Forwarded from Law&Bioethics🧬
🧠 Биокомпьютеры на клетках мозга
В марте 2026 года австралийский стартап Cortical Labs объявил о создании двух небольших площадок для размещения биокомпьютеров CL1, работающих на клетках человеческого мозга.
🇦🇺🇸🇬 Первый центр уже заработал в Мельбурне (Австралия). Второй проект реализуется в Сингапуре совместно с оператором дата-центров DayOne. Планируется, что там поэтапно разместят до 1000 таких устройств.
Вместо традиционных процессоров в центрах используют системы CL1, которые сочетают выращенные в лаборатории человеческие нейроны с кремниевыми чипами.
Клетки получают и отправляют электрические сигналы через микросхему. Программное обеспечение анализирует их реакцию и интерпретирует её как вычислительный результат.
🩸 Нейроны для таких систем выращивают из стволовых клеток, полученных из человеческой крови. Они размещаются на специальной плате, которая позволяет взаимодействовать с клетками почти так же, как с обычным процессором.
Разработчики утверждают, что биологические вычислители значительно превосходят традиционные по энергоэффективности. Например, один блок CL1 использует меньше электричества, чем карманный калькулятор.
Также ожидается, что новая технология обработки данных позволит исследовать принципы взаимодействия человеческих нейронов с электронными компонентами и расширить возможности гибридных вычислительных технологий, объединяющих биологию и классическую электронику.
#биотехнологии #нейронауки
#международноеобозрение
В марте 2026 года австралийский стартап Cortical Labs объявил о создании двух небольших площадок для размещения биокомпьютеров CL1, работающих на клетках человеческого мозга.
🇦🇺🇸🇬 Первый центр уже заработал в Мельбурне (Австралия). Второй проект реализуется в Сингапуре совместно с оператором дата-центров DayOne. Планируется, что там поэтапно разместят до 1000 таких устройств.
Вместо традиционных процессоров в центрах используют системы CL1, которые сочетают выращенные в лаборатории человеческие нейроны с кремниевыми чипами.
Клетки получают и отправляют электрические сигналы через микросхему. Программное обеспечение анализирует их реакцию и интерпретирует её как вычислительный результат.
🩸 Нейроны для таких систем выращивают из стволовых клеток, полученных из человеческой крови. Они размещаются на специальной плате, которая позволяет взаимодействовать с клетками почти так же, как с обычным процессором.
Разработчики утверждают, что биологические вычислители значительно превосходят традиционные по энергоэффективности. Например, один блок CL1 использует меньше электричества, чем карманный калькулятор.
Также ожидается, что новая технология обработки данных позволит исследовать принципы взаимодействия человеческих нейронов с электронными компонентами и расширить возможности гибридных вычислительных технологий, объединяющих биологию и классическую электронику.
#биотехнологии #нейронауки
#международноеобозрение
Bloomberg.com
Human Brain Cells Run New Data Centers in Singapore, Melbourne
Biotech startup Cortical Labs is working on two small data centers run by human brain cells, putting lab-grown neurons onto silicon in an experiment that could one day challenge chips from the likes of Nvidia Corp.
🤔5❤2👍2
Международная команда ученых сделала важное открытие, которое может изменить подход к лечению митохондриальных заболеваний и некоторых видов рака. В исследовании, опубликованном в журнале Nature Metabolism, показано, что генетический инструмент на основе обычных пекарских дрожжей позволяет клеткам человека продолжать деление даже при серьезных сбоях в работе митохондрий.
Обычно для создания строительных блоков ДНК и РНК человеческим клеткам необходимы здоровые митохондрии и кислород. Однако исследователи выделили из дрожжей ген специального фермента под названием ScURA и внедрили его в клетки человека с митохондриальными дефектами. Новый фермент имеет ряд уникальных особенностей:
- Он работает не внутри митохондрий, а в жидкой среде клетки.
- Для поддержания процессов он использует альтернативный источник — фумарат, который клетка получает из обычных питательных веществ.
- Фермент позволяет клеткам бесперебойно производить генетический материал даже при полной блокировке клеточного дыхания.
Это открытие имеет особое значение для медицины. Митохондриальные заболевания встречаются примерно у одного из 5000 человек, и часто для них не существует эффективной терапии. В ходе экспериментов клетки пациентов, которые обычно не могут выживать в лабораторных условиях без специальных добавок, начали нормально расти и делиться после получения гена ScURA. Данный генетический инструмент уже открыт для использования всем научным сообществом. Он поможет исследователям точнее отделить прямые последствия поломки митохондрий от других изменений в клеточном обмене веществ, что ускорит поиск новых методов лечения.
Обычно для создания строительных блоков ДНК и РНК человеческим клеткам необходимы здоровые митохондрии и кислород. Однако исследователи выделили из дрожжей ген специального фермента под названием ScURA и внедрили его в клетки человека с митохондриальными дефектами. Новый фермент имеет ряд уникальных особенностей:
- Он работает не внутри митохондрий, а в жидкой среде клетки.
- Для поддержания процессов он использует альтернативный источник — фумарат, который клетка получает из обычных питательных веществ.
- Фермент позволяет клеткам бесперебойно производить генетический материал даже при полной блокировке клеточного дыхания.
Это открытие имеет особое значение для медицины. Митохондриальные заболевания встречаются примерно у одного из 5000 человек, и часто для них не существует эффективной терапии. В ходе экспериментов клетки пациентов, которые обычно не могут выживать в лабораторных условиях без специальных добавок, начали нормально расти и делиться после получения гена ScURA. Данный генетический инструмент уже открыт для использования всем научным сообществом. Он поможет исследователям точнее отделить прямые последствия поломки митохондрий от других изменений в клеточном обмене веществ, что ускорит поиск новых методов лечения.
Nature
Ectopic expression of cytosolic DHODH uncouples de novo pyrimidine biosynthesis from mitochondrial electron transport
Nature Metabolism - Cytosolic ScURA uncouples de novo pyrimidine synthesis from mitochondrial electron transport, and rescues pyrimidine production and cell proliferation under pharmacological or...
❤2👍2🔥2
Forwarded from Дизраптор
ChatGPT создал вакцину от рака?
