старость - не радость... но радость можно вернуть!

Мозг, повреждённый болезнью Паркинсона - обветшавший город. Повреждения - рушащаяся сеть нейронов, синтезирующих дофамин, играющий ключевую роль в регуляции двигательных и эмоциональных процессов. Потеря нейронов ведёт к характерным симптомам Паркинсона - моторным и когнитивным нарушениям. Учёные давно пытались восстановить "дофаминовые магистрали" и активировать рост нейронов - но до недавнего времени это не получалось.

Кстати, поэтому с полсотни лет самым эффективным препаратом при Паркинсоне остаётся леводопа - молекула-предшественник дофамина. Её приём компенсирует недостаток натурального нейромедиатора. Однако по мере развития болезни и она становится неэффективной - всё меньше нейронов способны её воспринимать и преобразовывать в дофамин.

Но теперь удалось успешно трансплантировать в мозг стволовые клетки - те превращаются в нейроны, начинают секретировать дофамин, что даёт видимое облегчение симптомов болезни!

...далее - см. комментарий ⬇️

⬇️⬇️⬇️

...То были слова о пространстве, времени, движении. О большом человеке и большом путешествии, которое происходит в долгой ночи и холоде космоса. И о том, как человек может быть достаточно голоден до познания, чтобы пройти столь непростой путь - и сразу начать следующий. То были слова, полные огня, грома, тайны. "Космос как октябрь" - писал Томас Вулф. Он говорил о его темноте и одиночестве, и о человеке, таком маленьком в нём. "Вечный и вневременной октябрь" - вот как он сказал. А затем рассказал о самой ракете, о запахе и ощущении её металла, о поиске предназначения и диком ликовании: оставить наконец позади Землю, все её проблемы и все печали - и отправиться на поиски проблемы ещё большей и печали ещё горшей. Ох, то было прекрасное письмо, и оно говорило именно то, что должно быть сказано: о космосе, человеке, и его маленьких ракетах там, в пустоте...

😳 из каждого утюга доносится Христос воскрес [ну ок, это тоже]: британские учОные доказали наличие ВНЕЗЕМНОЙ ЖИЗНИ

🤨 соответствующие новости ➡️ тут (пожалуй, самый адекватный текст) , ➡️ там , ➡️ сям

🧐 если коротко: нет, это пока не доказательства существования Жизни вне Земли... это всего лишь спектральные сигналы о наличии веществ, имеющих предположительно (!) органическое происхождение, в атмосфере планеты на расстоянии 100500 км очень-далеко-от-нас... и Науке ещё только предстоит разбираться с достоверностью таких сигналов и с истинным происхождением этих веществ

🤓 но что мне видится важным сказать: Космос это ведь не обязательно про поиск иной жизни - это, скорее, про поиск предназначения в жизни нашей, человеческой... напомню, что одно из лучших литературных произведений об именно таковом поиске ⬆️ вдохновило название этого Канала ⬆️... и процитирую мой любимый отрывок из этого рассказа - на сей раз не в каноническом, а в собственном [не]скромном переводе ⬇️⬇️⬇️

Интереснейшая история, которая развивается прямосейчас - и проверит притязания AI (и его апологетов) на заметную роль В СОЗДАНИИ ЛЕКАРСТВ

Создатели AlphaFold (напоминаю - получившие за неё "Нобеля") привлекли в свой стартап Isomorphic Labs очередные инвестиции в $600 млн, дабы реализовать "AI-конвейер" разработки лекарств. Главные направления - рак и аутоиммунные заболевания. За подробностями можно заглянуть на сайт ⬅️ очень хорошо сделан и содержательно рассказывает о проекте.

Как я уже рассуждал, конкретно в вопросе подбора лекарственных молекул AI не видится мне (пока) "серебряной пулей", способной находить решения на качественно новом уровне 🤨

Во что верю больше - что в задаче ВЫБОРА МИШЕНЕЙ благодаря AI произойдёт настоящий прорыв 🤓

А ещё подозреваю, что помянутый стартап предполагает искать не малые молекулы, а антитела - в т.ч. сильно персонализированные, под конкретику как раз мишеней 🧐

...про эти моменты мы ещё поговорим подробнее... и, конечно, следим за Isomorphic!

В продолжение ранее поднятой ⬆️ темы ⬆️ - о происходящих в США гос-реформах Науки:

➡️ развёрнутое интервью Сергея Миркина, выдающегося учёного и руководителя одной из сильнейших в Америке био-кафедр (Tufts University)

P.S. и тут же подоспели обновления новостей:

▫️Гарвардский Университет отклонил новые требования правительства США по изменению принципов работы - Алан Гарбер, президент Гарварда, объяснил это решение тем, что Университет не откажется от своей независимости и конституционных прав в соответствии с Первой поправкой, защищающей свободу слова

▪️в ответ администрация Трампа заявила, что замораживает более $2 млрд из федерального финансирования Гарварда

...почитать про это можно, например, тут ⬅️

сегодня же День Космонавтики 👩‍🚀

да и я, как-никак, астробиолог 🤓

потому срочно нашёл в музеях Мадрида масимально подходящую картину: как сами видите, на ней изображены персонаж прекрасного фильма Стивена Спилберга "Инопланетянин" и первый спутник Земли✌️

тем примечательнее, что великий Жоан Миро нарисовал её в... 1925 ! одно слово - ГЕНИЙ

...но называется она почему-то Man with a Pipe 🧐

маленький разговор для человеков - огромный масштаб для Человечества

На днях в институтском шаттле (так называют космический аппарат автобус, курсирующий между городом и институтом) я пообщался с коллегой. Она астрофизик - и, по сути, тоже занимается эволюцией! вот только моделирует... формирование галактик 😲

Примечательно сопоставить размеры объектов наших научных интересов:
▪️в астрофизике - тысячи световых лет... если оценивать в метрах, то галактика Млечный Путь имеет диаметр этак 10^[21] = десять в степени двадцать один
▪️в молекулярной биологии - нанометры... например, размер активного сайта рецептора, вновь в метрах, этак 10^[-9] = десять в степени минус девять
...разница в 30 порядков ! не гугол, конечно - но тоже впечатляет 👀

Полагаю, это не просто пример потрясающих масштабов Мироздания - но и [нe]лишний повод поверить в высшие смыслы и Жизни, и Науки...

Кстати, когда-то на сию тему вышел чудесный ролик 🤓 даже если вы его видели, советую пересмотреть - да и сам с удовольствием это сделаю!

