В США родился мальчик, зачатый из эмбриона, пролежавшего в заморозке 30,5 лет — новый рекорд. Малыш Таддеуш Дэниел Пирс появился на свет 26 июля в штате Огайо. Его родители, Линдси и Тим Пирс, «усыновили» эмбрион, созданный в 1994 году. Историю легко спутать с сюжетом научной фантастики, но она — о вере, технологиях и, как ни странно, экономике.
Эмбрион был заморожен Линдой Арчерд, которой тогда было за 30. Она прошла через неудачные попытки ЭКО и в 1994 году стала мамой девочки — один из четырёх эмбрионов успешно прижился. Оставшиеся трое хранились в криобанке более трёх десятилетий. Каждый год Арчерд платила за это около $1 тыс — решение, которое не укладывается в прагматичную финансовую логику, но оправдывается с позиции личной морали: «Я называла их своими тремя маленькими надеждами».
С возрастом и наступлением менопаузы, Арчерд приняла решение передать эмбрионы другой семье, но на своих условиях: пара должна быть белой, христианской, женатой и жить в США. Подходящих агентств немного — большинство не берутся за эмбрионы, замороженные так давно. Прорыв случился благодаря программе Snowflakes религиозной организации Nightlight Christian Adoptions, которая взялась за поиск родителей. Так Линдси и Тим — пара, безуспешно пытавшаяся завести ребёнка семь лет, — стали приёмными родителями эмбриона.
Клиника Rejoice Fertility в Теннесси — одна из немногих, кто согласился на перенос. Её основатель, доктор Джон Гордон, исповедует принцип: «Каждый эмбрион заслуживает шанс на жизнь». В условиях, когда большинство клиник отказываются работать с устаревшими методами заморозки, именно такие подходы делают разницу. Технически это сложно: стеклянные колбы, старые методы криоконсервации, риск повредить эмбрион при разморозке. Один из эмбрионов действительно не выжил, но двое — прижились, и один дал начало новой жизни.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MIT Technology Review
Exclusive: A record-breaking baby has been born from an embryo that’s over 30 years old
The embryos were created in 1994, while the expectant father was still a toddler, and donated via a Christian “embryo adoption” agency.
❤2🔥1
Биоархивация: учёные урезали избыточный генетический код кишечной палочки
Американские биоинженеры сократили генетический код E. coli с привычных 64 до всего 57 кодонов, лишив бактерию части её естественной избыточности. Новый штамм, названный Syn57, может стать основой для вирусоустойчивых организмов и фабрик по производству необычных белков и полимеров.
Кодоны — это тройки "букв" в ДНК (нуклеотидов), каждая из которых указывает, какую аминокислоту добавить в белок при его синтезе. В генетическом коде — 64 возможных комбинации таких троек, но всего 20 аминокислот, поэтому большинство кодонов дублируют друг друга. Например, четыре разных кодона могут означать одну и ту же аминокислоту.
E. coli (полное название — Escherichia coli) — это вид бактерий, обитающих в кишечнике человека и животных. Большинство штаммов безвредны и даже полезны: они помогают переваривать пищу и производят витамины. Но некоторые разновидности могут вызывать отравления и инфекции.
В лабораториях E. coli — один из главных "подопытных" организмов в биотехнологиях и генетике. С ней легко работать: она быстро растёт, её геном хорошо изучен, и учёные умеют заставлять её производить разные вещества — от инсулина до биотоплива. Поэтому когда учёные хотят проверить, можно ли жить с другим генетическим кодом — они пробуют это на E. coli.
Это не первая попытка "почистить" геном кишечной палочки. В 2019 году была создана версия Syn61, в которой осталось 61 кодон — она показала вирусоустойчивость и пригодность для промышленного биосинтеза. Теперь же команда, частично совпадающая с той, что работала над Syn61, пошла дальше: внедрив более 101 тысячи замен в 38 участках ДНК, они избавились от ещё шести "лишних" смысловых кодонов и одного стоп-кодона.
Бактерии с таким минималистским генетическим кодом живут, но растут медленнее примерно в 4 раза. Тем не менее, их гены работают иначе, и это открывает дорогу к созданию организмов, не просто улучшенных, а принципиально других — не похожих на то, что создала природа.
На фоне коммерческого интереса к устойчивым, программируемым микробам, которые могут безопасно производить лекарства, материалы и даже пищу, такие работы задают новый стандарт: переписывание генома может выйти за пределы естественной эволюции и дать человечеству "биологический код", более гибкий, управляемый и защищённый от внешних угроз — например, вирусов.
@antibiotech
Американские биоинженеры сократили генетический код E. coli с привычных 64 до всего 57 кодонов, лишив бактерию части её естественной избыточности. Новый штамм, названный Syn57, может стать основой для вирусоустойчивых организмов и фабрик по производству необычных белков и полимеров.
Кодоны — это тройки "букв" в ДНК (нуклеотидов), каждая из которых указывает, какую аминокислоту добавить в белок при его синтезе. В генетическом коде — 64 возможных комбинации таких троек, но всего 20 аминокислот, поэтому большинство кодонов дублируют друг друга. Например, четыре разных кодона могут означать одну и ту же аминокислоту.
E. coli (полное название — Escherichia coli) — это вид бактерий, обитающих в кишечнике человека и животных. Большинство штаммов безвредны и даже полезны: они помогают переваривать пищу и производят витамины. Но некоторые разновидности могут вызывать отравления и инфекции.
В лабораториях E. coli — один из главных "подопытных" организмов в биотехнологиях и генетике. С ней легко работать: она быстро растёт, её геном хорошо изучен, и учёные умеют заставлять её производить разные вещества — от инсулина до биотоплива. Поэтому когда учёные хотят проверить, можно ли жить с другим генетическим кодом — они пробуют это на E. coli.