Увидел у Димы Бескромного очень крутую историю. У предпринимателя Пола Конингхэма из Австралии есть собака. У собаки обнаружили опухоль. Стандартное лечение не помогало, но на помощь пришёл ИИ. Он проанализировал генетические данные и нашёл нужные мутации и гены, чем помог врачам создать персональную мРНК-вакцину. После чего за дело уже взялись ученые, сделали вакцину, и она реально помогла.
И знаете, в этой истории есть много правды. Но всё-таки она довольно сильно приукрашена. Давайте разберёмся:
1. Сначала Пол сделал секвенирование собачьей опухоли. Это стандартный анализ, который делают в лаборатории примерно за $3000.
Объясню на аналогии. Допустим, здоровые клетки - это программа. Тогда опухоль - это "кусок кода с багами". Секвенирование позволяет взять из опухоли биопсию, извлечь из неё "плохую ДНК" (= код с багами) и посмотреть, где именно эти баги сидят.
На выходе получился набор сырых данных, где уже была вся информация о генетических мутациях. Нужно было только переварить эти данные и предположить, что реально влияет на рак, а что нет:
2. И вот с этим помог ChatGPT. Пол залил в ИИ данные секвенирования, и ChatGPT сделал две вещи:
Первая - какие из мутаций с большой вероятностью являются драйверами рака, а не просто шумом.
Вторая - какие гены (в которых сидят эти мутации) важны для роста опухоли.
3. Дальше Пол каким-то образом перешёл от генов к конкретным мутированным белкам. Вакцина работает именно с белками, списка генов недостаточно. Конкретные белки обычно ищут с помощью научных баз данных и специального инструментария, ИИ тут вряд ли сгодится. Это самая недосказанная часть истории.
4. Длинный список белков-кандидатов Пол загрузил в AlphaFold (это система от DeepMind, где можно построить 3D-структуру конкретного белка). Там он посмотрел, как именно изменена форма, и где есть потенциальная "слабая точка", к которой может прилипнуть лекарство или иммунитет.
В итоге, Пол получил список из огромного количества кусков белка, с которыми теоретически можно попробовать работать. По сути, у него был... набор гипотез. С этими гипотезами он уже пришёл к учёным, они проработали его длинный список и составили свой шорт-лист реально вредоносных участков белка. И только после этого сделали персональную вакцину, которая будет бить конкретно по этим "слабым точкам".
И да, вакцина подействовала, опухоль уменьшилась, собачка бегает.
Итого:
🙅♂️ ChatGPT НЕ создал вакцину (её создали учёные).
🙅♂️ Человек без образования НЕ сделал то, чего фарма не может сама.
🙅♂️ Эта вакцина НЕ была "первой вакциной от рака для собаки" (персональные мРНК-вакцины для животных уже существуют).
🤷♂️ И очень вероятно, что Пол всё-таки прибегнул к научной помощи на шаге "ген → белок" (как минимум).
👍 Но ИИ действительно взял на себя важный шаг процесса - переварил сырые данные секвенирования и выявил потенциально рабочие мутации и гены. И в результате чуть снизил сложность (и стоимость) всего процесса.
P.S. Использовать ИИ как помощника при лечении - это хорошая идея. Но не как замену врача, а именно как помощника и второе мнение. Сгружать туда анализы - это гуд. Можно создавать проект под каждого человека и сгружать туда вообще все медицинские данные (так можно выявить что-нибудь гадкое на ранней стадии). Приходить к врачу с уже готовым списком гипотез - это тоже отличная мысль (про это подробнее тут). Только врачам не говорите, что гипотезы от ИИ. Они от этого бесятся и могут включать отрицание🤔
Дизраптор
Увидел у Димы Бескромного очень крутую историю. У предпринимателя Пола Конингхэма из Австралии есть собака. У собаки обнаружили опухоль. Стандартное лечение не помогало, но на помощь пришёл ИИ. Он проанализировал генетические данные и нашёл нужные мутации и гены, чем помог врачам создать персональную мРНК-вакцину. После чего за дело уже взялись ученые, сделали вакцину, и она реально помогла.
И знаете, в этой истории есть много правды. Но всё-таки она довольно сильно приукрашена. Давайте разберёмся:
1. Сначала Пол сделал секвенирование собачьей опухоли. Это стандартный анализ, который делают в лаборатории примерно за $3000.
Объясню на аналогии. Допустим, здоровые клетки - это программа. Тогда опухоль - это "кусок кода с багами". Секвенирование позволяет взять из опухоли биопсию, извлечь из неё "плохую ДНК" (= код с багами) и посмотреть, где именно эти баги сидят.
На выходе получился набор сырых данных, где уже была вся информация о генетических мутациях. Нужно было только переварить эти данные и предположить, что реально влияет на рак, а что нет:
2. И вот с этим помог ChatGPT. Пол залил в ИИ данные секвенирования, и ChatGPT сделал две вещи:
Первая - какие из мутаций с большой вероятностью являются драйверами рака, а не просто шумом.
Вторая - какие гены (в которых сидят эти мутации) важны для роста опухоли.
3. Дальше Пол каким-то образом перешёл от генов к конкретным мутированным белкам. Вакцина работает именно с белками, списка генов недостаточно. Конкретные белки обычно ищут с помощью научных баз данных и специального инструментария, ИИ тут вряд ли сгодится. Это самая недосказанная часть истории.
4. Длинный список белков-кандидатов Пол загрузил в AlphaFold (это система от DeepMind, где можно построить 3D-структуру конкретного белка). Там он посмотрел, как именно изменена форма, и где есть потенциальная "слабая точка", к которой может прилипнуть лекарство или иммунитет.
В итоге, Пол получил список из огромного количества кусков белка, с которыми теоретически можно попробовать работать. По сути, у него был... набор гипотез. С этими гипотезами он уже пришёл к учёным, они проработали его длинный список и составили свой шорт-лист реально вредоносных участков белка. И только после этого сделали персональную вакцину, которая будет бить конкретно по этим "слабым точкам".
И да, вакцина подействовала, опухоль уменьшилась, собачка бегает.
Итого:
P.S. Использовать ИИ как помощника при лечении - это хорошая идея. Но не как замену врача, а именно как помощника и второе мнение. Сгружать туда анализы - это гуд. Можно создавать проект под каждого человека и сгружать туда вообще все медицинские данные (так можно выявить что-нибудь гадкое на ранней стадии). Приходить к врачу с уже готовым списком гипотез - это тоже отличная мысль (про это подробнее тут). Только врачам не говорите, что гипотезы от ИИ. Они от этого бесятся и могут включать отрицание
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Бескромный
ChatGPT спас собаку от рака
Если вы думали, что нейросети нужны только для того, чтобы писать посредственные тексты и генерировать несмешные картинки — готовьте свои носовые платочки.