все побежали - и я побежал сходил, проверил 🧐

НОВАЯ РИСОВАЛКА от ChatGPT

Если коротко: реально впечатляет! Отлично интерпретирует формулировки, внимательно "читает" контекст. Для относительно простых иллюстраций это теперь мой любимый инструмент. Сложные композиции по-прежнему предпочитаю собирать в Leonardo ⬅️

✖️ согласно обновлённому изданию «Божественной комедии» Данте, для использующих в ChatGPT перерисовку в стиле Ghibli выделен специальный круг Ада 😈

➕ потому выношу в пост супрематическую иллюстрацию = оцените, сколь адекватно чат-бот воплотил запрос "группа людей, из них двое с гитарами, в парке, в стиле Казимира Малевича" + "добавь на картину изображение закатного солнца" 👌

итак, к ⬆️ вышезатронутым темам ⬆️

ВСЕ приведённые мною утверждения ПРАВДИВЫ! а именно:

🔹я перебрался по научным делам в Центр Астробиологии... заниматься предполагаю, как и ранее, "земной" биологией... но учитывая, что в соседних лабораториях собирают марсоходы и готовятся к освоению других миров - кто знает, какие образцы оттуда доставят коллеги 🤓

🔹институт находится в пригороде Мадрида - и тут есть парк, в котором, среди прочих достопримечательностей, высится (уменьшенная) копия Эйфелевой башня 😏

🔹а для развития разнообразных скиллов - я создаю AI-приложение, которое анализирует визуальный "прикид", изучает тренды моды, и помогает подобрать индивидуальный стиль 🧐

...подробностями вотэтоговсего буду делиться в Канале!

Что уж греха таить: я был уверен - ЗАГАДКА окажется непростой. Зато, надеюсь, она даст [не]лишний повод впервые открыть (или перечитать) отличные книги. Но что стало для меня неожиданностью: то, как на этом вопросе «посыпались»... чат-боты!

Оцените, для начала, что кхм нафантазировал ChatGPT в ответ на "альпийский триллер":
Правильный ответ: Агата Кристи! А точнее, два её произведения:
▪️«Зло под солнцем». Здесь, как и в описанной истории, важную роль играет экзотический природный яд, скрывающийся в привычной среде
▪️«Немезида». В этом романе мисс Марпл расследует загадочную смерть, где ключом оказывается долгосрочное воздействие токсинов.
...эмммшто?! кричу я в голос 👀 скажу так: оба романа являются образчиками авторского «почерка» Агаты Кристи, но описание, предложенное GPT - ваааще не в тему 🤨

Gemini тоже дал своеобразный ответ:
Ах, какая захватывающая и жутковатая история! Действительно, напоминает сюжет из детективного романа. Учитывая все детали, особенно таинственное массовое смертоносное заболевание в живописном, хоть и не тропическом, месте, мне на ум приходит Агата Кристи и её роман «Бледный конь». Вот почему:
▪️Хотя в романе Кристи речь идет не о естественном заболевании, а о методе убийства, связанном с таинственной организацией, первоначальная загадочность и ощущение чего-то зловещего, скрывающегося за необъяснимыми смертями, очень похожи на атмосферу, которую вы описали в альпийской истории.
▪️Альпы, с их красотой и относительной изоляцией, вполне можно считать "райским антуражем" в контексте загадочной и страшной истории, так же как и сельская местность в «Бледном коне» обладает своей атмосферой тайны.
...ну, неплохо... и чатбот обошёлся без фантазий 😏

Не менее примечательно, что произошло дальше - когда я уточнил у обоих:
А что насчёт романа Станислава Лема "НАСМОРК"? 🤓 ДА - именно его я загадал!

ChatGPT:
Роман Лема «Насморк» действительно касается темы заболеваний, но здесь всё идёт совсем по-другому. Лем в своём произведении использует сатиру и философские размышления, превращая эпидемию в аллегорию, а не создавая детективный сюжет с расследованием таинственных обстоятельств. То есть, жанровая и стилистическая направленность «Насморка» отличается от детективного триллера, о котором шла речь в загадке.
...имхо - ПОЛНЫЙ НЕАДЕКВАТ 🧐

Gemini:
Вы совершенно правы, я допустил оплошность, не вспомнив об этом романе Лема! Действительно, «Насморк», так же известный как «Цепь случайностей» (The Chain of Chance), очень хорошо подходит под ваше описание:
🔹Таинственное массовое смертоносное заболевание. В романе происходит серия загадочных смертей и исчезновений в элитном спа-отеле в Неаполе. Хотя это не совсем болезнь в классическом понимании, смерти носят массовый и необъяснимый характер, что создает атмосферу таинственности и ужаса.
🔹Райский антураж. Действие романа разворачивается в живописном приморском спа-отеле в Италии, что вполне соответствует вашему описанию.
🔹Детективный сюжет. Главный герой, расследует эти странные происшествия, пытаясь найти логическое объяснение, что делает роман классическим детективом.
🔹Биомедицинский триллер. Хотя причина смертей в романе оказывается не совсем биомедицинской в традиционном смысле (спойлер: а вот тут уже от меня ремарка - Gemini cовершенно адекватно пересказал сюжет... но я этого делать не буду… читайте книгу! ну ли сами спросите у чатбота😎), первоначальная загадка и поиск объяснения в рамках науки и медицины вполне вписываются в жанр биомедицинского триллера.
Мои ассоциации с Агатой Кристи были сильны из-за элемента таинственных смертей в живописном месте, но «Насморк» Лема действительно гораздо ближе к описанному вами сценарию.
...мой вердикт: ни прибавить, ни убавить!

Ах да - второй роман Станислава Лема, сюжет которого вполне может оказаться близок к альпийской истории и к её разгадке… точнее, не-разгадке… ой, нет - это уже спойлер 🤫 в общем, это "РАССЛЕДОВАНИЕ". Произведение в числе лучших в мировой литературе, где ожидания Науки прекрасно «сталкиваются» (стараниями автора) с реалиями Жизни... Тоже - мои наилучшие рекомендации! 📖

настоящий True Detective БИОМЕДИЦИНСКИЙ ТРИЛЛЕР

...да ещё и в райском антураже 😳

В 2009 г. учёные-неврологи одного из лучших французских госпиталей - Университетской Больницы Гренобль-Альпы - диагностировали пациенте боковой амиотрофический склероз (БАС). Женщина была из маленькой деревушки Моншавен в Альпах, потому учёные позвонили тамошнему врачу общей практики, дабы обсудить пациентку и специфику её болезни - ведь БАС встречается очень редко. Ответ врача их изумил: «А я очень хорошо знаю эту болезнь - уже четвертый случай в нашей деревне».

БАС вообще страшная штука - она неизбежно парализует и убивает своих жертв. Самый известный пациент - замечательный физик и популяризатор науки Стивен Хокинг, и тут заключена некоторая ирония: он как раз исключение (в хорошем смысле), ибо ухитрился прожить несколько десятков лет с таким диагнозом. В то время как у большинства пациентов от выявления первых признаков болезни до смерти проходит всего 3-4 года.

