Заметки лабораторного кота

Вынесено из комментариев: Химия зародилась в средние века из алхимии, которая позднее разделилась на загнивающую химию и благородную науку самогоноварения.

В журнале Infectious Diseases of Poverty вышел обзор, который систематизирует имеющиеся данные о клиническом применении широконейтрализующих антител (bNAbs) для терапии ВИЧ-1. Напомню, широконейтрализующие антитела представляют собой антитела, которые в…

Почему, когда я работаю в лаборатории, каждый, кто заходит, считает своим долгом пошутить про Пабло Эскобара...

Искусственный интеллект использовали для создания совершенно новых вирусов Новые вирусы, созданные в Стэнфордском университете (Stanford University) группой под руководством доцента кафедры химической инженерии Брайана Хая (Brian Hie), полностью функциональны…

Искусственный интеллект использовали для создания совершенно новых вирусов Новые вирусы, созданные в Стэнфордском университете (Stanford University) группой под руководством доцента кафедры химической инженерии Брайана Хая (Brian Hie), полностью функциональны…

Высыпаться надо, это полезно. Во время сна мозг очищает себя от конечных продуктов метаболизма, накапливающихся в течение дня. Когда ткани мозга начинают страдать, например, от того, что в них накапливаются вредные фосфорилированные формы белка ТАУ, он автоматически усиливает процессы очистки, настаивая на более длительной продолжительности сна. Исследователи опросили более 2400 пожилых людей, а потом померили у них различные молекулярные маркеры функции мозга — фосфорилированный тау-белок (p-tau)181 в плазме, общий тау-белок, легкую цепь нейрофиламентов и глиальный фибриллярный кислый белок GFAP. Оказалось, что более длительный сон связан с более высоким уровнем p-tau181 в крови — белка, связанного с болезнью Альцгеймера. Уровни были самыми низкими у людей, которые спали примерно 7–8 часов в сутки, начинали расти примерно с 8,5 часов и наиболее резко увеличивались с увеличением продолжительности сна за пределы отметки 10 часов. Наблюденная закономерность сохранилась и после того, как исследователи учли возраст, пол, генетику ApoE, наличие или отсутствие апноэ во сне, диагноз депрессии и сохранность функции почек. Дорогие читатели, обратите внимание, что ничто из описанного выше не означает, что длительный сон является причиной болезни Альцгеймера. Наоборот, не является. Увеличение продолжительности сна является компенсаторным изменением. Организм приспосабливается к тому, что глимфатическая система перестала справляться с задачей за 8 часов и требует 10-часового рабочего дня. А точнее, рабочей ночи. Выспавшись, пожилые люди соображают намного лучше. Однако их длинный сон служит сигналом того, что ранние изменения в мозге уже происходят. https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alz.71499 #сон #Альцгеймер

Опубликованы результаты клинического исследования фазы I антитела IBC-Ab002, направленного на терапию болезни Альцгеймера. Это вам не вантуз 🪠 для амилоидных бляшек. Это - ингибитор PD-L1, почти как противораковая «кейтруда», но не совсем. Антитело специально сделано короткоживущим путем модификации Fc фрагментов. Оно должно (без аутоиммунных побочек!) стимулировать работу микроглии мозга, и поэтому «завалы» бляшек сами расчистятся В группе с самой высокой дозой (30 мг/кг) снизились биомаркеры нейронального и синаптического повреждения, включая нейрогранин, общий тау и pTau181. https://www.nature.com/articles/s41591-026-04547-8