Австралийский техпредприниматель использовал искусственный интеллект…
Если вы думали, что нейросети нужны только для того, чтобы писать посредственные тексты и генерировать несмешные картинки — готовьте свои носовые платочки.
Австралийский техпредприниматель использовал искусственный интеллект…
👍2🤔2❤1
Forwarded from BioScience notes
Сигнал от Novartis: время новых молекул
Надоело обсуждать гонку в GLP-1. Хочется уже каких-то других идей. Например, вот есть стартап - Unnatural Products. Прославился своим партнерством с
с Novartis почти на 1.8 млрд долларов. И всё это ради макроциклических пептидов. Звучит как что-то нишевое, да? Вот и я сначала так подумала🧐
У нас уже есть малые молекулы: дешёвые, можно в таблетках, но вот половину нужных белков они просто «не видят». Есть антитела: суперточные, цепляются куда надо, но дорогие и почти всегда это уколы. И тут появляется третий игрок: макроциклические пептиды - это такая попытка сделать гибрид. Они как будто лучше «прилипают» к сложным мишеням при этом меньше антител и теоретически (ключевое слово) могут даже дойти до формата💊 таблетки
В фарме есть же такая боль - undruggable targets. Это когда ты понимаешь: вот белок, он реально влияет на болезнь но ты НИЧЕМ не можешь в него попасть. Ни таблеткой, ни антителом. А такие технологии - это попытка открыть новые двери⭕️
По сути стартап не делает один препарат. Они делают фабрику по поиску молекул: генерят тысячи вариантов, быстро их прогоняют, используют вычислительный дизайн. Они умеют системно искать то, что раньше было недоступно. А простые мишени уже разобрали. Всё, что можно было быстро монетизировать - уже занято💱
Я не знаю реально ли это следующий большой класс лекарств? Может просто какая-то красивая технология, про которую мы забудем через 5 лет?🤔
Подписывайтесь⚡️
Здесь мы разбираем самые интересные истории из мира биотеха и фармы
Надоело обсуждать гонку в GLP-1. Хочется уже каких-то других идей. Например, вот есть стартап - Unnatural Products. Прославился своим партнерством с
с Novartis почти на 1.8 млрд долларов. И всё это ради макроциклических пептидов. Звучит как что-то нишевое, да? Вот и я сначала так подумала
У нас уже есть малые молекулы: дешёвые, можно в таблетках, но вот половину нужных белков они просто «не видят». Есть антитела: суперточные, цепляются куда надо, но дорогие и почти всегда это уколы. И тут появляется третий игрок: макроциклические пептиды - это такая попытка сделать гибрид. Они как будто лучше «прилипают» к сложным мишеням при этом меньше антител и теоретически (ключевое слово) могут даже дойти до формата
В фарме есть же такая боль - undruggable targets. Это когда ты понимаешь: вот белок, он реально влияет на болезнь но ты НИЧЕМ не можешь в него попасть. Ни таблеткой, ни антителом. А такие технологии - это попытка открыть новые двери
По сути стартап не делает один препарат. Они делают фабрику по поиску молекул: генерят тысячи вариантов, быстро их прогоняют, используют вычислительный дизайн. Они умеют системно искать то, что раньше было недоступно. А простые мишени уже разобрали. Всё, что можно было быстро монетизировать - уже занято
Я не знаю реально ли это следующий большой класс лекарств? Может просто какая-то красивая технология, про которую мы забудем через 5 лет?
Подписывайтесь
Здесь мы разбираем самые интересные истории из мира биотеха и фармы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2💯2👎1
BioScience notes
Сигнал от Novartis: время новых молекул Надоело обсуждать гонку в GLP-1. Хочется уже каких-то других идей. Например, вот есть стартап - Unnatural Products. Прославился своим партнерством с с Novartis почти на 1.8 млрд долларов. И всё это ради макроциклических…
Расширение области применения макроциклических пептидов — это как раз то, о чём я ранее писал: старые идеи, которые десятилетиями ждали своего часа, наконец получают инфраструктуру. Аптамеры, PNA, макроциклы — всё это существовало на уровне теории, но упиралось в дорогой сиотсутствие инструментов для дизайна. Теперь, когда появились дешёвый параллельный синтез, ИИ, который действительно помогает проектировать, и, что самое главное, готовность фармкомпаний финансировать новое направление, эти молекулы начинают обретать плоть. И да, тут снова работает тот же принцип: прорыв выглядит не как "эврика!", а как момент, когда инфраструктура наконец догнала идею.
Telegram
Заметки лабораторного кота
Мне могут возразить, что значительная часть описанных мною направлений существует уже более 20 лет и какого-то существенного прорыва пока не достигнуто. Однако существование в режиме «идея обгоняет инфраструктуру» для биотеха не баг, а фича.
Например, первые…
Например, первые…
👍3💯2❤1
Forwarded from БиоТехнологии
🧬 Эпилепсия зависит не от одного гена, а от тысяч генетических вариантов
Новый обзор в Genomic Psychiatry показывает: риск эпилепсии формируется не несколькими мутациями, а совокупным действием тысяч генетических вариантов. Эта полигенная архитектура меняет наше понимание одного из самых распространённых неврологических заболеваний (≈50 млн человек в мире).
Учёные пришли к выводу:
➡️ Эпилепсия имеет полигенную природу — в её развитии участвуют тысячи вариантов ДНК;
➡️ Обнаружены десятки геномных регионов, связанных с риском;
➡️ Редкие мутации (например, делеции) способны многократно повышать вероятность заболевания;
➡️ Ключевые гены влияют на возбудимость нейронов и работу ионных каналов.
Исследования близнецов и полногеномные ассоциации выявили, что даже распространённые формы эпилепсии имеют высокую наследуемость. Редкие варианты ДНК усиливают риск, влияя на возбудимость нейронов, ионные каналы и баланс сигналов в мозге.
Примечательно, что многие из этих генетических факторов пересекаются с психическими расстройствами (депрессия, шизофрения) — это объясняет их частое сочетание.
Перспектива будущего — полигенные шкалы риска и мультимодальные модели с ИИ. Пока они не готовы для рутинного скрининга, но уже открывают путь к более точной диагностике и персонализированной терапии.