Это не первая попытка "почистить" геном кишечной палочки. В 2019 году была создана версия Syn61, в которой осталось 61 кодон — она показала вирусоустойчивость и пригодность для промышленного биосинтеза. Теперь же команда, частично совпадающая с той, что работала над Syn61, пошла дальше: внедрив более 101 тысячи замен в 38 участках ДНК, они избавились от ещё шести "лишних" смысловых кодонов и одного стоп-кодона.
Бактерии с таким минималистским генетическим кодом живут, но растут медленнее примерно в 4 раза. Тем не менее, их гены работают иначе, и это открывает дорогу к созданию организмов, не просто улучшенных, а принципиально других — не похожих на то, что создала природа.
На фоне коммерческого интереса к устойчивым, программируемым микробам, которые могут безопасно производить лекарства, материалы и даже пищу, такие работы задают новый стандарт: переписывание генома может выйти за пределы естественной эволюции и дать человечеству "биологический код", более гибкий, управляемый и защищённый от внешних угроз — например, вирусов.
@antibiotech
phys.org
Scientists shrink the genetic code of E. coli to contain only 57 of its usual 64 codons
The DNA of nearly all life on Earth contains many redundancies, and scientists have long wondered whether these redundancies served a purpose or if they were just leftovers from evolutionary processes. ...
❤1🔥1😱1
Медтех-стартап для похудания нанял «тяжеловеса»
Бывший CEO X Линда Яккарино, проработавшая два года бок о бок с Илоном Маском и пытавшаяся оживить падающую рекламную выручку соцсети, переходит в медтех. Она возглавит eMed Population Health — AI-стартап, который строит платформу для пациентов, принимающих препараты класса GLP-1, вроде Ozempic.
eMed известна своим прошлым проектом — платформой для домашних COVID-тестов, которая пошагово вела пользователя через процесс тестирования. Теперь ставка делается на быстрорастущий рынок препаратов для снижения веса и лечения диабета 2 типа.
Хотя Яккарино не имеет опыта в здравоохранении, в компании подчёркивают, что её умение заключать крупные партнёрства и медийная известность могут привлечь инвесторов и клиентов. В условиях, когда вокруг GLP-1 формируется многомиллиардный рынок, eMed получает не только управленца, но и мощный PR-канал.
@antibiotech
Бывший CEO X Линда Яккарино, проработавшая два года бок о бок с Илоном Маском и пытавшаяся оживить падающую рекламную выручку соцсети, переходит в медтех. Она возглавит eMed Population Health — AI-стартап, который строит платформу для пациентов, принимающих препараты класса GLP-1, вроде Ozempic.
eMed известна своим прошлым проектом — платформой для домашних COVID-тестов, которая пошагово вела пользователя через процесс тестирования. Теперь ставка делается на быстрорастущий рынок препаратов для снижения веса и лечения диабета 2 типа.
Хотя Яккарино не имеет опыта в здравоохранении, в компании подчёркивают, что её умение заключать крупные партнёрства и медийная известность могут привлечь инвесторов и клиентов. В условиях, когда вокруг GLP-1 формируется многомиллиардный рынок, eMed получает не только управленца, но и мощный PR-канал.
@antibiotech
TechCrunch
Linda Yaccarino joins health tech platform eMed as CEO after leaving X | TechCrunch
Though Yaccarino does not have experience in health tech, eMed said in a press release that they sought her out for her "undeniable ability to negotiate new partnerships."
Chai Discovery получила $70 млн на ИИ-разработку лекарств нового поколения
Биотехнологическая компания Chai Discovery, разрабатывающая лекарства с помощью искусственного интеллекта, привлекла $70 млн в раунде Series A. Год назад стартап уже получил $30 млн на стартовом этапе. Новый раунд возглавил Menlo Ventures совместно с Anthropic. Среди инвесторов — Yosemite, DST Global Partners, SV Angel, Avenir, DCVC, а также прежние партнеры: Thrive Capital, OpenAI, Dimension, Neo, Lachy Groom и Фред Эрсэм.
Chai Discovery основана в 2024 году Джошуа Мейером (работал в Absci, Facebook AI, OpenAI), Джеком Дентом (Stripe) и исследователями ИИ Мэттью МакПартлоном и Жаком БуаТро. В совет директоров вошёл Микаэль Дольстен, бывший главный научный руководитель Pfizer, отвечавший за десятки одобренных лекарств.
Главное достижение компании — создание ИИ-модели Chai-2, которая проектирует антитела с нуля (de novo) с эффективностью до 20%. Для сравнения: в традиционных лабораториях этот показатель около 0,1%, а поиск нужного варианта требует тестировать миллионы молекул. Chai-2 нужна только информация о мишени (антиген и эпитоп), после чего она создаёт уникальные антитела, способные точно связываться с целью.
Технология способна в разы ускорить и удешевить разработку новых лекарств, в том числе для редких заболеваний, а также открыть путь к персонализированной медицине. Часть нового финансирования пойдёт на расширение возможностей платформы и сотрудничество с фармкомпаниями.
@antibiotech
Биотехнологическая компания Chai Discovery, разрабатывающая лекарства с помощью искусственного интеллекта, привлекла $70 млн в раунде Series A. Год назад стартап уже получил $30 млн на стартовом этапе. Новый раунд возглавил Menlo Ventures совместно с Anthropic. Среди инвесторов — Yosemite, DST Global Partners, SV Angel, Avenir, DCVC, а также прежние партнеры: Thrive Capital, OpenAI, Dimension, Neo, Lachy Groom и Фред Эрсэм.
Chai Discovery основана в 2024 году Джошуа Мейером (работал в Absci, Facebook AI, OpenAI), Джеком Дентом (Stripe) и исследователями ИИ Мэттью МакПартлоном и Жаком БуаТро. В совет директоров вошёл Микаэль Дольстен, бывший главный научный руководитель Pfizer, отвечавший за десятки одобренных лекарств.