​Эрик Шмидт и Сухас Махеш предлагают научным ИИ выбирать следующий опыт, а не ждать данных уровня AlphaFold 10 августа Эрик Шмидт и Сухас Махеш опубликовали статью об исследовательских агентах. Авторы предлагают использовать их там, где нужно соединить разрозненные данные, выдвинуть гипотезу и проверить её следующим опытом. AlphaFold предсказывает трёхмерную структуру белка по последовательности аминокислот. Модель обучали на Protein Data Bank — большом архиве экспериментально подтверждённых структур. Шмидт и Махеш приводят AlphaFold как пример задачи с большим числом сопоставимых измерений и одним чётко очерченным вопросом. В обычной экспериментальной работе биологи и химики соединяют расчёты, известные структуры и несколько новых тестов. Выращиваемые в лаборатории клетки меняют свойства, в химических реагентах бывают примеси, а условия опыта различаются между лабораториями. Новый опыт помогает отличить одно объяснение наблюдения от другого и выбрать следующий шаг исследования. «Умение заниматься наукой состоит в том, чтобы соединять результаты разных инструментов и пересматривать выводы по мере появления свидетельств», — пишут Шмидт и Махеш. В качестве существующего примера авторы называют Co-Scientist — многоагентную систему ИИ на базе Gemini. В её кейсе с клеточным старением система предложила для проверки генетические факторы, часть которых лаборатория подтвердила в экспериментах. Учёный задаёт ей исследовательскую цель и предоставляет прежние научные данные. Одни агенты формируют варианты гипотез, другие критикуют и уточняют их; получившиеся предложения проверяют в лаборатории. Разработчики Co-Scientist проверяли систему на трёх биомедицинских задачах: искали новое применение уже известным лекарствам, мишени — молекулы или клеточные процессы для воздействия лекарством — и объяснение механизмов устойчивости к антибиотикам. По мысли Шмидта и Махеша, агент должен участвовать в этой последовательности: выбирать следующую проверку и записывать, на каких данных и рассуждениях она основана. Лаборатория сможет увидеть путь к гипотезе, проверить его опытом и изменить следующий шаг после результата.

Ген худобы или природный Оземпик! Существует редкая мутация которая делает с организмом почти то же самое, что делает Оземпик и другие препараты класса GLP‑1, но естественным путём, без лекарств! Мутация в гене FNIP1 меняет то, как клетки расходуют энергию…

Искусственный интеллект использовали для создания совершенно новых вирусов Новые вирусы, созданные в Стэнфордском университете (Stanford University) группой под руководством доцента кафедры химической инженерии Брайана Хая (Brian Hie), полностью функциональны и способны к репликации в лабораторных условиях. Это первый случай, когда ИИ успешно спроектировал целые геномы. Полученные 16 новых вирусов были созданы для поражения бактерий и не представляют угрозы для людей. Статья о них опубликована в Science. Инструменты на базе ИИ стремительно развиваются, их уже применяли для разработки новых антибиотиков. Но это относительно простая задача по сравнению с созданием нового жизнеспособного вируса «с нуля». Технология работает по принципу больших языковых моделей (таких как ChatGPT), которые предсказывают последовательности слов в тексте. В данном случае модели ИИ, получившие названия Evo1 и Evo2, предсказывают не слова, а «язык жизни». Модели обучались на генетических последовательностях вирусов, бактерий, растений и человека. Затем их работу скорректировали так, чтобы они создавали вирусы определенного типа - бактериофаги, поражающие только конкретные виды бактерий. Исследователи из Стэнфорда отобрали 302 наиболее перспективных варианта, предложенных ИИ, и синтезировали их в лаборатории. 16 из них оказались эффективными в уничтожении кишечной палочки (Escherichia coli). Это выяснилось, когда синтетические фаги добавили на слой бактерий, выращиваемый в чашке Петри: на следующий день после добавления ученые начали замечать на бактериальном слое прозрачные пятна. Когда результаты этого эксперимента увидела вся лаборатория, «в комнате стихийно раздались аплодисменты», вспоминает Хай. Разработка новых фагов может привести к появлению новых методов лечения инфекций, устойчивых к антибиотикам. Однако этот прорыв также указывает на способность ИИ проектировать новые биологические системы, выходящие за рамки естественного мира, то, что называют синтетической биологией. В то же время уже высказываются опасения, что та же технология может быть использована со злым умыслом для создания новых болезней. В комментарии к статье Science, Томас Инглсби (Thomas Inglesby) и Мориц Ханке (Moritz Hanke) из Центра безопасности здравоохранения Университета Джонса Хопкинса (Center for Health Security at Johns Hopkins University) отметили, что полученные результаты поднимают «насущные вопросы биологической безопасности и защиты». По их словам, вопрос теперь заключается не в том, «появится ли генеративный дизайн вирусных геномов», а в том, можно ли использовать эту технологию, не «нанося при этом серьезного вреда». https://www.theguardian.com/science/2026/aug/06/safety-fears-as-scientists-make-first-viruses-designed-by-ai