Но вернёмся к сути дела в Моншавен. Удивлённые высокой заболеваемостью БАС, французские учёные посетили те края и провели масштабное исследование жителей деревни и окрестностей - благо населения небольшое, примерно 10 тысяч человек. В итоге БАС диагностировали аж у 16 (!) местных обитателей - притом что обычно болезнь поражает этак 1-3 человека из 100 000.

Вообще, «кластеры» БАС, где заболеваемость заметно выше среднего, встречались и ранее, причём в очень разных регионах. Например, на острове Гуам в США, или в Италии у подножия Этны. Но, кажется, случай во Французских Альпах - самый интересный: одновременно и вопиющий с точки зрения статистики, и обстоятельно изученный современной наукой.

Спешу разочаровать тех, кто жаждет разгадки - поиск "альпийского убийцы" длится по настоящее время:

▪️Конечно, очевидный «подозреваемый» - наследственная генетика… Но, кажется, она не виновата: ученые не нашли у заболевших в Моншавен никаких общих мутаций, связанных с БАС. Более того, ни у кого из пациентов не было в двух-трёх предыдущих поколениях родственников, болевших БАС. Да и в целом, надо понимать: по современным научным оценкам лишь 5-10 % заболевших - носители наследственной формы БАС. Абсолютное большинство (оставшихся) 90-95 % не связаны с наследственностью - и в то же время не имеют однозначного объяснения какими-либо внешними факторами (другими перенесёнными заболеваниями, травмами, экологической ситуацией и т.п.)

▪️Потому под подозрение учёных - и на проверку - попало, кажется, всё и вся в Моншавен: тяжёлые металлы в воде, токсины в почве, даже всякая «химия» в… искусственном снеге! (таковой нередко используется в Альпах). Ведь если что-то в окружающей среде вызывает болезнь - нужно это остановить... 🤨

▪️Прямосейчас «главными подозреваемыми» являются грибы! В Альпах историческая любовь к экзотическим блюдам с их использованием - в первую очередь, к так называемым «ложным сморчкам». Хотя давно известно, что они содержат токсины, которые могут вызывать отравления - гурманы верят, что при умелой готовке можно избежать серьёзных последствий… что ж, дело хозяйское, как говорится - сердцу желудку не прикажешь... 🫤

Моё сугубое ИМХО: скорее всего, разгадка "альпийского триллера" кроется в комбинации множества факторов = жизнь в высокогорном регионе + особенности климата и почвы + токсины из местной экзотической пищи + индивидуальные генетические особенности пациентов = «идеальная буря» для вспышки заболевания.

Я ещё опубликую ссылки, релевантные этой истории. Но сначала скажу, что мне она потрясающим образом напоминает… детективный сюжет от всемирно известного автора! Точнее даже - в зависимости от итогового разрешения ситуации (если оно вообще наступит) - аналогия может быть проведена с двумя романами, но за одним авторством. Потому я задам небольшую загадку на сию тему - просто интересно, насколько обсуждаемая история из Жизни не только у меня ассоциируется с сюжетами, уже прописанными на страницах книг Вавилонской Библиотеки... ⬇️⬇️⬇️

компания 23andMe подаёт заявление о банкротстве

О том что вообще происходит я недавно рассказывал 🧐

Среди прочего:
▪️сегодня про банкротство написали мимнимумвсе большие новостные агентства - например The Guardian 👀
▪️последняя оценка стоимости компании составила $11 млн => просто сравните это со стоимостью на пике $5,8 МЛРД = падение в 500 (!) раз
▪️прокуратура Калифорнии призывает пользователей (а это, как-никак, 15 млн человек!) попросить 23andMe удалить данные и уничтожить образцы генетического материала

...что и говорить - уходит эпоха 😳

...ответные ремарки, я вскоре тоже опубликую - тут есть о чём поговорить! - а пока выскажу искренний комплимент Gеmini: неплохо, неплохо, коллега! 🤓

ПРИШЛА ПОРА ПОСПОРИТЬ С AI

...и прокомментировать ⬆️ вопрос (и опрос) выше ⬆️ примечательны, конечно, итоги голосования: большинство читателей Канала "заподозрили неладное" в... связи Любви с Генетикой 🧐

Начну с того, что ВСЕ варианты ответа насамомделе фигурировали в отклике Gemini. Именно их он включил в топ-5 самых дискуссионных, выбрав из почти 300 (!) тем, затронутых в Канале. НИЖЕ - РАЗВЁРНУТЫЙ ОТКЛИК AI. Оцените первую позицию - мало кто из кожаных мешков способен на такую самокритику 😏:

максимальная спорность (5/5)
Я уверен, что актуальности образования очень способствует использование AI-технологий...
Утверждение, что AI-технологии способствуют актуальности образования, требует критического рассмотрения. Несмотря на потенциальные преимущества AI в обучении (например, персонализация, доступ к информации), есть опасения относительно:
▪️Зависимости от алгоритмов и утраты критического мышления.
▪️Распространения дезинформации и предвзятости через AI.
▪️Необходимости переподготовки педагогов и адаптации учебных программ.
▪️Замены человеческого взаимодействия в образовании.
Автору стоит продемонстрировать конкретные примеры как именно, и какие конкретно AI-технологии, способствуют актуальности образования, и при этом не наносят вред вышеперечисленным аспектам.

высокая (4/5)
Будущее за полным секвенированием генома - благо, таковое становится всё более доступным...
Хотя секвенирование генома становится доступнее, эра персонализированной медицины сталкивается с рядом препятствий:
▪️Неполное понимание генетических вариантов и их влияния на здоровье (проблема "недостающей наследуемости").
▪️Проблемы интерпретации данных и выявления клинически значимых результатов.
▪️Высокая стоимость и ограниченность доступности персонализированных методов лечения.
▪️Этические вопросы, связанные с использованием генетической информации. Например, генетическая дискриминация - или "генетический профайлинг"

умеренная (3/5)
Большинству обладателей научной степени не стоит сильно "зависать" в академии, лучше двигаться в новые сферы = индустрия/бизнес...
Это утверждение отражает прагматичный взгляд на карьерные перспективы, но игнорирует потенциальную ценность академической деятельности:
▪️Вклад в фундаментальные исследования и образование будущих поколений ученых.
▪️Независимость и возможность заниматься исследованиями, которые не всегда интересны бизнесу.
▪️Альтруистические мотивы работы в науке.
Также, в сфере бизнеса и индустрии, во многих случаях требуется опыт и знания именно полученные в Академии (например, при "запуске" биотех-стартапа). По сути, тут имеет место комплементарность (а не альтернативность) треков развития.