Главное достижение компании — создание ИИ-модели Chai-2, которая проектирует антитела с нуля (de novo) с эффективностью до 20%. Для сравнения: в традиционных лабораториях этот показатель около 0,1%, а поиск нужного варианта требует тестировать миллионы молекул. Chai-2 нужна только информация о мишени (антиген и эпитоп), после чего она создаёт уникальные антитела, способные точно связываться с целью.
Технология способна в разы ускорить и удешевить разработку новых лекарств, в том числе для редких заболеваний, а также открыть путь к персонализированной медицине. Часть нового финансирования пойдёт на расширение возможностей платформы и сотрудничество с фармкомпаниями.
@antibiotech
❤1
Eli Lilly вложит $1,3 млрд в ИИ-разработку таблеток от ожирения
Eli Lilly заключила соглашение на $1,3 млрд с бостонским стартапом Superluminal Medicines для создания и разработки таблеток от ожирения и других кардиометаболических заболеваний с использованием ИИ.
Сделка даёт Lilly эксклюзивные права на разработку и коммерциализацию препаратов, которые будут найдены с помощью ИИ-платформы Superluminal, нацеленной на GPCR — белки, управляющие обменом веществ, ростом клеток и иммунными процессами. Сегодня GPCR считаются перспективным, но ещё малоизученным направлением в лечении ожирения.
Рынок лекарств от ожирения к 2030-м годам может вырасти до $150 млрд, и Lilly стремится удержать лидерство. Компания уже зарабатывает на препаратах класса GLP-1 (включая блокбастер Zepbound) и разрабатывает новое поколение средств, включая таблетку orforglipron и совместные проекты с биотехами, такими как Laekna.
По условиям сделки Superluminal получит авансовые и этапные платежи, инвестицию в капитал, а в случае успешных продаж — роялти с оборота. Стартап, среди инвесторов которого RA Capital, Insight Partners и венчурное подразделение NVIDIA, также разрабатывает собственный препарат для лечения редких форм ожирения, но он в сделку с Lilly не входит.
@antibiotech
Eli Lilly заключила соглашение на $1,3 млрд с бостонским стартапом Superluminal Medicines для создания и разработки таблеток от ожирения и других кардиометаболических заболеваний с использованием ИИ.
Сделка даёт Lilly эксклюзивные права на разработку и коммерциализацию препаратов, которые будут найдены с помощью ИИ-платформы Superluminal, нацеленной на GPCR — белки, управляющие обменом веществ, ростом клеток и иммунными процессами. Сегодня GPCR считаются перспективным, но ещё малоизученным направлением в лечении ожирения.
Рынок лекарств от ожирения к 2030-м годам может вырасти до $150 млрд, и Lilly стремится удержать лидерство. Компания уже зарабатывает на препаратах класса GLP-1 (включая блокбастер Zepbound) и разрабатывает новое поколение средств, включая таблетку orforglipron и совместные проекты с биотехами, такими как Laekna.
По условиям сделки Superluminal получит авансовые и этапные платежи, инвестицию в капитал, а в случае успешных продаж — роялти с оборота. Стартап, среди инвесторов которого RA Capital, Insight Partners и венчурное подразделение NVIDIA, также разрабатывает собственный препарат для лечения редких форм ожирения, но он в сделку с Lilly не входит.
@antibiotech
Компания Merge Labs, связанная с Сэмом Альтманом и OpenAI, рассматривает радикальный подход к мозговым имплантам: использовать генотерапию, чтобы изменить клетки мозга и сделать их чувствительными к ультразвуку. В такой схеме в череп вживляется устройство-излучатель, которое будет считывать и модулировать активность модифицированных клеток. Это направление известно как соногенетика и пока находится на ранней стадии исследований.
По данным Financial Times, Merge планирует привлечь $250 млн при оценке в $850 млн; значительная часть средств поступит от венчурного подразделения OpenAI. Сам Альтман сооснователь, но не инвестор компании. Его соперник Илон Маск через Neuralink развивает импланты на основе электрических сигналов, которые уже применяются для помощи парализованным пациентам.
Альтман же заявил журналистам, что хотел бы «думать — и сразу получать ответ от ChatGPT». Таким образом, Merge Labs делает ставку не только на медицинское применение, но и на усиление когнитивных возможностей.
Ультразвук как метод стимуляции мозга привлекает растущий интерес: например, стартап Nudge (Фред Эрсам, сооснователь Coinbase) разрабатывает шлем для неинвазивной терапии психиатрических заболеваний и недавно получил $100 млн, а компания, поддержанная Ридом Хоффманом, привлекла ещё $12 млн.
Если Merge сможет объединить ультразвук и генные модификации, это откроет принципиально новый класс интерфейсов мозг-компьютер — но до клинического применения могут пройти годы.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
Полгода хаоса: биотех пережил шторм, но есть и проблески надежды
Первая половина 2025 года стала для биотеха одной из самых тяжёлых за последнее десятилетие. На отрасль одновременно обрушились политические, регуляторные и рыночные потрясения.
Администрация Дональда Трампа за считаные месяцы уволила тысячи сотрудников федеральных медицинских агентств, сократила грантовые программы и сменила руководителей. Затем последовало объявление о возможных тарифах на импорт лекарств и планах по жёсткому контролю цен на препараты.
2 апреля новая волна — предложение о налогах почти на все импортные товары, что вызвало обвал фондового рынка. Биотех оказался в состоянии «полного ступора»: IPO заморожены, инвестиции в публичные компании схлопнулись, а стартапы массово сокращают персонал. За полгода закрылись как минимум 14 компаний, а уровень увольнений достиг максимума за 4 года.
Тем не менее инвесторы отмечают и «проблески надежды». Частный сектор адаптируется: фонды и стартапы научились жить в «новой нормальности», когда приходится учитывать несколько сценариев — от тарифов до новых правил ценообразования. Для некоторых игроков оказалось, что последствия мягче, чем ожидалось.
Но фундаментальные проблемы никуда не делись: многолетний «медвежий рынок» в биотехе продолжается, доступ к капиталу остаётся ограниченным, а конкуренция за инвестиции в узких терапевтических нишах — только растёт.