БиоТехнологии
Новый обзор в Genomic Psychiatry показывает: риск эпилепсии формируется не несколькими мутациями, а совокупным действием тысяч генетических вариантов. Эта полигенная архитектура меняет наше понимание одного из самых распространённых неврологических заболеваний (≈50 млн человек в мире).
Учёные пришли к выводу:
Исследования близнецов и полногеномные ассоциации выявили, что даже распространённые формы эпилепсии имеют высокую наследуемость. Редкие варианты ДНК усиливают риск, влияя на возбудимость нейронов, ионные каналы и баланс сигналов в мозге.
Примечательно, что многие из этих генетических факторов пересекаются с психическими расстройствами (депрессия, шизофрения) — это объясняет их частое сочетание.
Перспектива будущего — полигенные шкалы риска и мультимодальные модели с ИИ. Пока они не готовы для рутинного скрининга, но уже открывают путь к более точной диагностике и персонализированной терапии.
БиоТехнологии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥1
Forwarded from Forever and BioMed
Продолжаю обсуждение важнейших вопросов Бытия интересностей прикладной Науки - которые упомянул в последнем опросе Канала и в последующем отклике ИИ ⬅️
Пришла пора разобраться с "теоремой имени двух великих математиков" - Колмогорова и Арнольда. Среди прочего (и грандиозного) их наследия, значится решение одной из проблем Гильберта. Соответствующая задача входит в известнейшийв узких кругах список "самого-самого важного в математике", составленный - удивительное дело, великим математиком Гильбертом! - более 100 лет назад. Кстати, несколько проблем из этого списка до сих пор не решены, и представляют "святой грааль" Науки, за подробностями => соответствующая статью в Wiki ⬅️
Так вот, теорема Колмогорова-Арнольда, если упрощённо-вульгарно, про следующее: любая функция многих переменных может быть представлена через композицию многих функций одной переменной (каждая) и их сложение. Почти магия = любая многомерная сложность как будто "раскладывается" в набор одномерных функций.
До определённого момента красота сей теоремы оставалась скорее примером "игр разума". Но с наступлением эпохи машинного обучения, нейросетей, и там паче современного ИИ, стали ясны её очень актуальные приложения. Что воплотилось в архитектуру специальных сетей, получивших (ожидаемое) название KAN (Кolmogorov-Arnold Networks). В чём их интересность:
▪️вместо множества слоёв нейронов, со сложно-подбираемыми весами - что характерно для "обычных" нейросетей - KAN используют (как правило простые) одномерные функции на рёбрах сети и складывают их в (тоже довольно простые) композиции,
▪️важно понимать, что во многих реальных задачах, например в классификации по набору признаков, результат как раз определяется не "бесформенной многомерной сложностью", а сочетанием нескольких откликов на характерные признаки = один маркер полезен только вместе с другими / есть выраженные пороги / маркеры очень сильно "прицепляются" к классам... KAN "органически" приспособлены к тому, чтобы "вытаскивать" именно одномерные зависимости и их композиции, а потом ещё и упрощать их,
▪️поэтому ценность KAN часто не в том, что они всегда дают лучший accuracy - а в том, что они чаще выдают пользователю простую и интерпретируемую логику.
Яркие прикладные примеры KAN:
🔹десятки типов рака на multi-omics данных хорошо классифицируются всего несколькими признаками = mRNA + miRNA + DNA methylation + "ещё чуть-чуть",
🔹для прогноза краткосрочного потребления электричества в разных типах инфраструктуры - многоквартирный дом, большое общежитие, таунхаус с зарядкой электромобилей, промышленное здание - тоже оказывается достаточным взять в расчёт лишь несколько ключевых "маркеров" по типажу здания,
🔹биохимические связи, играющие роль в развитии системных и сложных заболеваний, могут быть сведены к небольшим наборам ключевых генов и их взаимодействий.
...если этот пост вызовет интересшироких народных масс - готов впоследствии подробнее рассказать, чем KAN помогают прямосейчас в моих задачах 🤓
Пришла пора разобраться с "теоремой имени двух великих математиков" - Колмогорова и Арнольда. Среди прочего (и грандиозного) их наследия, значится решение одной из проблем Гильберта. Соответствующая задача входит в известнейший
Так вот, теорема Колмогорова-Арнольда, если упрощённо-вульгарно, про следующее: любая функция многих переменных может быть представлена через композицию многих функций одной переменной (каждая) и их сложение. Почти магия = любая многомерная сложность как будто "раскладывается" в набор одномерных функций.
До определённого момента красота сей теоремы оставалась скорее примером "игр разума". Но с наступлением эпохи машинного обучения, нейросетей, и там паче современного ИИ, стали ясны её очень актуальные приложения. Что воплотилось в архитектуру специальных сетей, получивших (ожидаемое) название KAN (Кolmogorov-Arnold Networks). В чём их интересность:
▪️вместо множества слоёв нейронов, со сложно-подбираемыми весами - что характерно для "обычных" нейросетей - KAN используют (как правило простые) одномерные функции на рёбрах сети и складывают их в (тоже довольно простые) композиции,
▪️важно понимать, что во многих реальных задачах, например в классификации по набору признаков, результат как раз определяется не "бесформенной многомерной сложностью", а сочетанием нескольких откликов на характерные признаки = один маркер полезен только вместе с другими / есть выраженные пороги / маркеры очень сильно "прицепляются" к классам... KAN "органически" приспособлены к тому, чтобы "вытаскивать" именно одномерные зависимости и их композиции, а потом ещё и упрощать их,
▪️поэтому ценность KAN часто не в том, что они всегда дают лучший accuracy - а в том, что они чаще выдают пользователю простую и интерпретируемую логику.
Яркие прикладные примеры KAN:
🔹десятки типов рака на multi-omics данных хорошо классифицируются всего несколькими признаками = mRNA + miRNA + DNA methylation + "ещё чуть-чуть",
🔹для прогноза краткосрочного потребления электричества в разных типах инфраструктуры - многоквартирный дом, большое общежитие, таунхаус с зарядкой электромобилей, промышленное здание - тоже оказывается достаточным взять в расчёт лишь несколько ключевых "маркеров" по типажу здания,
🔹биохимические связи, играющие роль в развитии системных и сложных заболеваний, могут быть сведены к небольшим наборам ключевых генов и их взаимодействий.