относительно небольшая (2/5)
Я пока не вижу оснований предполагать, что даже самые продвинутые языковые модели смогут заменить «рациональные» физ/хим/био подходы...
Это разумный консервативный взгляд, но он может недооценивать:
▪️Возможности будущих AI-моделей, способных к более глубокому пониманию биологических процессов.
▪️Способность AI ускорять открытие новых закономерностей и генерировать гипотезы для экспериментальной проверки.
▪️Уже имеющиеся успешные примеры предсказаний, сделанных AI (например, AlphaFold).

минимальная (1/5)
Есть гипотеза, что влюблённость предопределяется генетической совместимостью партнёров - например, по соответствую генов иммунной системы... но, оказывается, несколько лет назад было проведено масштабное исследование 3.5 тыс. супружеских пар... увы - или к счастью? - никаких заметных генетических корреляций между партнёрами не обнаружилось...
Этот тезис скорее констатирует факт, основанный на научном исследовании, чем выражает личное мнение. Спорным может быть:
▪️Интерпретация результатов исследования, поскольку отсутствие генетических корреляций не исключает влияние других генетических факторов или эпигенетических механизмов на выбор партнера.
▪️Преувеличение значимости генетики в вопросах любви, игнорируя социальные, психологические и культурные факторы.

Свои ремарки я вскоре тоже опубликую - есть о чём поговорить - а пока выскажу искренний комплимент Gеmini: неплохо, коллега! 🤓

Интересно порою поговорить с умным человеком да хоть с кем-нибудь!

Провёл небольшой эксперимент - как настоящий учОный, сначала над самим собою:

🤓 я обратился к Gemini (одна из лучших языковых моделей прямосейчас, в некоторых задачах я предпочитаю использовать именно её, а не chatGPT) с предложением прочитать ВСЕ выпуски в этом Канале

🧐 и попросил AI сказать, какие из моих текстов выглядят максимально спорно в свете самых современных знаний и представлений о Науке и о Жизни в целом

(кстати, пришлось повозиться с реализацией... кому интересны детали - см. первый комментарий к этому сообщению)

А по итогу проведённого эксперимента - предлагаю вам догадаться... ⬇️⬇️⬇️

Интересно порою поговорить с умным человеком да хоть с кем-нибудь!

Провёл небольшой эксперимент - как настоящий учОный, сначала над самим собою:
🤓 я обратился к Gemini - одна из лучших языковых моделей прямосейчас, в некоторых задачах я предпочитаю использовать её, а не chatGPT - с предложением прочитать ВСЕ выпуски в этом Канале
🧐 и попросил AI сказать, какие из моих текстов выглядят максимально спорно в свете самых современных знаний и представлений о Науке и о Жизни в целом

(кстати, пришлось повозиться с реализацией... кому интересны детали - см. первый комментарий к этому сообщению)

По итогу проведённого эксперимента - предлагаю вам догадаться:

КАЗНИТЬ НЕЛЬЗЯ ПОМИЛОВАТЬ - где ставим запятую? 🧐

...хрестоматийный пример про важность всего одного символа пришёл мне на ум, когда я готовился к нынешнему разговору. Посвящён он будет текстам - но не на языках Человечества, а на языке Жизни. Поводом стала новость о разработке Arс-Institute (ооочень крутой исследовательский центр в США): вдохновившись успехами нейросетей в создании текстов, биологи создали AI-«движок», который «сочиняет» последовательности ДНК ⬅️

Перспектива, что и говорить, заманчивая: нейросети прекрасно сочетают слова и смыслы в написании «человеческих» текстов, - почему бы не научить их так же работать с текстами Жизни, чтобы создавать новые геномы и корректировать уже существующие?

Для начала подчеркну: я и сам очень воодушевлён AI-системами… регулярно использую их в работе с текстами… а программный код своих проектов пишу вместе c copilot’ами… НО я крайне скептичен в отношении перспектив AI быть успешным в работе с генетическим материалом. Подсвечу проблемы:

▪️ Невероятная сложность биологического ландшафта приспособленности. Как уже обсуждали ⬅️ мы знаем некоторые вершины (работающие варианты) и низины (варианты вредные, а то и летальные) - но абсолютно не представляем, что скрывается на огромных пространствах между ними.

▪️ Вклад мельчайших вариаций генетики в итоговый «портрете» живого организма. Яркий тому пример - "проблема недостающей наследуемости" ⬅️
Многие фенотипические признаки зависят от редких или вовсе уникальных генетических вариантов - таковым невозможно придать «вес» ни в какой модели связи генотип-фенотип, потому что мы не наблюдаем эти варианты в достаточно разнообразных контекстах, чтобы уверенно понимать, как они влияют (и влияют ли вообще) на интересующие нас признаки. Канонический пример: связь генетики и роста людей. Мы точно понимаем, что рост очень сильно «завязан» на генетические факторы - условно говоря, этак на 80%… но если брать только частые (в популяции) варианты, предсказание получаются малодостоверным. "Недостающая" наследственность - как раз в редких вариантах.
[кстати, это очень актуальная тема Науки - посвящу ей как-нибудь отдельный разговор 🤓]

▪️ Добавляем к этому феномен эпистаза: эффект одного генетического варианта зависит от наличия или отсутствия других вариантов, причём может даже «поменяться знак» (в одном геномном контексте вариант является «хорошим», а в другом «плохим»). Тоже обсуждали ⬅️

Создание живого организма c синтетическим генетическим «текстом» - задача несопоставимо более сложная, чем написание литературного произведения или кода программы. И в отличие от текста на естественном языке, где ошибки чаще ведут к «просто непониманию» (ну, если не оперировать столь категоричны примером, как «казнить / помиловать»… хех) - в биологии «опечатка» может привести к полной утрате функции белка или к неконтролируемому росту клеток, как в случае с онкогенными мутациями. Геном - не просто текст, а многоуровневая биологическая программа, чьи «слова» и «символы» переплетены сложными взаимодействиями. Чтобы создать или модифицировать организм безопасно и эффективно, мы должны учитывать каждый нюанс этих взаимодействий, а не просто сочинять текст, похожий на уже имеющиеся.

Потому на переходе от фундаментальных исследований генетики к практическим реализациям новых необходимо аккуратное выявление связи генотип => фенотип. И тут огромное поле для моделирования - но, выражусь так, «прямого»... молекулярного... такого, как предсказание структур белков, расчёты биохимических каскадов и т.п…

Я пока не вижу оснований предполагать, что даже самые продвинутые языковые модели смогут заменить «рациональные» физ/хим/био подходы. Но совместное использование разных подходов - от теоретического моделирования до экспериментальных проверок - точно повысит надёжность и безопасность обсуждаемых технологий.