@antibiotech
Первая половина 2025 года стала для биотеха одной из самых тяжёлых за последнее десятилетие. На отрасль одновременно обрушились политические, регуляторные и рыночные потрясения.
Администрация Дональда Трампа за считаные месяцы уволила тысячи сотрудников федеральных медицинских агентств, сократила грантовые программы и сменила руководителей. Затем последовало объявление о возможных тарифах на импорт лекарств и планах по жёсткому контролю цен на препараты.
2 апреля новая волна — предложение о налогах почти на все импортные товары, что вызвало обвал фондового рынка. Биотех оказался в состоянии «полного ступора»: IPO заморожены, инвестиции в публичные компании схлопнулись, а стартапы массово сокращают персонал. За полгода закрылись как минимум 14 компаний, а уровень увольнений достиг максимума за 4 года.
Тем не менее инвесторы отмечают и «проблески надежды». Частный сектор адаптируется: фонды и стартапы научились жить в «новой нормальности», когда приходится учитывать несколько сценариев — от тарифов до новых правил ценообразования. Для некоторых игроков оказалось, что последствия мягче, чем ожидалось.
Но фундаментальные проблемы никуда не делись: многолетний «медвежий рынок» в биотехе продолжается, доступ к капиталу остаётся ограниченным, а конкуренция за инвестиции в узких терапевтических нишах — только растёт.
@antibiotech
Fierce Biotech
After a 'complete standstill,' private biotech market reaches new normal, investor says
The first half of 2025 was brutal for biotech, but investors are still keen on therapeutics in several indications and silver linings exist, particularly for private companies. | The first half of 2025 was brutal for biotech, but investors are still keen…
👍3
Исследователи из Института AIRI усовершенствовали модель AlphaFold2, сделав её более точной в предсказании влияния мутаций на белковые молекулы. Это открывает новые перспективы для дизайна белков и разработки лекарств.
Оригинальная версия AlphaFold2 плохо справлялась с оценкой стабильности белков при точечных изменениях. Причина — в её алгоритме: модель несколько раз «перепроверяет» прогноз и каждый раз использует исходные данные о структуре. Из-за этого мутированные варианты оказывались слишком похожи на исходные.
Учёные изменили архитектуру: данные о структуре теперь подаются только на первом этапе. В результате модель стала значительно лучше улавливать последствия единичных и комбинированных мутаций, включая такие сложные случаи, как инсерции (вставка аминокислот) и делеции (их потеря).
Важное преимущество новой версии — отсутствие необходимости в данных о гомологах, что позволяет работать даже с абсолютно новыми белками без известных аналогов.
По словам Марии Синдеевой, сотрудницы Центра ИИ-разработки новых лекарств AIRI, это исследование создаёт основу для будущих биоинформатических инструментов, которые будут ещё точнее предсказывать влияние мутаций и ускорять разработку терапий.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
Forwarded from Data Secrets
OpenAI совместно с биотехнологическим стартапом Retro Biosciences разработали модель, которая смогла в 50 раз ускорить генерацию стволовых клеток
Сначала небольшое предисловие⬇️
В 2006 году японский биолог Синья Яманака совершил инновационное открытие, за которое впоследствии получил Нобелевку по медицине: он выяснил, что существуют белки, способные превращать взрослые клетки в молодые стволовые. Их всего четыре, и сейчас их называют факторами Яманаки.
По сути, это прямой ключ к омоложению: уже зрелая обычная клетка превращается в стволовую, способную дать начало любой другой молодой клетке организма – от мышцы сердца до нейрона. Так что открытие революционное, но есть нюанс: эти белки обладают крайне низкой эффективностью репрограммирования, то есть только очень малая часть клеток реально превращается в стволовые после их воздействия.
Так вот OpenAI и RetroBiosciences удалось разработать модель – GPT-4b micro – которая вывела новые варианты факторов Яманаки, и они оказались в 50 раз (!) эффективнее по сравнению со стандартными. Эксперименты показали, что это действительно работает, и при этом для разных типов клеток.
У GPT-4b micro та же архитектура, что и у GPT-4o, но обучали ее по-другому, «с использованием специального набора биологических данных».
Подробностей как всегда дают немного, но это подход, отличный от AlphaFold. Тут не структурное моделирование, а языковой подход: модель анализирует последовательности и взаимодействия белков и может вносить очень мелкие изменения, доходя до трети аминокислот. Главное отличие – гораздо большой масштаб «тестирования».
И еще один занятный факт: новые варианты белков также показали способности к улучшению процессов восстановления ДНК. Детали еще предстоит проверить, но в теории это значит, что они могут дольше сохранять молодость клеток.
openai.com/index/accelerating-life-sciences-research-with-retro-biosciences/
Сначала небольшое предисловие
В 2006 году японский биолог Синья Яманака совершил инновационное открытие, за которое впоследствии получил Нобелевку по медицине: он выяснил, что существуют белки, способные превращать взрослые клетки в молодые стволовые. Их всего четыре, и сейчас их называют факторами Яманаки.
По сути, это прямой ключ к омоложению: уже зрелая обычная клетка превращается в стволовую, способную дать начало любой другой молодой клетке организма – от мышцы сердца до нейрона. Так что открытие революционное, но есть нюанс: эти белки обладают крайне низкой эффективностью репрограммирования, то есть только очень малая часть клеток реально превращается в стволовые после их воздействия.
Так вот OpenAI и RetroBiosciences удалось разработать модель – GPT-4b micro – которая вывела новые варианты факторов Яманаки, и они оказались в 50 раз (!) эффективнее по сравнению со стандартными. Эксперименты показали, что это действительно работает, и при этом для разных типов клеток.
У GPT-4b micro та же архитектура, что и у GPT-4o, но обучали ее по-другому, «с использованием специального набора биологических данных».