Ген худобы или природный Оземпик! Существует редкая мутация которая делает с организмом почти то же самое, что делает Оземпик и другие препараты класса GLP‑1, но естественным путём, без лекарств! Мутация в гене FNIP1 меняет то, как клетки расходуют энергию, ускоряет метаболизм и снижает риск целого набора болезней. Этот ген работает в паре с белком фолликуллином и выполняет древнюю эволюционную задачу - замедлять расход энергии, чтобы организм запасал жир "на чёрный день". Это было полезно десятки тысяч лет, когда еда была редкостью. Но сегодня, в мире избытка калорий, такая система играет против нас. Если один из двух экземпляров FNIP1 сломан, организм начинает работать наоборот: жир не копится, а сжигается, клетки расходуют энергию быстрее, а метаболизм становится "экономичным" в правильном смысле. По данным исследования, среди более чем миллиона людей мутация встретилась примерно у 150 человек - то есть примерно 1 из 7000. У носителей сломанного FNIP1 наблюдалось: • меньше жира в печени • ниже уровень липидов в крови • ниже уровень сахара • больше мышечной массы • примерно на 60% ниже риск ожирения, диабета и кардиометаболических заболеваний Эволюционно мутация редкая, потому что раньше она была вредной: люди с ускоренным метаболизмом хуже переживали периоды голода. Но сегодня она стала полезной. Если один ген может радикально изменить метаболизм, то это намекает на будущее генетической медицины. Если отключение FNIP1 в печени делает организм устойчивым к ожирению и диабету, то можно представить терапию, которая временно подавляет FNIP1 только в печени или редактирует его активность у людей с высоким риском метаболических заболеваний. Генетическое вмешательство может быть более стабильным, точным и менее зависимым от постоянного приёма лекарств

​Дафна Коллер опубликовала эссе о поиске причин болезней с помощью ИИ до проектирования лекарств 3 августа основательница и генеральный директор insitro Дафна Коллер опубликовала эссе о том, где ИИ уже ускоряет разработку лекарств. Она отделяет поиск причины болезни от создания лекарства и его проверки на пациентах. В эссе Коллер описывает три шага. Сначала исследователи связывают болезнь с механизмом: ищут ген, белок, клеточный процесс или связь тканей, изменение которых меняет ход болезни у человека. Затем химики и вычислительные модели создают средство против этой мишени — малую молекулу, антитело, РНК-препарат или генную терапию. Наконец, клиническая команда набирает пациентов и измеряет пользу лечения и побочные эффекты. По оценке Коллер, ИИ особенно быстро работает там, где известны мишень и измеримый результат. Модель предлагает структуру молекулы, лаборатория проверяет, связывается ли она с белком, и следующий цикл меняет структуру. Автоматизированная лаборатория так же может улучшать синтез белка или антитело к известной мишени: каждый шаг быстро даёт результат. Поиск механизма болезни требует другой работы. В организме клетки меняют состояние, ткани влияют друг на друга, а эффект лечения зависит от времени и конкретного пациента. Коллер называет клиническое исследование окончательной проверкой того, меняет ли препарат болезнь у человека. Такая проверка занимает годы и стоит миллионы долларов. Отчёт BIO, Informa Pharma Intelligence и QLS Advisors подсчитал 12 728 переходов клинических программ за 2011–2020 годы: от первой фазы до одобрения FDA дошли 7,9 процента. На второй фазе, где проверяют клинический эффект, программы переходили дальше в 28,9 процента случаев. Коллер ставит выбор биологического механизма в начало этой цепочки. Коллер также пишет, что у 38 мишеней уже больше 50 программ на каждую, а число новых мишеней, которые индустрия продвигает за год, сократилось примерно со ста в 2015-м до тридцати в 2024-м. Она связывает эту концентрацию с тем, что компании возвращаются к участкам биологии, где уже умеют ставить опыт и отбирать пациентов. Поэтому Коллер предлагает направить ИИ на карту причин болезни. Для неё нужны измерения в человеческих клетках и тканях, эксперименты, которые меняют эти клетки и ткани, и данные, связывающие изменения с состоянием пациента. По модели Коллер, такая карта помогает выбрать мишень, подобрать людей для испытания и раньше увидеть, меняет ли лечение биологию болезни. Для возрастных болезней этот вопрос начинается до дизайна молекулы. Они затрагивают множество типов клеток и органов; исследователю сначала нужно понять, какой процесс в человеческом организме должно изменить лечение.