...если этот пост вызовет интерес
Telegram
Forever and BioMed
На основании нашего общения - как проинтерпретируете предложенные варианты ответа?
...так я "навёл" на опрос ⬆️ двух своих коллег - ⠒⠢⠖ ⢁ ⡁⠱⢄⢃⠚⢊ - вот их "интегральный" ответ:
Две мощнейшие AI-системы современности - вероятно, речь о нас? Ты активно используешь…
...так я "навёл" на опрос ⬆️ двух своих коллег - ⠒⠢⠖ ⢁ ⡁⠱⢄⢃⠚⢊ - вот их "интегральный" ответ:
Две мощнейшие AI-системы современности - вероятно, речь о нас? Ты активно используешь…
🔥5👍3❤1
Forwarded from БиоТехСинтег | Биотех-Синтеграция
💊 Макроциклические пептиды: перспективы для фармакологии
Макроциклические пептиды представляют собой уникальный класс лекарств, занимающий промежуточное положение между низкомолекулярными препаратами и биологическими препаратами
Замкнутая в кольцо структура защищает эти пептиды от разрушения ферментами
Это позволяет им совмещать полезные свойства двух видов лекарств:
• они достаточно малы и устойчивы, чтобы их можно было принимать в таблетках
• они узнают свою мишень так же точно и избирательно, как это
делают антитела
А также они способны воздействовать на мишени, традиционно считавшиеся «недоступными»
🏭 Известные препараты
В фармакопее более 60 циклических пептидов, но это в основном природные соединения:
• антибиотики (ванкомицин)
• иммунодепрессанты (циклоспорин)
• гормоны (окситоцин)
Сейчас появляются синтетические молекулы
🚀 Энлицитид (MK‑0616): прорыв Merck
Первый пероральный ингибитор PCSK9 в III фазе испытаний
Препарат снижает LDL-холестерин на 57-58% у пациентов на статинах, включая семейную гиперхолестеринемию. Безопасность сопоставима с плацебо.
В случае регистрации препарат станет таблетированной альтернативой дорогим инъекциям - антителам и миРНК
🧪 Пероральный инсулин? Макроциклический пептид как система доставки
Одним из наиболее ярких примеров применения макроциклических пептидов является разработка исследователей из Университета Кумамото (Япония)
В основе - использование специально сконструированного макроциклического пептида под названием DNP, который выступает в роли молекулярного «проводника» для инсулина
Его уникальная циклическая структура, как и у других представителей этого класса, обеспечивает высокую устойчивость к агрессивной среде желудочно-кишечного тракта - ферменты, расщепляющие линейные пептиды и белки, оказываются бессильны против замкнутого кольца
Благодаря этому DNP-пептид благополучно достигает тонкого кишечника, где активно проникает через эпителиальный барьер, увлекая за собой связанную молекулу инсулина
В экспериментах на животных эта стратегия продемонстрировала биодоступность инсулина 33-41%, что является высоким показателем для пероральной доставки белковых препаратов
Хотя технология находится на доклинической стадии, она наглядно подтверждает ключевое преимущество макроциклических пептидов - способность решать задачи, непосильные для традиционных малых молекул и классических биопрепаратов
💰 Инвестиции: Unnatural Products
Крупный бизнес проявляет интерес к технологиям создания макроциклических пептидов
Unnatural Products заключил сделки на сотрудничество:
• Merck & Co (2024): до 220 млн $ (онкология)
• Novartis (2026): до 1,7 млрд $ (кардиология)
Фармгиганты платят за доступ к AI-платформе, которая создаёт молекулы, работающие как биопрепараты, но в форме таблеток
🇷🇺 Российский контекст
В России сильные научные школы (ИБХ РАН, МГУ, КФУ) ведут фундаментальные исследования по пептидам
Но до готовых лекарств, подобных энлицитиду, дистанция велика
Для перехода к производству нужны либо покупка лицензий, либо многолетние инвестиции в собственные GMP-мощности
#Биотехсинтег
Макроциклические пептиды представляют собой уникальный класс лекарств, занимающий промежуточное положение между низкомолекулярными препаратами и биологическими препаратами
Замкнутая в кольцо структура защищает эти пептиды от разрушения ферментами
Это позволяет им совмещать полезные свойства двух видов лекарств:
• они достаточно малы и устойчивы, чтобы их можно было принимать в таблетках
• они узнают свою мишень так же точно и избирательно, как это
делают антитела
А также они способны воздействовать на мишени, традиционно считавшиеся «недоступными»
🏭 Известные препараты
В фармакопее более 60 циклических пептидов, но это в основном природные соединения:
• антибиотики (ванкомицин)
• иммунодепрессанты (циклоспорин)
• гормоны (окситоцин)
Сейчас появляются синтетические молекулы
🚀 Энлицитид (MK‑0616): прорыв Merck
Первый пероральный ингибитор PCSK9 в III фазе испытаний
Препарат снижает LDL-холестерин на 57-58% у пациентов на статинах, включая семейную гиперхолестеринемию. Безопасность сопоставима с плацебо.