Каждый символ в книге Жизни слишком важен - чтобы Наука решилась ставить его наобум... 🥸

Я как-то упустил из виду, что прямосейчас происходит с одним из самых ярких биотех-проектов современности - 23andMe. Компания, благодаря которой миллионы людей заинтересовались генетикой, накрывается медным тазом испытывает сильнейшие проблемы - и, кажется, вовсе не выкарабкается из-под таковых. Разбираемся:

🤓 Когда почти 20 лет назад они только появились на рынке, это казалось научной фантастикой: плюёшь в пробирку, отправляешь её по почте – и через пару недель получаешь отчёт о своих предках, рисках заболеваний, да хоть бы даже о возможной негативной реакции организма на кофеин! Миллионы людей решили покопаться в своих генах, и компания быстро взлетела, привлекая громадные инвестиции.

🧐 Но со временем волшебство начало тускнеть... В чём проблема? Таковых несколько:

▪️23andMe воплощает метод, называемый генетической панелью. Это анализ примерно 1,5 миллиона однонуклеотидных вариантов (Single Nucleotide Variants, SNV) – мелких изменений в ДНК, которые связаны с наследственными заболеваниями, чертами внешности, тесно связаны с нашим происхождением, и пр... Звучит круто? Да, но есть нюанс: весь наш геном – это более 3 миллиардов позиций, потому SNV – всего лишь крошечная часть из них. Такой подход позволяет находить у клиента уже изученные генетические ассоциации, но не годится для открытия новых. По сути, компания не может регулярно предлагать клиентам что-то принципиально новое. Это как если бы Netflix показывал одни и те же фильмы годами – в какой-то момент зрители просто уходят.

▪️Далее, в 2023 году произошла утечка данных 7 миллионов пользователей, что привело к судебным искам и выплатам огромных компенсаций. Доверие клиентов к компании было подорвано.

▪️Пытаясь удержаться на плаву, 23andMe заключила сделку с фармкомпанией GSK и продала ей доступ к генетическим данным клиентов. Это вызвало новые этические вопросы: хотели ли сами пользователи, чтобы информация об их ДНК использовалась бизнесом?

😟 В итоге, в 2024 акции компании на бирже рухнули до менее чем 150 миллионов долларов - это притом, что в 2021 она оценивалась в 6 миллиардов. Т.е. падение на почти 99%!

👌Безусловно, надо отдать должное 23andMe - она привлекла интерес и "широкой публики" и инвесторов к генетике и геномике. По сути, её имя стало нарицательным в этой сфере. Но кажется, её модель - и технологическая, и коммерческая - остаётся в прошлом.

✌️Будущее за полным секвенированием генома - благо, таковое становится всё более доступным. К примеру, в начале 2000ных это стоило миллиарды долларов и занимало годы - а сейчас можно уложиться в 1000 долларов и максимум месяц. Прогресс более чем впечатляющий! И анализ полного генома позволяет не только "разово" узнать хорошо аннотированные предрасположенности - но и пересматривать результаты и предсказания по мере появления новых научных данных. Благодаря такому подходу нас точно ждёт эра настоящей персонализированной медицины - да по сути, она уже началась - и о соответствующих проектах, я ещё неоднократно расскажу в Канале.

Страх и Ненависть Неуверенность в Лас-Вегасе Вашингтоне

...или что грозит NIН и американскому биомеду в целом - из-за того, что творят пришедшие к власти Биба и Боба Трамп и Маск 🧐

На любимом мною портале BioPharmaDive обсуждают последствия планов администрации Трампа по сокращению грантового финансирования Национальных Институтов Здравоохранения (NIH, крупнейший биомед-центр в мире).

Если коротко:
▪️Снижение расходов какбэ сэкономит $4 млрд в год на фундаментальные исследования - но вызовет проблемы и в академии и в индустрии.
▪️Малые академические и учебные заведения сильнее пострадают от изменений, чем крупные - что только усилит дисбаланс в отрасли.
▪️Ограничение финансирования затрудняет карьеру молодых ученых и влияет на инновации в долгосрочной перспективе - что замедляет развитие новых технологий, требующих длительных и рискованных исследований.
🔹Что делать? Вклад частных и некоммерческих фондов может частично компенсировать сокращения в гос-финансировании.

Кому интересно - полный текст тут ⬅️

Поговорим-ка на тему, которую обсуждать стесняются - речь про материальные блага в Науке 👀

Разговор сей «вырос» из вопроса, заданного в ТГ-группе, посвящённой научной карьере - не только обсуждать пути получения учёной степени (на Западе это называется PhD = Philosophy Doctor), но и признаться: а стоило ли оно того? Как выглядит, в т.ч. в плане достатка, жизнь учёного?

На всякий случай дисклеймер: моя учёная степень не является зарубежным PhD. Но моя диссертация кандидата физико-математических наук была защищена на Физтехе (МФТИ), в очень сильной лаборатории (имевшей отличные международные контакты), несколько выходцев из той же лаборатории стали завлабами в разных странах. Потому моя «стартовая позиция» вполне соответствовала международному уровню.

Мой опыт работы = постдок (postdoctoral researcher, исследователь со степенью) в очень хороших институтах Испании (CRG) + Австрия (IST). Кстати, сейчас я имею офер (предложение о работе) из США (NIH - это и вовсе крупнейший исследовательский центр мира). Но уже год как "завис" на административной проверке с визой (уверен, проблема - в моём прошлом с МФТИ и в российском паспорте). Мои коллеги работают по всему миру. Так что имею неплохую "насмотренность" о том, как устроена жизнь учёных в разных странах.

Итак, про материальные аспекты:

▪️ Жизнь постдока в ЕС и прочих развитых странах (США, Канада, Япония) = уровень жизни типичного среднего класса. Неплохое съёмное жильё или долгосрочная ипотека, машина, дети в обычных школах (частные не потянуть, как правило). Для уровня жизни очень важна семейная структура = сколько детей, работают ли оба взрослых или один.

🔹 Назову (примерные) цифры из личного опыта: в Испании ДВОЕ работающих на уровне постдока ~4 тыс евро (после налогов), в Австрии ~5-6. С нормировкой на стоимость жизни, в помянутых странах для семьи с двумя детьми это ровно средний класс. В США ситуация похуже - например, мой упомянутый офер в Вашингтоне давал бы худшее качество жизни, чем в ЕС. В Японии и в Канаде, как знаю по отзывам коллег - скорее европейский уровень. Кстати, важно понимать: кроме з.п., на постдоке практически нереально иметь доп-заработки.

🔸Уровень жизни завлабов уже выше = скажем так, "крепкий" средний класс. Куда более устойчивая финансовая ситуация - но и сильнейший стресс поиска грантов, идей, людей. Лично я вообще НЕ рассматривал вариант продвигаться в завлабы, потому что не хочу жёстко "пушить" людей - а без этого, как правило, не закрепиться в таком качестве.

Как выглядят перспективы после получения учёной степени, с точки зрения заработка?

🔹Хороший трек = стать завлабом. Вдолгую закрепиться в академической науке.

🔸Отличный трек = уход в индустрию/бизнес вскоре после защиты. Через несколько лет есть неплохие шансы зарабатывать заметно лучше, нежели чем постдоком.