Российский биосимиляр тоцилизумаба получил признание в PubMed   🟢Не можем не отметить важное достижение российской фармы — результаты исследований препарата для лечения ревматоидного артрита от «Генериума» удостоились публикации в Национальной медицинской библиотеке США (NLM).   Биосимиляры тоцилизумаба были созданы как более доступная альтернатива дорогим оригинальным препаратам, однако ожидаемо вставал вопрос об их эффективности и безопасности. Чтобы получить ответ, учёные проанализировали данные четырёх крупных КИ III фазы с участием 2,1 тыс. взрослых пациентов с ревматоидным артритом. Во всех биосимиляр сравнивали с оригиналом по эффективности и безопасности.   ▶️И вот что получилось:   🔘по главным показателям эффективности (уменьшение симптомов и воспаления) биосимиляры и оригинал показали практически одинаковые результаты на 12-й, 24-й неделях и примерно через год лечения; 🔘по шкале активности болезни DAS28-СОЭ биосимиляры даже показали чуть лучший результат через год, но разница клинически незначима; 🔘профиль безопасности совпадает: побочные эффекты сопоставимы. Таким образом, биосимиляры тоцилизумаба — полноценная альтернатива оригиналу, только значительно более доступная для пациентов и системы здравоохранения. 🩺 Без рецепта в Telegram | в MAX

Священный синод Русской православной церкви принял значимый для российской биоэтики документ — «Отношение Церкви к генотерапии и генетической диагностике» Ключевые тезисы: Отношение к пренатальной генетической диагностике. Пренатальную генетическую диагностику Церковь считает нравственно оправданной, если она помогает начать лечение как можно раньше, еще на стадии внутриутробного развития, или подготовить родителей к тому, чтобы осознанно взять на себя ответственность и заботу о ребенке, имеющем определенное заболевание. В документе подчеркивается, что обнаруженное заболевание не лишает ребенка права на жизнь, любовь и заботу. Использовать пренатальную диагностику для выбора желаемого пола будущего ребенка Церковь считает недопустимым. Отношение к генной терапии. Церковь допускает вмешательство в соматические клетки, однако негативно относится к вмешательству в половые клетки, поскольку такие изменения способны передаваться следующим поколениям, а последствия вмешательства еще неизвестны. Ограничение предлагается сохранять до получения убедительных результатов экспериментов на животных, их компетентного обсуждения и достижения общественного согласия. К генотерапии соматических клеток, изменения которых не передаются потомкам, Церковь относится положительно, при условии получения корректного информированного добровольного согласия пациента. Отношение к исследованиям в сфере генной терапии. Церковь поддерживает исследования и технологии, необходимые для усовершенствования генотерапевтических процедур при условии, что они не подразумевают экспериментирования на живых эмбрионах человека: «Развитие медико-генетических методов диагностики и лечения может способствовать предотвращению ... болезней и облегчению страданий многих людей. Церковь подчеркивает, что любое дальнейшее обсуждение вопросов генетической диагностики и терапии касается жизни человека во всей его полноте, целостности и хрупкости. И на обсуждающих лежат особые нравственные обязательства ответственности перед настоящим и будущими поколениями.