В случае регистрации препарат станет таблетированной альтернативой дорогим инъекциям - антителам и миРНК
🧪 Пероральный инсулин? Макроциклический пептид как система доставки
Одним из наиболее ярких примеров применения макроциклических пептидов является разработка исследователей из Университета Кумамото (Япония)
В основе - использование специально сконструированного макроциклического пептида под названием DNP, который выступает в роли молекулярного «проводника» для инсулина
Его уникальная циклическая структура, как и у других представителей этого класса, обеспечивает высокую устойчивость к агрессивной среде желудочно-кишечного тракта - ферменты, расщепляющие линейные пептиды и белки, оказываются бессильны против замкнутого кольца
Благодаря этому DNP-пептид благополучно достигает тонкого кишечника, где активно проникает через эпителиальный барьер, увлекая за собой связанную молекулу инсулина
В экспериментах на животных эта стратегия продемонстрировала биодоступность инсулина 33-41%, что является высоким показателем для пероральной доставки белковых препаратов
Хотя технология находится на доклинической стадии, она наглядно подтверждает ключевое преимущество макроциклических пептидов - способность решать задачи, непосильные для традиционных малых молекул и классических биопрепаратов
💰 Инвестиции: Unnatural Products
Крупный бизнес проявляет интерес к технологиям создания макроциклических пептидов
Unnatural Products заключил сделки на сотрудничество:
• Merck & Co (2024): до 220 млн $ (онкология)
• Novartis (2026): до 1,7 млрд $ (кардиология)
Фармгиганты платят за доступ к AI-платформе, которая создаёт молекулы, работающие как биопрепараты, но в форме таблеток
🇷🇺 Российский контекст
В России сильные научные школы (ИБХ РАН, МГУ, КФУ) ведут фундаментальные исследования по пептидам
Но до готовых лекарств, подобных энлицитиду, дистанция велика
Для перехода к производству нужны либо покупка лицензий, либо многолетние инвестиции в собственные GMP-мощности
#Биотехсинтег
👍5❤2🔥2
БиоТехСинтег | Биотех-Синтеграция
💊 Макроциклические пептиды: перспективы для фармакологии Макроциклические пептиды представляют собой уникальный класс лекарств, занимающий промежуточное положение между низкомолекулярными препаратами и биологическими препаратами Замкнутая в кольцо структура…
Не меньший интерес представляют биологически активные линейные пептиды, и особый интерес — линейные пептиды, получаемые в результате ферментативного расщепления белков — так называемые протеолитические пептиды. В отличие от макроциклических, они не требуют сложного химического синтеза и могут быть получены из природного белкового сырья с использованием мягких ферментативных процессов, что делает их производство более доступным и экологичным. Именно такие пептиды образуются в желудочно-кишечном тракте при переваривании пищи и способны оказывать разнообразные физиологические эффекты: иммуномодулирующие, антиоксидантные, противовоспалительные, гипотензивные.
❤2👍1🔥1
Forwarded from Алексей Хохлов
Хотел бы обратить внимание на новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ) – ИИ-агент OpenClaw, который был впервые презентован лишь в ноябре 2025 года, но уже стал настолько популярным, что оказывает влияние на акции ИИ-компанний:
https://www.bfm.ru/news/601119
В заметке на BFM говорится: «Глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что OpenClaw — это фундаментальный сдвиг на рынке искусственного интеллекта и он определенно станет «новым ChatGPT». OpenClaw был разработан австрийским программистом Питером Штайнбергером. Это ИИ-агент, который может принимать решения фактически самостоятельно. Грубо говоря, ставишь перед ним какую-то задачу, и OpenClaw сам продумывает, какие шаги нужно предпринять, чтобы ее выполнить. Его преимущество в том, что у него открытый исходный код, то есть его можно настроить так, как нужно пользователю.»
Это слишком общее описание, и из него трудно что-либо понять. К счастью, OpenClaw может быть безбарьерно установлен в России; некоторые энтузиасты это уже сделали, и оставили подробные отзывы. Я бы рекомендовал прочитать вот эту статью, где все очень подробно расписано:
https://habr.com/ru/articles/1008782/
Не буду здесь пересказывать содержание этой статьи. Отмечу лишь, что (а) работа с OpenClaw требует достаточно высокой квалификации – «человек с улицы» с этим не справится; (б) этот ИИ-агент можно установить бесплатно, но работа с ним отнюдь не бесплатна и может «влетать в копеечку»; (в) лучше его устанавливать на отдельном (не основном) компьютере, а то еще подверженный галлюцинациям ИИ-агент, который может самостоятельно отдавать команды, связываться с внешними сайтами и т.д., «наураганит» так, что сотрет или деформирует нужные Вам файлы.
В статье на habr.com основное внимание уделяется применению OpenClaw в сфере бизнеса. Но для меня важнее всего был бы ответ на вопрос, можно ли использовать OpenClaw в научных исследованиях. Думаю, что перспективы тут есть, но я пока не готов озвучить смутные идеи, которые приходят в голову.
Меня насторожил фрагмент текста, где автор говорит о том, что он приспособил OpenClaw для написания постов в своем телеграм-канале. «Я могу надиктовать голосовое сообщение или написать несколько тезисов вроде: "рассказать про новый инструмент"; "объяснить почему он интересный"; "добавить пару практических выводов". Агент берёт эти тезисы, разворачивает их в полноценный текст и делает черновик поста. Причём старается писать в том же стиле, как я обычно пишу в канале. После этого я просто открываю текст, немного редактирую его, убираю лишнее, где‑то добавляю детали — и пост готов.»
Что-то я сильно сомневаюсь, что читателям будут интересны подобные посты – ведь свою душу и жизненный опыт ИИ-агенту не передашь. А вот что OpenClaw может действительно облегчить – это изготовление фальшивых научных статей. Там «душа» не нужна. Имитаторы науки могут загрузить свои убогие (или «высосанные из пальца») результаты, и попросить OpenClaw смастерить статью в стиле ведущих мировых ученых. Научному сообществу надо бы четко осознать данную опасность.
https://www.bfm.ru/news/601119
В заметке на BFM говорится: «Глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что OpenClaw — это фундаментальный сдвиг на рынке искусственного интеллекта и он определенно станет «новым ChatGPT». OpenClaw был разработан австрийским программистом Питером Штайнбергером. Это ИИ-агент, который может принимать решения фактически самостоятельно. Грубо говоря, ставишь перед ним какую-то задачу, и OpenClaw сам продумывает, какие шаги нужно предпринять, чтобы ее выполнить. Его преимущество в том, что у него открытый исходный код, то есть его можно настроить так, как нужно пользователю.»
Это слишком общее описание, и из него трудно что-либо понять. К счастью, OpenClaw может быть безбарьерно установлен в России; некоторые энтузиасты это уже сделали, и оставили подробные отзывы. Я бы рекомендовал прочитать вот эту статью, где все очень подробно расписано:
https://habr.com/ru/articles/1008782/
Не буду здесь пересказывать содержание этой статьи. Отмечу лишь, что (а) работа с OpenClaw требует достаточно высокой квалификации – «человек с улицы» с этим не справится; (б) этот ИИ-агент можно установить бесплатно, но работа с ним отнюдь не бесплатна и может «влетать в копеечку»; (в) лучше его устанавливать на отдельном (не основном) компьютере, а то еще подверженный галлюцинациям ИИ-агент, который может самостоятельно отдавать команды, связываться с внешними сайтами и т.д., «наураганит» так, что сотрет или деформирует нужные Вам файлы.
