от 30 марта).

Действительно, вопрос о том, как могло возникнуть такое удивительное явление, которое мы называем «жизнь», является одним из наиболее фундаментальных вызовов для современного естествознания. В 2024 году мы продвинулись на один шаг к пониманию этого явления. 4 марта в PNAS опубликована статья Джеральда Джойса с соавторами (Институт биологических исследований Солка, США), в которой впервые удалось получить весомые доказательства возможности элементарных процессов «РНК-жизни».

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2321592121

Согласно современным воззрениям, исходные молекулярные процессы, которые впоследствии развились в явление «жизни», происходили в «РНК-мире», где еще не было ни молекул белков, ни ДНК, существовали лишь биополимеры РНК, которые выполняли как функции хранения информации, так и функции катализа важных для процессов «жизни» реакций. В опубликованной Д.Джойсом с соавторами работе удалось получить рибозим-полимеразу (молекулу РНК, размножающую рибозимы, т.е. катализаторы на основе РНК) с такой точностью, что способность к катализу не только не теряется, но улучшается в каждом следующем поколении.

Таким образом, продемонстрирована возможность дарвиновской эволюции в «РНК-мире» без какого-либо участия белковых ферментов. В каждом следующем поколении происходит накопление полезных мутаций и рост «приспособленности» размножаемых молекул. Следующим шагом должно стать достижение такой точности синтеза, который позволил бы рибозим-полимеразам воспроизводить самих себя. Думаю, что накопленный в группе Д.Джойса объем «big data» (он работает в этой области около 30 лет) мог бы позволить применить для этой решения этой проблемы инструменты искусственного интеллекта.

С подробностями обсуждаемой работы на русском языке можно также ознакомиться здесь:

https://elementy.ru/novosti_nauki/434208/Evolyutsiya_ribozimov_razmnozhaemykh_ribozimami_eshche_odin_shag_k_vossozdaniyu_RNK_zhizni_v_probirke/t379113/Aleksandr_Markov

Нейросети "оживили" последний бал Российской империи.

В феврале 1903 года в честь 290-летия дома Романовых в Зимнем дворце прошел знаменитый бал-маскарад, все участники которого нарядились в роскошные русские костюмы эпохи Ивана Грозного, созданные по эскизам театральных художников.

Энтузиасты с помощью нейросетей и сохранившихся фотографий "оживили" самое яркое придворное событие России начала 20 века.

Радио Sputnik

Синтетические белки, построенные из D-аминокислот, — это иньересный и перспективный инструмент для исследований и терапии, так как они стабильнее L-аминокислотных белков и неиммуногенны. Ученые из Германии и США синтезировали D-монотела (миметики антител) и показали, что их можно специфично нацелить на онкогенную тирозинкиназу в клетках человека.

Монотела — разновидность синтетических связывающих белков. Это небольшие (около 90 аминокислотных остатков) белки, которые удобно получать химическим синтезом. 

Первым делом авторы работы получили D-вариант SH2-домена человеческой тирозинкиназы BCR::ABL1 — гибридного белка, отвечающего за онкогенную трансформацию клеток. С помощью фагового дисплея они отобрали L-монотела, специфичные к этому «зеркальному» домену.

Два наиболее оптимальных монотела ученые использовали для того, чтобы определить структурные основы распознавания D- и L-белковых структур. Они получили кристаллические структуры комплексов монотело-SH2. В обеих структурах D-аминокислотный SH2 домен формировал димеры через дисульфидный мостик. Ключевую роль со стороны монотела играла FG-петля, которая формировала β-складчатую структуру, взаимодействующая с β-структурами D-SH2. Связывание стабилизировалось ионными взаимодействиями между остатками глутамата и аргинина в составе белков.

Для каждого из двух монотел авторы оптимизировали путь синтеза его зеркального двойника. Полученные структуры — D-DAM21 и D-DAM27 — оказались способны связывать природный вариант SH2-домена тирозинкиназы (L-BCR::ABL1) c высокой селективностью. Механизм их взаимодействия подтвердили, анализируя кристаллические структуры комплексов. Затем связывание D-монотел с полноразмерной тирозинкиназой проверили в клеточных лизатах и на клетках.