Подробностей как всегда дают немного, но это подход, отличный от AlphaFold. Тут не структурное моделирование, а языковой подход: модель анализирует последовательности и взаимодействия белков и может вносить очень мелкие изменения, доходя до трети аминокислот. Главное отличие – гораздо большой масштаб «тестирования».
И еще один занятный факт: новые варианты белков также показали способности к улучшению процессов восстановления ДНК. Детали еще предстоит проверить, но в теории это значит, что они могут дольше сохранять молодость клеток.
openai.com/index/accelerating-life-sciences-research-with-retro-biosciences/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нецифровая экономика (Dasha Sapozhkova)
🧬 Разработка вакцин при помощи искусственного интеллекта получила рекордный грант от фонда основателя Oracle
Институт технологий Ларри Эллисона выделит £118 млн Оксфордскому университету на разработку вакцин при помощи ИИ. Это один из крупнейших грантов в истории Оксфордского университета. Деньги пойдут на пятигодичный проект Oxford Vaccine Group под руководством сэра Эндрю Полларда, который в своё время возглавлял испытания вакцины Oxford/AstraZeneca от Covid-19.
Цель — применить искусственный интеллект, чтобы понять, как именно человеческий организм борется с бактериями, против которых антибиотики бессильны. Для этого будут проводиться так называемые human challenge trials: добровольцев сознательно заражают в контролируемых условиях и тщательно отслеживают реакцию иммунной системы.
👩🔬 Грант Института технологий Эллисона позволит провести испытания в беспрецедентном масштабе с привлечением большого числа добровольцев. Объединение опыта Оксфорда и специалистов Института Эллисона с разработками в области искусственного интеллекта позволит существенно ускорить работу. Как говорят исследователи, занятые в проекте, это почти 20-летняя программа, сжатая в 4–5 лет.
🔬 Зачем это нужно
Учёные десятилетиями безуспешно пытаются создать вакцины против трёх видов бактерий: E. coli (кишечные инфекции), Streptococcus pneumoniae (пневмония и менингит) и Staphylococcus aureus (стафилококковые инфекции).
В среднем, среди вакцинных исследований успешными становятся лишь один из 20 проектов. Это связано с тем, что эксперименты на животных (например, мышах) плохо предсказывают, как в схожих обстоятельствах поведёт себя иммунитет человека.
Ценность этих разработок сложно переоценить. Разработка вакцин важна, поскольку бактерии постепенно вырабатывают устойчивость к антибиотикам, которыми традиционно лечат эти болезни. По прогнозам, устойчивость к антибиотикам может унести 39 млн жизней за следующие 25 лет.
Роль ИИ при этом — в обработке огромных массивов данных: ИИ будет исследовать все ключевые уровни работы иммунной системы, от общего анализа крови до глубинных механизмов в иммунных органах. Это нужно, чтобы подсказывать учёным, какие механизмы использует иммунная система и какие фрагменты бактерий лучше всего имитировать в вакцинах.
🏢 Институт Эллисона строит кампус в Оксфорде стоимостью свыше £1 млрд. Его запуск запланирован на 2027 год. В этом корпусе разместят 30 тыс. квадратных метров лабораторий и вычислительных мощностей Oracle. Институт Эллисона задуман не только как исследовательский центр. Его цель — разрабатывать практические решения для здравоохранения, энергетики и продовольственной безопасности, а затем на их основе запускать отдельные компании.
💉 В мире вокруг вакцин складывается противоречивая ситуация. В США к руководству здравоохранительной политикой пришёл Роберт Ф. Кеннеди — один из самых известных противников вакцинации. Одним из первых его шагов стало решение отменить грант на £500 млн для исследований в области мРНК-вакцин. Эта технология легла в основу самых эффективных препаратов против COVID-19 и считается одним из главных научных прорывов последних десятилетий.
Профессор Эндрю Поллард, руководитель проекта в Оксфорде, предупреждает: из-за дезинформации и падения доверия под угрозой оказывается один из важнейших инструментов современной медицины. Вакцины спасают миллионы жизней каждый год, и отказ от их поддержки — это шаг назад в борьбе с глобальными инфекциями.
Институт технологий Ларри Эллисона выделит £118 млн Оксфордскому университету на разработку вакцин при помощи ИИ. Это один из крупнейших грантов в истории Оксфордского университета. Деньги пойдут на пятигодичный проект Oxford Vaccine Group под руководством сэра Эндрю Полларда, который в своё время возглавлял испытания вакцины Oxford/AstraZeneca от Covid-19.
Цель — применить искусственный интеллект, чтобы понять, как именно человеческий организм борется с бактериями, против которых антибиотики бессильны. Для этого будут проводиться так называемые human challenge trials: добровольцев сознательно заражают в контролируемых условиях и тщательно отслеживают реакцию иммунной системы.
👩🔬 Грант Института технологий Эллисона позволит провести испытания в беспрецедентном масштабе с привлечением большого числа добровольцев. Объединение опыта Оксфорда и специалистов Института Эллисона с разработками в области искусственного интеллекта позволит существенно ускорить работу. Как говорят исследователи, занятые в проекте, это почти 20-летняя программа, сжатая в 4–5 лет.
🔬 Зачем это нужно
Учёные десятилетиями безуспешно пытаются создать вакцины против трёх видов бактерий: E. coli (кишечные инфекции), Streptococcus pneumoniae (пневмония и менингит) и Staphylococcus aureus (стафилококковые инфекции).
В среднем, среди вакцинных исследований успешными становятся лишь один из 20 проектов. Это связано с тем, что эксперименты на животных (например, мышах) плохо предсказывают, как в схожих обстоятельствах поведёт себя иммунитет человека.
Ценность этих разработок сложно переоценить. Разработка вакцин важна, поскольку бактерии постепенно вырабатывают устойчивость к антибиотикам, которыми традиционно лечат эти болезни. По прогнозам, устойчивость к антибиотикам может унести 39 млн жизней за следующие 25 лет.