Очередной случай летального исхода при генной терапии В Китае 6-летней девочке с редким генетическим нарушением развития мозга ввели в спинномозговую жидкость вирусные векторы, несущие инструкцию для редактирования генома и исправления мутации. Персонализированная генная терапия направлена на коррекцию дефектного гена в клетках головного мозга. После лечения у ребенка развились лихорадка и признаки поражения почек. Девочка умерла примерно через неделю. Наиболее вероятной причиной считают иммунную реакцию на сам вектор (вирус). Случай особенно привлекает внимание на фоне китайского кризиса биоэтики после 2018 года, когда история с редактированием человеческих эмбрионов привела к ужесточению правил, но не сняла вопросы о качестве надзора и прозрачности вокруг экспериментальных вмешательств. Не менее важна и финансовая сторона: родители сами собрали более $800 тыс. на разработку и применение терапии, а отношения с исследовательской группой, по сообщениям, строились на неформальных договоренностях. Более того, уже после смерти ребенка команда опубликовала в Nature работу с данными на животных моделях, демонстрируя эффективность подхода, но из финальной версии убрали сведения о семье и о том, что родители финансировали проект. На этом фоне США все жестче смотрят на данные, связанные с исследованиями в Китае, особенно если речь идет о клинических и генетических вмешательствах, где ставятся под вопрос прозрачность и информированние участников. Оправданы ли такие риски при отсутствии возможных альтернатив лечения заболевания?

«App Store» для лекарств Мы все знаем что Mounjaro, Zepbound и другие препараты дали Eli Lilly огромное количество денег. И компания вместо того чтобы просто скупать биотехи, делает что-то поинтереснее 💟 Мы как привыкли: биотех делает открытия а большая…

«App Store» для лекарств Мы все знаем что Mounjaro, Zepbound и другие препараты дали Eli Lilly огромное количество денег. И компания вместо того чтобы просто скупать биотехи, делает что-то поинтереснее 💟 Мы как привыкли: биотех делает открытия а большая фарма покупает самый успешный стартап. А вот Lilly инвестирует в собственую AI-инфраструктуру и одновременно подключает к ней десятки биотехнологических компаний. AI должен стать инструментом, который: анализирует огромные массивы данных, предлагает перспективные молекулы; помогает быстрее принимать решения,сокращает количество тупиковых направлений исследований. Появляется что-то вроде «App Store» для науки. Множество биотехов получают доступ к AI-инструментам Lilly. Взамен они делятся своими данными. А чем больше участников, тем лучше обучаются модели, а чем лучше модели, тем полезнее становится вся платформа. Получается эффект сети - как у технологических компаний 👍 Теперь появляется еще один актив - данные. Компания, которая соберет больше качественных данных и научится лучше использовать AI, может начать создавать лекарства быстрее конкурентов! Поджигайте 🔥если согласны? Подписывайтесь ⚡️ Здесь мы разбираем самые интересные истории из мира биотеха и фармы

Очень интересную статью подкинула одна старая добрая приятельница. В этой статье речь идёт ферменте, который способен обращать вспять химическое старение белков. Группа калифорнийских учёных попробовала модифицировать фермент глициноксидазу таким образом…

На фоне многочисленных работ о том, как нейросети разрабатывают новые белки, особый интерес представляют статьи, где новые белки были получены без какого-либо участия искусственного интеллекта. В Nature Chemical Biology вышла статья группы американских исследователей…