Таким образом, исследователи продемонстрировали не только концептуальную перспективность, но и применимость синтетических «зеркальных» белков. 

🍊 К важным новостям: учёные Сколтеха создали программный комплекс, который обеспечит качественные мандарины на прилавках вашего магазина.

На самом деле речь идёт об ИИ-решении для всех овощей и фруктов. В отличие от других подобных систем, изобретение может выявлять дефекты на всей поверхности плода, а не только на той его части, которая первой попадает в поле зрения камеры.

«Наша система способна с помощью мультиспектральной камеры выявлять признаки гниения на плодах до того, как они станут видимы человеческому глазу. Она работает в ближайшем инфракрасном диапазоне с длиной волны 900–950 нанометров. Если появится более чувствительное оборудование, то мы сможем делать это еще раньше. Для распознавания овощей и фруктов мы используем искусственный интеллект, который обучаем на снимках, ведь фактически видео — это высокая последовательность кадров», — рассказал младший инженер-исследователь Проектного центра агротехнологий Сколтеха Никита Стасенко.

В устройстве используется мультиспектральный объектив, который «видит» процессы гниения намного раньше, чем их может заметить человек. При этом ИИ не просто сигнализирует о порче плодов, но и классифицирует ею: что-то выбрасывают или перенаправляют на вторичную переработку.

👉 Подробнее в материале Известий.

Если увидите подобную новость сегодня:

https://www.yahoo.com/news/korean-researchers-cancer-undo-button-125658079.html

Не ведитесь. Это очередной скам от СМИ. Вот оригинал статьи:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202402132


Если прочесть внимательно Абстракт, то можно заметить что исследование полностью computational. Это означает что они просто взяли данные и использовали математические методы для их анализа. Они даже не предлагают метод терапии, то есть они просто представили концепцию. Все это совершенно не обещает нам что это сработает на человеке, или даже на мышах.

Я понимаю что СМИ иногда преувеличивает clinical trials, когда какая-нибудь терапия прошла первую стадию, или преувеличивает когда что-то на мышах сработало, но вот эта новость сегодняшняя — это слишком, мне кажется.

Представьте кто-нибудь сидит сейчас с раком, прочитал новость и теперь радуется что возможно он проживет не 3 года, а 30 лет. Я считаю это издевательство над людьми.

Моноклональное антитело прасинезумаб улучшает моторные симптомы при быстрой прогрессии болезни Паркинсона

В патогенезе болезни Паркинсона важное значение имеет распространение агрегатов α-синуклеина. Прасинезумаб — это первое терапевтическое моноклональное антитело, которое способно связываться с агрегатами α-синуклеина, а также с его мономерами и промежуточными олигомерами. Действие прасинезумаба проверили в фазе 2 двойного слепого рандомизированного плацебо-контролируемого клинического исследования.

Учёные показали, что действие прасинезумаба приводило к улучшению моторной симптоматики в субпопуляциях пациентов с более быстрой прогрессией болезни Паркинсона. 

Однако эффективность прасинезумаба в лечении ранних стадий болезни Паркинсона будет проверятся и далее.

40 лет первому испытанию аналога "Бурана"

29 декабря 1984 года, на взлётной полосе в подмосковном Жуковском состоялось историческое событие — первая рулёжка самолёта-аналога космического корабля "Буран". За штурвалом БТС-002 находились заслуженный лётчик-испытатель СССР Игорь Петрович Волк и лётчик-испытатель Римантас Антанас Станкявичус.

Уникальная машина с бортовым номером "СССР-3501002" была оснащена четырьмя турбореактивными двигателями: двумя АЛ-31 и двумя АЛ-31Ф с тягой по 12,5 тонн каждый. В просторной кабине объёмом около 70 кубометров экипаж размещался в специальных аварийно-спасательных креслах К-36Л.