Роль ИИ при этом — в обработке огромных массивов данных: ИИ будет исследовать все ключевые уровни работы иммунной системы, от общего анализа крови до глубинных механизмов в иммунных органах. Это нужно, чтобы подсказывать учёным, какие механизмы использует иммунная система и какие фрагменты бактерий лучше всего имитировать в вакцинах.
🏢 Институт Эллисона строит кампус в Оксфорде стоимостью свыше £1 млрд. Его запуск запланирован на 2027 год. В этом корпусе разместят 30 тыс. квадратных метров лабораторий и вычислительных мощностей Oracle. Институт Эллисона задуман не только как исследовательский центр. Его цель — разрабатывать практические решения для здравоохранения, энергетики и продовольственной безопасности, а затем на их основе запускать отдельные компании.
💉 В мире вокруг вакцин складывается противоречивая ситуация. В США к руководству здравоохранительной политикой пришёл Роберт Ф. Кеннеди — один из самых известных противников вакцинации. Одним из первых его шагов стало решение отменить грант на £500 млн для исследований в области мРНК-вакцин. Эта технология легла в основу самых эффективных препаратов против COVID-19 и считается одним из главных научных прорывов последних десятилетий.
Профессор Эндрю Поллард, руководитель проекта в Оксфорде, предупреждает: из-за дезинформации и падения доверия под угрозой оказывается один из важнейших инструментов современной медицины. Вакцины спасают миллионы жизней каждый год, и отказ от их поддержки — это шаг назад в борьбе с глобальными инфекциями.
За последние два года китайские производители поставили в США сырья для более 1 млрд доз самодельных копий Wegovy и Zepbound. Среди них — публичные компании Jiangsu Sinopep-Allsino и Hybio Pharmaceutical. Они, а также ряд других игроков, сначала зарабатывали на продаже ингредиентов аптекам-компаундерам, а теперь готовятся выпускать дженерики сами.
Серый рынок вырос из-за того, что Novo Nordisk и Eli Lilly не справились с ажиотажным спросом. FDA временно закрыла глаза на массовое компаундирование (приготовление лекарств аптеками из действующего вещества, обычно для индивидуальных случаев), и телемедицинские стартапы наладили поток дешёвых копий «стройности».
В основе этой истории — новые препараты против ожирения:
Для китайцев экономика была фантастической: производство месячной дозы порошка семаглутида обходилось всего в $0,07, а продавалось в семь раз дороже. В США готовый укол обходился пациенту примерно в $230 в месяц, тогда как брендовые препараты стоили вдвое больше.
Но «золотая жила» быстро закрылась. В 2024 году китайцы завезли сырья на 1,5 млрд стартовых доз Wegovy, по оценке самой Novo. Однако во втором квартале 2025 года поставки обрушились: по семаглутиду на 90%, по тирзепатиду — на 34%. Теперь компании переключаются на старый лираглутид, дающий меньший эффект снижения веса, но всё ещё востребованный у онлайн-сервисов.
Для Novo Nordisk это оказалось болезненно: промахи по квартальной выручке, падение акций в два раза и увольнение CEO. Но для китайских производителей это был разовый шанс — заработать на «дырке» в регуляторике США. Как метко сказал бывший глава FDA Роберт Калифф, подобные возможности появляются «раз в десятилетие».
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Неискусственный интеллект (Илья Склюев)
Его зовут DiMA: в AIRI представили ИИ-модель для генерации белковых молекул на латентной диффузии
Проект реализовали совместно с учёными из немецкого Constructor University. DiMA позволяет создавать не встречавшиеся ранее в природе белковые последовательности по точно заданным критериям.
Где буквы, там и LLM. В биоинформатике для создания белков уже применяли авторегрессию и дискретную диффузию: первая строит последовательность пошагово, вторая создаёт её целиком из шума. Но оба подхода прожорливы и требуют огромных датасетов.
DiMA же использует принципиально новый подход, основанный на непрерывной Гауссовой диффузии. Модель генерирует осмысленные белки, не копирующие природу, и умеет работать в рамках заданных семейств или по трёхмерной структуре.
В отличие от AlphaFold от Google DeepMind, который предсказывает форму по известной последовательности, DiMA позволяет конструировать принципиально новые белки. Например, «ужать» сложный природный белок до компактной версии с одной функцией.
Модель также можно дообучить на своих данных. Например, если у нас есть конкретная группа белков, всего 1-2 тысячи примеров. Это хватит, чтобы DiMA научился генерировать сколько угодно разнообразных, но при этом похожих и корректных белков.
Результаты исследования представлены на 42-й Международной конференции по машинному обучению ICML 2025.
@anti_agi
Проект реализовали совместно с учёными из немецкого Constructor University. DiMA позволяет создавать не встречавшиеся ранее в природе белковые последовательности по точно заданным критериям.
С точки зрения химии, белок представляет собой полимер: цепочку из аминокислот, которые в результате взаимодействий в пространстве сворачиваются в определенную структуру. Её можно представить как набор координат всех атомов в трёхмерном пространстве, или же как последовательность, где каждую аминокислоту можно записать как отдельную "букву".
Где буквы, там и LLM. В биоинформатике для создания белков уже применяли авторегрессию и дискретную диффузию: первая строит последовательность пошагово, вторая создаёт её целиком из шума. Но оба подхода прожорливы и требуют огромных датасетов.
DiMA же использует принципиально новый подход, основанный на непрерывной Гауссовой диффузии. Модель генерирует осмысленные белки, не копирующие природу, и умеет работать в рамках заданных семейств или по трёхмерной структуре.
В отличие от AlphaFold от Google DeepMind, который предсказывает форму по известной последовательности, DiMA позволяет конструировать принципиально новые белки. Например, «ужать» сложный природный белок до компактной версии с одной функцией.
Модель также можно дообучить на своих данных. Например, если у нас есть конкретная группа белков, всего 1-2 тысячи примеров. Это хватит, чтобы DiMA научился генерировать сколько угодно разнообразных, но при этом похожих и корректных белков.