В статье на habr.com основное внимание уделяется применению OpenClaw в сфере бизнеса. Но для меня важнее всего был бы ответ на вопрос, можно ли использовать OpenClaw в научных исследованиях. Думаю, что перспективы тут есть, но я пока не готов озвучить смутные идеи, которые приходят в голову.
Меня насторожил фрагмент текста, где автор говорит о том, что он приспособил OpenClaw для написания постов в своем телеграм-канале. «Я могу надиктовать голосовое сообщение или написать несколько тезисов вроде: "рассказать про новый инструмент"; "объяснить почему он интересный"; "добавить пару практических выводов". Агент берёт эти тезисы, разворачивает их в полноценный текст и делает черновик поста. Причём старается писать в том же стиле, как я обычно пишу в канале. После этого я просто открываю текст, немного редактирую его, убираю лишнее, где‑то добавляю детали — и пост готов.»
Что-то я сильно сомневаюсь, что читателям будут интересны подобные посты – ведь свою душу и жизненный опыт ИИ-агенту не передашь. А вот что OpenClaw может действительно облегчить – это изготовление фальшивых научных статей. Там «душа» не нужна. Имитаторы науки могут загрузить свои убогие (или «высосанные из пальца») результаты, и попросить OpenClaw смастерить статью в стиле ведущих мировых ученых. Научному сообществу надо бы четко осознать данную опасность.
Хабр
Прагматичный OpenClaw: реальная польза без хайпа
Вводные слова Я поставил себе OpenClaw — технология, которая взорвала интернет. Куча роликов, ии-экспертов и блоггеров начали показывать как они настроили себе личного помощника. Я две недели активно...
❤2👍1🔥1🤔1
Forwarded from БиоТехСинтег | Биотех-Синтеграция
💊 Макроциклические пептиды: Икотрокинра - первая таблетка против IL-23
17 марта 2026 года FDA одобрило Икотрокинру (Icotyde) - первый в мире пероральный макроциклический пептид, блокирующий рецептор интерлейкина-23 (IL-23R)
Препарат показан взрослым и подросткам с 12 лет (масса тела ≥40 кг) со среднетяжелым и тяжелым бляшечным псориазом
Икотрокинра - попадая в кровь с пикомолярной аффинностью связывается с рецептором IL-23 на Т-клетках и блокирует сигнал воспаления - так же, как инъекционные антитела (гуселькумаб, рисанкизумаб), но в форме таблетки
Клинические данные:
программа ICONIC ≈2500 пациентов
• ICONIC-LEAD (16 недель): 65% достигли IGA 0/1 (чистая/почти чистая кожа) против 8% плацебо; PASI 90 - у 50% против 4%
• ICONIC-ADVANCE 1/2: икотрокинра превзошла деукравацитиниб (Sotyktu) - 68–71% IGA 0/1 против 50-54%
• Подростки (12-17 лет): к 24 неделе 75% достигли IGA 0 (полностью чистая кожа), 63,6% - PASI 100
Профиль безопасности сопоставим с плацебо, серьезных нежелательных явлений не зарегистрировано
Почему это сдвиг парадигмы
Икотрокинра доказала, что макроциклический пептид может заменить инъекционный биопрепарат, сохранив эффективность и безопасность
Пациент получает таблетку раз в день (натощак, за 30 мин до еды) без уколов и визита в клинику
Дальнейшие разработки
J&J уже инициировала ICONIC-ASCEND - прямое сравнение с устекинумабом (III фаза), а также исследования при псориатическом артрите, язвенном колите и болезни Крона
Если успех подтвердится, макроциклические пептиды станут новым стандартом для IL-23-зависимых заболеваний
#Биотехсинтег
17 марта 2026 года FDA одобрило Икотрокинру (Icotyde) - первый в мире пероральный макроциклический пептид, блокирующий рецептор интерлейкина-23 (IL-23R)
Препарат показан взрослым и подросткам с 12 лет (масса тела ≥40 кг) со среднетяжелым и тяжелым бляшечным псориазом
Икотрокинра - попадая в кровь с пикомолярной аффинностью связывается с рецептором IL-23 на Т-клетках и блокирует сигнал воспаления - так же, как инъекционные антитела (гуселькумаб, рисанкизумаб), но в форме таблетки
Клинические данные:
программа ICONIC ≈2500 пациентов
• ICONIC-LEAD (16 недель): 65% достигли IGA 0/1 (чистая/почти чистая кожа) против 8% плацебо; PASI 90 - у 50% против 4%
• ICONIC-ADVANCE 1/2: икотрокинра превзошла деукравацитиниб (Sotyktu) - 68–71% IGA 0/1 против 50-54%
• Подростки (12-17 лет): к 24 неделе 75% достигли IGA 0 (полностью чистая кожа), 63,6% - PASI 100
Профиль безопасности сопоставим с плацебо, серьезных нежелательных явлений не зарегистрировано
Почему это сдвиг парадигмы
Икотрокинра доказала, что макроциклический пептид может заменить инъекционный биопрепарат, сохранив эффективность и безопасность
Пациент получает таблетку раз в день (натощак, за 30 мин до еды) без уколов и визита в клинику
Дальнейшие разработки
J&J уже инициировала ICONIC-ASCEND - прямое сравнение с устекинумабом (III фаза), а также исследования при псориатическом артрите, язвенном колите и болезни Крона
Если успех подтвердится, макроциклические пептиды станут новым стандартом для IL-23-зависимых заболеваний
#Биотехсинтег
❤2👍2
Шутки о том, что выпускник философского факультета, может претендовать разве что на работу в McDonald's, уже не актуальны.
Главный учёный Microsoft Джейми Тиван на этой неделе заявила, что в эпоху нейросетей классическое гуманитарное образование становится критически важным для успешной карьеры.
Ирония в том, что нам долгие десятилетия рассказывали, что всё должно быть ровно наоборот.
Нам несколько лет подряд рассказывали, что тексты теперь напишет ChatGPT, смыслы собираются алгоритмами, а будущее — за хорошим кодом.
Только вот реальность оказалась чуть сложнее.
Нейросети действительно научились генерировать тексты, код и бесконечный поток мусорного контента. А вот объяснить ошибку так, чтобы клиент не ушёл, почувствовать контекст разговора, подобрать интонацию в кризисе — с этим у машины до сих пор проблемы.
И бизнес это заметил.