▪️Кстати, я сейчас как раз пытаюсь перейти в бизнес-сферу (хоть и продолжаю сугубо научные проекты). Вновь сугубое имхо: если вообще смотришь в эту сторону, надо не тянуть с таковым переходом и осуществлять его в районе этак 30-летия.

Про "стоило ли оно того?" (занятия Наукой):

🔹Мой однозначный ответ: ДА! Но мне сильно повезло - сразу оказался в "топовых" исследовательских центрах и лабораториях. На "периферии" неуютно - знаю по отзывам коллег.

🔸Хорошая (повторюсь - важно, что мне повезло быть именно в таковой!) научная среда даёт очень большое разнообразие жизни и искренний к ней интерес.

▪️ Сугубое ИМХО: большинству обладателей научной степени не стоит сильно "зависать" в академии, лучше двигаться в новые сферы = индустрия/бизнес. Ещё - очень важное (!): индустрия куда более разнообразнее (чем академия) в плане траекторий развития, там сильно не-бинарная система. В академии ты или постдок или завлаб = материальный уровень имеет, по сути, две ступени. В индустрии можно очень индивидуально прокачивать скилл-сет + открыто множество вариантов и по функционалу, и по деньгам.

...и если этот пост соберёт миллион лайков будет интересен читателям - можем как-нибудь продолжить сие обсуждение 🤓

⬇️⬇️⬇️

...итак, продолжаем - "летят перелётные птицы..." (с) и, как понимаете, ухитряются верно выбирать свой маршрут даже на тысячи километров, и даже ночью 😎

Учёные давно подозревали, что птицы чувствуют магнитное поле Земли, по сути имеют "внутренний компас" - но не знали, как именно это чувство устроено.
В обсуждаемой работе исследовался белок криптохром 4 (CRY4) содержащийся в клетках птиц. Оказалось, что этот белок чувствителен к магнитным полям и может помогать перелётным птицам ориентироваться.
А для обоснования своей гипотезы учёные сравнили этот белков у не-перелётных кур и голубей (оказалось, что у них обнаруженного магнитного эффекта почти нет) с белком у перелётных малиновок (подтвердилось, что у них этот белок особенно чувствителен, что и делает его вероятным "магнитным сенсором").

Как это работает?
Внутри белка CRY4 происходит химическая реакция, в ходе которой образуются особые частицы - радикальные пары. Эти частицы очень нестабильны и могут находиться в двух состояниях: "спокойном" - так называемый "синглет" или "возбуждённом" - "триплет"... за более глубокими деталями - велкам в гугл в курс квантовой физики 🥸
Если поместить такую систему в магнитное поле - которое есть у Земли, а его линии "соединяют" Северный и Южный полюса - то поле влияет на то, как быстро радикалы переходят из одного состояния в другое:
🔹 если белок перемещать вдоль магнитных линий, переходы идут быстро и химическая реакция завершается одним способом,
▪️если же белок перемещается поперёк, переходы замедляются, и реакция идёт по-другому.

Когда птица двигается, эти "магнитные сенсоры" в её клетках реагируют на изменения магнитного поля => изменяется ход реакций в клетках => мозг превращает это в информацию о правильном направлении:
🔹 если птица летит вдоль магнитных линий, переходы идут быстро и химические реакции в клетках завершаются одним способом,
▪️ если же птица летит поперёк линий поля, "рыскает", то переходы энергии замедляются, и реакция идёт по-другому.

Кстати, про дальнейшую передачу соответствующих сигналов в мозг: скорее всего, это связано с ионной проницаемостью клеток. Доказано, что криптохромы могут взаимодействовать с ионными каналами, регулируя концентрацию кальция в клетках. Потому разная активность CRY4 при разном направлении движения в магнитном поле может отражаться на уровне кальция в нейронах, что и приводит к ощущению в мозге - "куда уютнее лететь".
А ещё высокая концентрация CRY4 обнаружена в колбочках сетчатки глаз птиц. Потому есть гипотеза, что CRY4 связан с нервами, передающими информацию в тех же отделы мозга, где перерабатывается зрительная информация. И тогда вполне вероятно, что птицы могут прямо "видеть" магнитное поле - как оттенки или узоры, накладывающиеся на обычное зрение.

Если интересно - исходная публикация в Nature тут ⬅️

Делюсь одним из любимейших мною примеров того, как прикольно устроена Жизнь - и как её объясняет Наука 🧐

Несколько лет назад "в натуре" - так, шуточно, русскоязычные блатные учОные отсылают к ведущему научному журналу Nature - опубликовали исследование магниторецепции у птиц. Проще говоря - открыли молекулярный механизм, благодаря которому перелётные птицы могут чувствовать магнитное поле Земли. Благодаря этому механизму птицы - не имеющие, конечно, ни карт, ни компаса - могут реально "чувствовать, где север / где юг".

Я обсудил эту историю на днях, на очередном занятии своего онлайн-курса по молекулярной биологии, который ➡️ ранее анонсировал ⬅️. Как и обещал, буду иногда рассказывать о таких обсуждениях тут, в Канале. Это очень красивая Наука о Жизни, начинающаяся с уровня электромагнитного поля и находящих в нём молекул белков - и далее переходящая уже на уровень восприятия мозга и (вероятно) зрения птицей.

Детали - в последующем тексте... ⬇️⬇️⬇️

Сегодня, как-никак, День всех влюблённых ❤️ Потому вот вам немножко соответствующего научного контента:

Есть гипотеза, что влюблённость предопределяется генетической совместимостью партнёров. Например, по соответствую генов иммунной системы. Конкретно - главного комплекса гистосовместимости (Major Histocompatibility Compleх = MHC), ответственного за распознавание "своего" и "чужого" на молекулярном уровне (дабы обнаруживать угрожающие организму патогены). Вообще, такой "молекулярный нюх" при выборе партнёра был бы вполне выгоден с точки зрения эволюции, т.к. давал бы потомству более сильный иммунитет. Потому я и сам не чужд этой теории... 🧐

Но, оказывается, несколько лет назад было проведено масштабное исследование ⬅️: для 3.5 тыс. супружеских пар проанализировали как раз MHC-гены. Увы - или к счастью? - никаких заметных генетических корреляций между партнёрами не обнаружилось... 🤓

Так что - пока? - генетика в вопросах любви отходит на второй план... А вот чувства - остаются на первом! 🥰

⬇️⬇️⬇️

...продолжая беседу о трудностях поиска новых эффективных лекарственных соединений:

Если что, у нас по сути нет проблем с синтезируемостью почти любых веществ. Комбинаторная химия позволяет готовить, для предварительного скрининга, виртуальные библиотеки, в которых последующих синтез практически гарантирован. Мне, ещё работая в Algodign, посчастливилось участвовать в проекте создания огромного "химического пространства" - о чём я рассказывал ⬅️ - этак 400 библиотек, содержащих 10^13 (да, "десять в тринадцатой степени"!) веществ. Кому интересны детали - соответствующая статья вышла ооочень давно, ровно 20 лет назад (и до сих пор цитируется, как я вижу): https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16059666/

Главная проблема низкомолекулярных веществ - в контексте перспектив стать новыми лекарствами - это их потенциальные взаимодействия с "побочными" белками (не-мишенями). В клетках человека этак 100 тыс. белковых изоформ, для большинства из них мы не знаем важные функциональные сайты - в которых потенциально могут "застревать" всякие молекулы. Для такого связывания веществу порою достаточно незначительно поменять структуру - например, добавить пару доноров/акцепторов водородных связей. Переводя на язык цифр:
▪️энергия связывания очень хорошего низкомолекулярного лиганда с белком-мишенью = этак 10-15 ккал/моль,
▪️одна водородная связь = примерно 5 ккал/моль,
Соответственно, добавление двух водородных связей может улучшить энергию связывания на десяток ккал/моль, что приведёт к изменению константы связывания на 3–4 порядка (например, с микро-молярного уровня до нано-молярного!)… а если, напротив, критически важные водородные связи убрать - связывание вещества с белком ухудшится на несколько порядков. Кстати, надо понимать, что такие изменения могут происходить не только за счёт модификации лиганда, но из-за мутаций в белках (и, например, вариант белка-мишени у конкретных пациентов перестаёт "воспринимать" лекарство).

Как только мы подобрали хороший лиганд для конкретного белка-мишени - хорошо бы оценить, не "застрянет" ли эта молекула в других белках нежелательным для нас образом. И для сколь-либо достоверного предсказания всего разнообразия таких потенциальных побочных эффектов, нам надо иметь представление о структурах "побочных" белков. А этих структур попросту нет. Предсказательные инструменты типа нашумевшего (и безусловно отличного работающего в своём спектре задач!) AlphaFold в этом деле пока не особые помощники - им попросту не на чем "тренироваться" для некоторых типов белков. Яркий пример тому - рецепторы GPCR'ы, которые играют ключевую роль в клеточной сигнализации самого разного толка. Для большинства из них мы не знаем структуры вне-мембранных доменов, как раз таки и связывающих "внешние" молекулы.

Подчеркну напоследок, что обсуждавшиеся трудности не так категоричны для терапевтических антител - их "нацеленность" на белки-мишени куда более специфична (чем у низко-молекулярных соединений), но это уже тема для отдельного (и предстоящего нам в будущем) разговора...🧐

⬇️⬇️⬇️

...продолжая мысль из текста выше - помянутая "шероховатость" ландшафта вариантов характерна для свойств любых молекул, в т.ч. лекарственных. Небольшое изменение структуры, "отстыковка" нескольких атомов, дополнение новой функциональной группой - и вот уже молекула из эффективного ингибитора фермента-мишени превращается в токсичный препарат, "застревающий" в мембране клеток и обладающий побочными эффектами, угрожающими жизни пациента.

Конечно, чем больше мы обучаем AI-методы на огромных выборках известных молекул - тем лучше эти методы классифицируют и распознают молекулы новые. Но этим методам ещё очень далеко до точного предсказания структур и свойств "вообще любых" веществ - скорее, для такового предсказания нам потребуется развивать методы "честной" физики и химии... о чём мы ещё поговорим...

А пока - мы просто бродим по ландшафту возможностей. Всматриваемся в пики и пропасти - известные нам. Но по-прежнему не всегда уверены, что скрывается в тумане - окутывающем неизведанные места...

⬇️⬇️⬇️

Помните иллюстрацию, на примере которой я обещал обсудить нюансы использования AI-технологий в создании лекарств? Время пришло.

Взгляните на рисунок к этому посту. Сравните его с тем, что я выложил ранее ⬅️. Так вот, оба они сгенерированы AI... по одному промту! (кому интересно - текст размещён в первом комментарии)

И на старом и на новом рисунке - примерно один образ по содержанию = демон, вглядывающийся в пропасть Мироздания. Но эти иллюстрации сильно разнятся по форме. AI, обученный на множестве картин, "примерно понимает", как выглядят нужные фрагменты: демон, пропасть, стихии, и пр. Но заполняет он "пространство вариантов" очень вольно.

По аналогии: поиск терапевтических решений с помощью AI/ML сталкивается с данными, в которых много и похожего, и разного. Как я ⬆️ уже рассказал ⬆️ ландшафт биомолекул очень "шероховат", испещрён множеством пиков и провалов. Из-за одной мутации белок может поменять структуру, изменить свой функциональный центр, превратиться из фермента в транспортёр...

⬇️⬇️⬇️

⬇️

Почему именно устройство эволюционного ландшафта затрудняет разработку ЛЮБЫХ ЛЕКАРСТВ?

💊 Лекарственные молекулы работают, физически взаимодействуя со своими "мишенями" = биомолекулами, которые управляют процессами в живых организмах. Однако если у биомолекул есть множество разных вариантов - то, значит, могут различаться и их физические способности взаимодействовать с лекарственными молекулами.

🤨 Тут приходит время сказать, что эволюционный ландшафт вообще всего живого - не "гладкий", а очень "шероховатый" (в английском, для этого свойства часто используется эпитет "rugged"). Он испещрён множеством пиков, которые перемежаются множеством провалов. Отдельные гены и белки, а тем паче целые геномы, сложно устроены - а главное, взаимодействуют друг с другом, взаимо-влияют на свои проявления, и не существует одного "идеального" (для существования организма) варианта. Возникающие в эволюции вариации в генетическом материале приводят к разным "пикам" = разным успешным версиям, каждая из которых работает по-своему хорошо. К месту упомянуть, что на сложность устройства и выраженную "шероховатость" ландшафта влияет, главным образом, так называемый эпистаз - взаимо-зависимость генов/белков - об изучении которого я уже весьма подробно рассказывал ⬅️.

🧐 Если бы эволюционный ландшафт конкретной биомолекулы-мишени был гладким = одно большое "плато", то одна лекарственная молекула могла бы решить проблему для всех пациентов. А вот помянутая "шероховатость" - со множеством пиков и долин - создает серьезную проблему. Если лекарство идеально подходит к одной версии биомолекулы-мишени = одному пику ландшафта, то это же лекарство может плохо взаимодействовать с другой версией мишени (другим пиком), а то и вовсе вызывать негативные побочные эффекты. Поэтому сложно создать универсальное лекарственную молекулу, одинаково хорошо работающую для всего разнообразия вариантов мишени = для всей популяции.