Результаты исследования представлены на 42-й Международной конференции по машинному обучению ICML 2025.
@anti_agi
Платформа ComputAge — плод работы учёных из AIRI и Сколтеха. Она позволяет объективно сравнивать алгоритмы оценки биологического возраста — так называемые «часы старения». Биологический возраст — это показатель здоровья, который может быть выше или ниже паспортного. Если он выше, это сигнализирует о повышенных рисках болезней и сокращении продолжительности жизни. Сегодня его определяют с помощью сложных моделей, которые анализируют эпигенетические и транскриптомные данные, результаты анализов крови и другие биомаркеры.
Под эпигенетическими данными понимаются изменения, которые регулируют работу генов, но не меняют саму последовательность ДНК — например, модификации гистонов или метилирование ДНК. Последнее — это процесс, при котором к молекуле ДНК присоединяется метильная группа, чаще всего к цитозину. Это не меняет код гена, но может «выключать» его, влияя на активность клетки. Транскриптомика, ещё один источник данных для биологических часов, изучает молекулы РНК, которые в данный момент синтезируются клеткой, показывая, какие гены «включены» и насколько активно они работают.
Чтобы создать единую систему оценки, российская команда собрала более 17 000 образцов метилирования ДНК из 104 исследований, охватывающих 19 состояний организма, которые, как предполагается, ускоряют старение. Данные были унифицированы, а затем исследователи протестировали 13 самых популярных моделей «часов старения», созданных ведущими лабораториями США и Европы. Лучшими по точности оказались PhenoAge второго поколения (разработанный в Йельском университете под руководством Морган Левин, ныне работающей в Altos Labs) и GrimAge, созданный в Калифорнийском университете командой Стива Хорвата.
Авторы отмечают, что такие часы могут использоваться для оценки эффективности омолаживающих препаратов — например, метформина или семаглутида — при тестировании на людях, для кластеризации пациентов по рискам, для мониторинга здоровья в клинических исследованиях и даже в носимых устройствах, которые уже начинают показывать пользователям так называемый health index или биологический возраст. Платформа распространяется по лицензии Creative Commons, что позволяет любому исследователю по всему миру использовать её и дорабатывать алгоритмы.
Параллельно с этим в других лабораториях мира появляются новые подходы. Например, исследователи из UCLA предложили оценивать не просто средний уровень метилирования, а так называемую энтропию — степень хаотичности распределения метильных меток по ДНК, что может предсказывать возраст не хуже традиционных моделей. А команда из UC San Diego выдвинула гипотезу, что эпигенетические изменения могут быть не причиной старения, а лишь его отражением, связанным с накоплением соматических мутаций.
Таким образом, новая платформа от AIRI и Сколтеха стала важным шагом к тому, чтобы биологический возраст превратился из модного показателя в реальный инструмент медицины и профилактики заболеваний. Теперь учёные и компании могут объективно выбирать и улучшать алгоритмы, приближаясь к моменту, когда один анализ крови или слюны сможет давать системную оценку здоровья по всем ключевым показателям.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ACM Conferences
ComputAgeBench: Epigenetic Aging Clocks Benchmark | Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data…
🔥7❤2👍2
В Чили впервые провели операцию с полностью автономной AI-камерой, которая заменила ассистента-хирурга. Рикардо Функе, заведующий хирургическим отделением Clinica Las Condes в Сантьяго, удалил желчный пузырь пациенту с помощью лапароскопии, где камера самостоятельно отслеживала движения инструментов и корректировала угол обзора.
Лапароскопия — это малотравматичная операция через небольшие разрезы, при которой в брюшную полость вводят тонкую камеру (лапароскоп) и хирургические инструменты. Обычно ассистент управляет камерой вручную, следя, чтобы хирург видел рабочую зону под нужным углом. Если камера двигается не точно или с задержкой, врачу сложнее работать. Автономная система решает эту проблему, отслеживая положение инструментов и удерживая в кадре именно ту область, где идёт операция.
Операция использовала комбинацию магнитных хирургических инструментов и ПО, которое направляет камеру без участия человека. «Камера следила за каждым моим движением, процесс прошёл отлично. С этой системой можно оперировать одному, без ассистента», — рассказал Функе агентству Reuters.
Технологию предоставила компания Levita Magnetics, чей CEO Альберто Родригес назвал операцию «первым шагом к автоматизации хирургии с реальными пациентами».
Мировой рынок хирургических роботов быстро растёт: по данным Precedence Research, его объём в 2024 году составил $15,6 млрд, а к 2034 году прогнозируется рост до $64,4 млрд.
Это не единственный прорыв: в июле исследователи Johns Hopkins University (США) сообщили, что их AI-робот смог провести сложную операцию на печени и желчном пузыре свиней без участия человека, что эксперты называют важным шагом к автоматизированной хирургии будущего.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Reuters
AI-guided cameras make solo surgery possible in step towards surgical automation
Ricardo Funke, the chief of surgery at Clinica Las Condes in Santiago, Chile, had a new assistant during a laparoscopic surgery on Monday - an autonomous artificial intelligence-guided camera that allowed him to carry out a gallbladder removal alone.
👍1
Американская биотех-компания Nabla Bio объявила о новом многолетнем партнёрстве с японским фармгигантом Takeda Pharmaceutical. Это уже вторая крупная сделка компаний после первой коллаборации в 2022 году. Теперь стороны углубляют сотрудничество в области применения искусственного интеллекта для разработки новых лекарств.
По условиям соглашения, Nabla Bio получит авансовые и исследовательские выплаты «в десятках миллионов долларов», а также сможет рассчитывать на бонусы, привязанные к успешным результатам — их совокупная сумма может превысить $1 млрд.
Главная цель партнёрства — создание новых белковых терапий, включая мультиспецифические препараты (которые воздействуют сразу на несколько мишеней) и другие «биологические кастомные лекарства» для лечения трудноизлечимых заболеваний.