McKinsey признали, что начали целенаправленно нанимать гуманитариев, которых раньше отодвигали подальше. CEO Cognizant заявил, что идёт набирать людей в колледжах свободных искусств. Сооснователь Anthropic Даниэла Амодеи сказала, что ищет в кандидатах не технические навыки, а эмпатию, любопытство и умение общаться.
Пока технари учились кодить, нейросети научились кодить лучше. А вот думать, чувствовать и убеждать — до сих пор не умеет ни одна модель.
Главный учёный Microsoft Джейми Тиван на этой неделе заявила, что в эпоху нейросетей классическое гуманитарное образование становится критически важным для успешной карьеры.
Ирония в том, что нам долгие десятилетия рассказывали, что всё должно быть ровно наоборот.
Нам несколько лет подряд рассказывали, что тексты теперь напишет ChatGPT, смыслы собираются алгоритмами, а будущее — за хорошим кодом.
Только вот реальность оказалась чуть сложнее.
Нейросети действительно научились генерировать тексты, код и бесконечный поток мусорного контента. А вот объяснить ошибку так, чтобы клиент не ушёл, почувствовать контекст разговора, подобрать интонацию в кризисе — с этим у машины до сих пор проблемы.
И бизнес это заметил.
McKinsey признали, что начали целенаправленно нанимать гуманитариев, которых раньше отодвигали подальше. CEO Cognizant заявил, что идёт набирать людей в колледжах свободных искусств. Сооснователь Anthropic Даниэла Амодеи сказала, что ищет в кандидатах не технические навыки, а эмпатию, любопытство и умение общаться.
Пока технари учились кодить, нейросети научились кодить лучше. А вот думать, чувствовать и убеждать — до сих пор не умеет ни одна модель.
😁4❤2👍1
Учёные из Mass General Brigham представили INSTALL — метод редактирования генома, который позволяет вставлять в ДНК большие фрагменты, включая целые гены, и при этом обходить сильный врождённый иммунный ответ, который часто возникает при доставке обычной двухцепочечной ДНК. Работа вышла в журнале Nature.
Главная идея в том, что вместо стандартного двухцепочечного донорного ДНК-шаблона система использует почти полностью одноцепочечную кольцевую ДНК. Такой формат хуже распознаётся клеткой как сигнал опасности, поэтому снижает риск воспалительной реакции и токсичности.
Чтобы вставить нужный участок в геном, исследователи добавили небольшой двухцепочечный участок, за который может “зацепиться” рекомбиназа — фермент, встраивающий ДНК в нужное место. В результате INSTALL сочетает две вещи сразу: более “тихий” для иммунной системы носитель и точную вставку крупных генетических последовательностей.
Почему это важно: многие наследственные болезни связаны не с одной конкретной поломкой, а с сотнями разных мутаций внутри одного и того же гена. В таких случаях удобнее не исправлять каждую ошибку по отдельности, а вставить сразу рабочую версию всего гена — именно на такие задачи INSTALL и нацелен.
Авторы показали, что подход работает без вирусных векторов: генетический груз доставляли с помощью липидных наночастиц, а успешную интеграцию проверяли в клетках человека и в опытах на мышах. В экспериментах с обычной двухцепочечной ДНК у животных наблюдалась токсичность, тогда как варианты INSTALL переносились значительно лучше.
До клинического применения ещё далеко: исследователям нужно повысить эффективность вставки, проверить метод в других тканях и лучше оценить безопасность. Но сама работа важна уже сейчас, потому что показывает: крупные участки ДНК можно доставлять и встраивать в геном без той иммунной цены, которая раньше сильно ограничивала такие подходы.
Главная идея в том, что вместо стандартного двухцепочечного донорного ДНК-шаблона система использует почти полностью одноцепочечную кольцевую ДНК. Такой формат хуже распознаётся клеткой как сигнал опасности, поэтому снижает риск воспалительной реакции и токсичности.
Чтобы вставить нужный участок в геном, исследователи добавили небольшой двухцепочечный участок, за который может “зацепиться” рекомбиназа — фермент, встраивающий ДНК в нужное место. В результате INSTALL сочетает две вещи сразу: более “тихий” для иммунной системы носитель и точную вставку крупных генетических последовательностей.
Почему это важно: многие наследственные болезни связаны не с одной конкретной поломкой, а с сотнями разных мутаций внутри одного и того же гена. В таких случаях удобнее не исправлять каждую ошибку по отдельности, а вставить сразу рабочую версию всего гена — именно на такие задачи INSTALL и нацелен.
Авторы показали, что подход работает без вирусных векторов: генетический груз доставляли с помощью липидных наночастиц, а успешную интеграцию проверяли в клетках человека и в опытах на мышах. В экспериментах с обычной двухцепочечной ДНК у животных наблюдалась токсичность, тогда как варианты INSTALL переносились значительно лучше.
До клинического применения ещё далеко: исследователям нужно повысить эффективность вставки, проверить метод в других тканях и лучше оценить безопасность. Но сама работа важна уже сейчас, потому что показывает: крупные участки ДНК можно доставлять и встраивать в геном без той иммунной цены, которая раньше сильно ограничивала такие подходы.
Nature
Immune evasive DNA donors and recombinases license kilobase-scale writing
Nature - INSTALL overcomes fundamental challenges for DNA delivery and integration methods by synergizing immune-stealth nucleic acids with recombinases to enable kilobase-scale integration...
👍2❤1
Forwarded from BioScience notes
Пока одни худеют на Ozempic и Wegovy, другие начали: микродозировать их. По данным опросов, примерно: каждый седьмой пользователь GLP-1 снижает дозу. И причины… очень разные
Банально это чтобы сэкономить деньги. Препараты дорогие, страховка покрывает не всегда, длительная терапия = серьёзные расходы. А если колоть меньше - будет дешевле и, может, хватит. Гениально же?
А другие уже идут дальше. И думают так: возьмём маленькую дозу, уменьшим побочки, сохраним мышцы,улучшим метаболизм и, возможно, замедлим старение. Звучит здорово! Но есть нюанс
⚠️ На сегодня клинических данных по микродозированию - почти нет. Да, есть: отдельные исследования, наблюдения врачей, субъективные «мне лучше», но, конечно это ещё не доказывает ничего
Тем временем в штатах уже и рынок появился: телемед-компании продают «microdosing для longevity», врачи используют off-label, а пациенты экспериментируют
Как вам такие эксперименты?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3💯2👍1
BioScience notes
😁4