Первое испытание проходило на малой скорости в 40-45 км/ч, хотя сам аппарат мог развивать скорость до 600 км/ч. Его длина составляла 36,4 метра, размах крыла 24 метра и высота на стоянке 16,5 метра, а максимальный взлётный вес составлял 92 тонны . В дальнейшем БТС-002 выполнил 24 испытательных полёта и множество автоматических посадок, внеся неоценимый вклад в программу "Буран".

☝️Русский инженерный гений. 😍

Ученые из США разработали антисмысловую терапию синдрома Тимоти, при котором антисенс-олигонуклеотиды к экзону 8А переключают экспрессию с патологической формы белка на нормальную. Эксперименты на органоидах и ассемблоидах мозга, а также на крысах, которым трансплантировали человеческие нейроны, показали, что антисмысловая терапия нормализует работу кальциевого канала и морфологию нейронов.

Синдром Тимоти — это наследственное мультисистемное заболевание, для которого характерны аутизм, эпилепсия, приступы гипогликемии, нарушения работы сердца и иммунной системы. Синдром Тимоти 1 типа вызывается гетерозиготной миссенс-мутацией c.1216G>A в экзоне 8А гена CACNA1C, который кодирует субъединицу потенциалзависимого кальциевого канала CaV1.2. Выделяют также синдром Тимоти 2 типа, при котором та же мутация находится в экзоне 8. В настоящее время для лечения синдрома Тимоти применяют блокаторы кальциевых каналов, однако такая терапия неэффективна.

Учёные из Стенфордского университета предложили лечить синдром Тимоти 1 типа с помощью антисмысловых олигонуклеотидов, которые блокируют экзон 8А и способствуют экспрессии экзона 8 в гене CACNA1C.

Учёные трансплантировали в мозг крыс кортикальные нейроны от трех пациентов с этим заболеванием. Затем животным интратекально (в подоболочечное пространство мозга) ввели антисенс-олигонуклеотиды, а через 1–2 недели провели анализ трансплантированных нейронов.

После антисмысловой терапии в трансплантате снизилась экспрессия экзона 8А. Тот же эффект был достигнут в коре головного мозга и мозжечке крыс, что связано с высокой гомологией крысиного гена Cacna1c и человеческого CACNA1C. Кроме того, антисмысловая терапия нормализовала остаточную внутриклеточную концентрацию кальция после деполяризации кортикальных нейронов, а также исправила дефекты в морфологии дендритов интернейронов.

Антисмысловая терапия синдрома Тимоти 1 типа способствовала преимущественной экспрессии экзона 8А в гене CACNA1C. Однако сейчас олигонуклеотиды не «различают» экзон 8А в гене дикого типа и в мутантном гене, что ученые намерены исправить за счет изменения длины олигонуклеотидов или введения химических модификаций. Авторы работы также отметили, что следует оценить влияние антисмысловой терапии на работу сердца, также используя органоиды, и проверить ее токсичность in vivo.

В будущем они планируют выяснить, характерен ли аномальный сплайсинг экзонов 8 и 8А для синдрома Тимоти 2 типа и можно ли решить эту проблему с помощью антисмысловых олигонуклеотидов.

В последние годы полимерные наноконтейнеры, демонстрирующие отклик на внешние воздействия, привлекают значительное внимание исследователей благодаря их потенциальным применениям в биотехнологии, доставке лекарств, катализе и других областях.

Группа ученых под руководством заведующего лабораторией функциональных органических и гибридных полимерных систем химического факультета МГУ Дмитрия Иванова получила новый тип биомиметических (похожих на природные) наноразмерных везикул (внутриклеточных органелл, похожих на мешочки или капсулы) на основе жидкокристаллических амфифильных — обладающих одновременно и гидрофильными, и гидрофобными свойствами — молекул-мезогенов, обладающих свойством жидких кристаллов и полиоснований.

По результатам исследования опубликована статья в научном журнале Journal of Colloid And Interface Science.

Дорогие друзья! С наступающим вас Новым годом!

Желаю вам независимо от вашей специальности хорошей сходимости результатов, роста Хирша, успешных экспериментов, ярких статей и весёлых конференций, а главное – здоровья и счастья!