😳 Конкретно в человеческой популяции, в процессе многих миллионов лет эволюции, закрепилось множество очень разных вариантов почти всех генов / белков (и все они функциональны). Поэтому один и тот же лекарственный препарат может идеально подходить для одной группы людей (пациентов), но совсем не работать для другой.

🔬 Отсюда следует простой вывод: нам нужна персонализированная и адаптивная медицина. Поскольку, в силу сказанного, лекарственные препараты в принципе не могу работать универсально-хорошо на столь разнообразном пространства "мишеней" - медицина движется в сторону персонализированного подхода. Анализируя генетику пациента и/или патогена, можно подбирать наиболее эффективные препараты, а также разрабатывать адаптивные лекарства, которые можно быстро модифицировать под новые версии мишеней (как уже имеющиеся в популяции, так и эволюционировавшие недавно). Особенно быстро такая эволюция проявляется в патогенах - о чём я уже сказал выше... и в раке - но о специфике онкологии, я напишу уже в следующий раз...

А пока, напомню вот о чём:

➡️ я начинаю читать ОНЛАЙН-КУРС по биологии и биомеду (для старшеклассников)

➡️ курс пройдёт на платформе "Лицей Онлайн" (кстати, мы сдвинули начало курса = он стартует 10 ФЕВРАЛЯ), подробности можно узнать в соответствующем ТГ-канале

🤓 и на этом курсе я буду более подробно обсуждать в т.ч. темы, которые затрагиваю тут, в Канале

Продолжаем ⬆️ ранее начатый ⬆️ большой разговор про минимумвсё

Поговорим про эволюцию всего живого, в т.ч. патогенов - и про то, почему мы все умрём непросто создавать новые лекарства.

Для начала представьте эволюционный процесс как путешествие по сложному ландшафту:
▪️горы = это разные варианты гена / белка / а то и полного генома,
▪️высота пика = насколько хорошо работает такой вариант,
▪️долины = варианты плохие или вовсе не-работающие.

Если новый вариант улучшает жизнь организма - то естественный отбор его закрепляет. Если вариант делает жизнь хуже, организм "сползает" в долину - такие варианты обычно быстро исчезают. Поэтому ещё используют термин "ландшафт приспособленности".

У простых организмов, в т.ч. у патогенных бактерий и вирусов, ландшафт меняется очень быстро. Мутации создают новые пики - на которых... не работают старые лекарства! Это и есть причина, почему патогены так быстро приобретают устойчивость к лекарственным препаратам.

...и на этом наше обсуждение не завершается ⬇️

Время обсудить итоги ⬆️ опроса ⬆️. Честно говоря, я не удивлён распределению ответов - ведь правильным является... любой из них (сдаётся мне, что некоторые предполагали и такое 😏)!

Начну с того, что 🖼 иллюстрация 👀, которой посвящён опрос, создана мною в Leonardo.AI с помощью промтов, основанных на тексте из поэмы Джона Мильтона "Потерянный рай" - которая является одним из "краеугольных камней" мировой культуры. Произведение, написанное "белым стихом", столь ярко по форме и глубоко по содержанию, что уже много лет вдохновляет людей на философские споры об устройстве мироздания.

А конкретный поэтический образ - про всё сущее, претерпевающее вечный цикла возникновения, уничтожения, и перерождения - дал мне повод запросить у ChatGPT тотсамыйтекст про использование природного механизма деградации белков в создании новых терапевтических технологий. Соответствующий отрывок из Мильтона (в моём вольном переводе):

Вот она, дикая Бездна, природы чрево - но и её могила.
Не Море, не Земля, не Воздух, не Огонь,
а порожденье их - сплетающихся в Хаосе, в извечной битве.
Если только Творец Всемогущий не прикажет высвободиться
своим тёмным началам - для создания новых Миров.
В эту дикую Бездну, стоя на краю Ада,
коварный Демон некоторое время смотрел,
размышляя о своем путешествии.
Ибо не только пропасть предстояло ему перейти - но и последнюю черту...

(и, как догадываетесь, фигурирующие здесь "его тёмные начала" дали название одноимённой фэнтези-трилогии Филиппа Пулмана, упомянутой мною в предыдущем выпуске Канала)

Создание подобных иллюстраций в AI-сервисах становится всё проще (кое-что на эту тему я уже рассказывал). Но когда я «конструировал» именно эту картинку - понял, что особенности сего процесса послужат отличным поводом поговорить про технологии искусcтвенного интеллекта. Причём не только про нюансы работы AI-систем и перспективы их развития, в целом - но и про новейшие методы разработки лекарств, в частности! Поиск новых терапевтических решений с помощью AI/ML методов, обученных на больших данных, сталкивается с одной непростой - да по сути, непреодолимой (сугубое имхо) - трудностью, проистекающей из особенностей структур и функций биомолекул. Дело в том, что...

...хотя, стоп! Про лекарства - поговорим позже. Сначала я затрону тему, которая тоже упоминалась в голосовании, и в действительности является, для меня, самой важной прямосейчас: современное актуальное образование.

Как ранее уже ⬆️ анонсировал ⬆️, со следующей недели я предполагаю запустить ОНЛАЙН-КУРС по БИОЛОГИИ для старшеклассников. Он начнётся 10 ФЕВРАЛЯ (понедельник), пройдёт на платформе «Лицей Онлайн», подробности можно узнать в соответствующем ТГ-канале:
➡️ https://t.me/onlinecourseskids/3278 ⬅️

Так вот, я уверен, что как раз актуальности образования очень способствует использование AI-технологий. Яркие примеры такой «актуализации» мы обсудим на первом же занятии предстоящего курса. Здесь, в Канале, тоже скоро появится соответствующий рассказ.

🧐 и да да, про создание лекарств и трудности использования AI в этом деле - тоже расскажу... не забуду... 🤓

Пришло время социо-культурного контента на нашем научно-популярном Канале 🤓 или наоборот 🧐 или поговорить за Жизнь вместо Науки 🤨 хм... А давайте-ка сначала я... спрошу у вас! ⬇️

Let's make biology great again!

Я решил тряхнуть стариной вернуться в образовательное поле и провести ОНЛАЙН-КУРС. Подчеркну, что ориентирован на ШКОЛЬНИКОВ 9-10-11 классов - имеющих базовые представления о молекулярной биологии. Предполагается с десяток занятий, один раз в неделю.

➡️ курс пройдёт на платформе "Лицей Онлайн"

➡️ описание можно посмотреть там же

➡️ точное расписание вскоре появится на сайте и в соответствующем ТГ-канале

💻 мы будем работать с актуальными научными данными и методами, которые используются в биомедицине - например, с помощью специальных программ промоделируем взаимодействия молекул

🤓 чтобы погрузиться в эти темы, не нужно быть экспертом в биомеде, достаточна школьная база молекулярной биологии - недостающие знания освоим на занятиях

В общем, приглашаю на курс школьников старших классов - вместе разбираться в современном биомеде!