Nabla использует собственную ИИ-платформу Joint Atomic Model (JAM), которая работает по принципу, аналогичному ChatGPT, только для молекул: вместо текстовых ответов она генерирует новые антитела, способные связываться с нужными белковыми мишенями с заданными свойствами.
По словам CEO компании Сарджа Бисваса, JAM обеспечивает, вероятно, «самый быстрый цикл обратной связи в индустрии» — от проектирования молекулы до лабораторного тестирования проходит всего 3–4 недели. «Мы решаем самые острые задачи в исследовательском портфеле Takeda и используем JAM, чтобы разблокировать то, что раньше считалось невозможным», — сказал Бисвас в интервью Reuters.
Новая сделка совпала с решением Takeda выйти из исследований клеточной терапии и сосредоточиться на более быстрых и масштабируемых типах лекарств. Ранее в октябре компания также присоединилась к консорциуму с Bristol Myers Squibb, чтобы совместно обучать ИИ-модели на обобщённых наборах данных.
Nabla Bio планирует получить первые результаты испытаний своих молекул на людях уже через один–два года, что может стать одним из самых быстрых примеров трансфера ИИ-разработки в клинику.
@antibiotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Мышцы будущего: корейские учёные создали материал, который поднимает 4000 масс самого себя
Учёные из Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) в Южной Корее разработали новый тип искусственной мышцы, способной менять жёсткость, растягиваться в 12 раз и поднимать груз, превышающий собственную массу в 4000 раз.
Ключ к успеху — “умный” полимер с памятью формы, внутри которого сочетаются два типа связей: химические (ковалентные), придающие структуре прочность, и физические, которые могут разрушаться и восстанавливаться под действием температуры. Благодаря этому мышца способна становиться твёрдой при нагрузке и вновь размягчаться при движении.
Кроме того, в материал добавлены магнитные наночастицы со специальной поверхностной обработкой, что позволяет управлять мышцей с помощью внешнего магнитного поля. В лабораторных экспериментах исследователи уже заставили её захватывать и поднимать предметы без участия человека.
По данным авторов, новая искусственная мышца весит всего 1,25 г, но может удерживать до 5 кг. При этом её сокращение достигает 86,4% исходной длины — более чем вдвое превышая человеческую мышцу (около 40%). Энергетическая плотность материала составляет 1150 кДж/м³, что примерно в 30 раз больше, чем у биологических мышц.
По словам профессора Чон Хун Ыи, руководителя проекта, это открытие устраняет фундаментальное противоречие искусственных мышц — между мягкостью и силой. Технология, по его словам, может стать основой для нового поколения мягких роботов, экзоскелетов и человеко-машинных интерфейсов.
Результаты исследования опубликованы в журнале *Advanced Functional Materials* (DOI: [10.1002/adfm.202516218]).
@antibiotech.
Учёные из Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) в Южной Корее разработали новый тип искусственной мышцы, способной менять жёсткость, растягиваться в 12 раз и поднимать груз, превышающий собственную массу в 4000 раз.
Ключ к успеху — “умный” полимер с памятью формы, внутри которого сочетаются два типа связей: химические (ковалентные), придающие структуре прочность, и физические, которые могут разрушаться и восстанавливаться под действием температуры. Благодаря этому мышца способна становиться твёрдой при нагрузке и вновь размягчаться при движении.
Кроме того, в материал добавлены магнитные наночастицы со специальной поверхностной обработкой, что позволяет управлять мышцей с помощью внешнего магнитного поля. В лабораторных экспериментах исследователи уже заставили её захватывать и поднимать предметы без участия человека.
По данным авторов, новая искусственная мышца весит всего 1,25 г, но может удерживать до 5 кг. При этом её сокращение достигает 86,4% исходной длины — более чем вдвое превышая человеческую мышцу (около 40%). Энергетическая плотность материала составляет 1150 кДж/м³, что примерно в 30 раз больше, чем у биологических мышц.
По словам профессора Чон Хун Ыи, руководителя проекта, это открытие устраняет фундаментальное противоречие искусственных мышц — между мягкостью и силой. Технология, по его словам, может стать основой для нового поколения мягких роботов, экзоскелетов и человеко-машинных интерфейсов.
Результаты исследования опубликованы в журнале *Advanced Functional Materials* (DOI: [10.1002/adfm.202516218]).
@antibiotech.
Forwarded from Неискусственный интеллект (Ruslan Dz)
Модель Gemma C2S-Scale 27B от Google и Йельского университета обнаружила новый способ заставить иммунную систему активнее бороться с раком.
В чём суть открытия? Модель проанализировала данные о тысячах лекарств и предсказала, что препарат силмитасертиб, если применять его вместе с низкой дозой интерферона (вещество, стимулирующее иммунитет), резко усиливает способность раковых клеток «показывать себя» иммунной системе.
Проще говоря, опухоль становится «более заметной» для наших естественных защитных сил. Это критически важно для иммунотерапии, которая борется с раком, «наводя» иммунитет на опухоль. Многие опухоли остаются «невидимыми» (их называют «холодными»), и терапия против них бессильна.
Предсказание ИИ проверили в пробирке: комбинация препаратов увеличила «заметность» опухолевых клеток на 50%, тогда как по отдельности они не работали.
Это прорывной шаг, потому что ИИ не просто проанализировал данные, а выдвинул новую гипотезу, найдя контекстно-зависимый эффект. Он понял, что силмитасертиб работает только в присутствии иммунного сигнала (интерферона).
Пока это ранний этап исследований, и нужны испытания на животных и людях. Однако работа доказывает, что большие ИИ-модели могут быть не просто инструментами анализа, а настоящими партнёрами в научных открытиях.
Код, данные и препринт работы опубликованы в открытом доступе на Hugging Face, GitHub и bioRxiv.
@anti_agi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google
How a Gemma model helped discover a new potential cancer therapy pathway
We’re launching a new 27 billion parameter foundation model for single-cell analysis built on the Gemma family of open models.
❤1👍1🔥1