💊 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

Немного базы.

https://t.me/ivoryzoo/6953

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.

Вот так и живём.

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.

Зумеры Биохакеры изобрели гомеопатию.

Наткнулся на прекрасное:

Но что нам рассказывали о предыдущих поколениях историков, из советских времён, так это то, что на каждом предмете студенты писали конспекты монографий, автоматов почти не было, семинары были зачастую в устной форме, курсовые и дипломы писали без инета и нейросетей (ну их тогда банально не было). Ну и отчислять могли запросто за долги, а не как сейчас.

Но почему сразу советские... Некоторым повезло (я без всякой иронии) застать всё это и в наше время.

Ещё устные коллоквиумы до девяти вечера, сдача практикума и допуск к экзамену только после всех сделанных домашних заданий и контрольных работ (сложность которых варьируется в диапазоне от "для решения этой задачи надо взять малоизвестную формулу из третьего тома четвёртого издания учебника Иванова, изданного в ночь на пятницу тринадцатое (но учтите, что в формуле есть ошибка, надо минус заменить на плюс)", до "составьте кроссворд на тему истории химии белков").

И неповторимая атмосфера поиска формулы синтеза нужной соли в научных журналах Императорского Русского физико-химического общества (на французском языке)*.

*Потому что вместо Google Shcolar нас учили пользоваться справочником Гмелина (сам он на немецком).

Впрочем, на некоторых факультетах ещё больше выноса мозга. Каждый год один или два студента с этих факультетов обязательно кончают самоубийством. Традиция такая.

Вынесено из комментариев:

Которую не примут пока не синтезируешь вещество с нужным выходом и чистой. Процесс прокачивающий как экспериментальные навыки, так и навыки переговорные, если синтез никак не выходил, а нужное вещество было доступно у лаборантов)

Насколько здание Фундаментальной библиотеки МГУ ужасное снаружи, настолько оно базированное изнутри.

И очень смелое по нынешним меркам.

Рапамицин давно считается одним из самых заметных препаратов в исследованиях старения, и новая работа добавляет к этому еще один важный штрих: у старых мышей он ослаблял возрастное ухудшение движений, особенно у самок. 

Исследование вышло в журнале Journal of Gerontology: Biological Sciences.

Авторы использовали генетически разнородных мышей UM-HET3 обоих полов, что делает модель ближе к естественному биологическому разнообразию, чем эксперименты на одной линии животных. 

Мышам давали микроинкапсулированный рапамицин с 12 до 24 месяцев жизни, а затем проверяли их спонтанную активность, координацию, силу хвата и несколько маркеров состояния мозга.

Главный результат простой: длительный прием рапамицина замедлил возрастное падение двигательной функции. 

У самок эффект был выражен сильнее: препарат предотвращал снижение общей и обычной двигательной активности, улучшал результаты в тесте на координацию движений и частично был связан с лучшим поведенческим профилем. У самцов эффект тоже был, но в целом слабее.

Отдельно важно, что речь не только о поведении животных. 
Исследователи увидели, что рапамицин уменьшал накопление окисленных белков в нескольких участках мозга, связанных с движением, включая стриатум, гиппокамп, средний мозг, кору и мозжечок. 

Проще говоря, в мозге становилось меньше белкового повреждения, которое обычно нарастает с возрастом.

Важно помнить главное ограничение: это исследование на мышах, а не на людях. Поэтому говорить, что рапамицин так же будет улучшать двигательную функцию у пожилых людей, пока рано. Но сама находка важна, потому что она поддерживает идею: влияние на путь mTOR может не только продлевать жизнь, но и сохранять функции организма при старении.

Микробиологи из Сельскохозяйственного университета Ганьсу в Китае обнаружили вирус-бактериофаг W5, безопасный для человека, который уничтожает сальмонеллу, включая штаммы, устойчивые к антибиотикам. Он размножается за 22 минуты и действует как «точная ракета», поражая колонии в продуктах и упаковке.

Исследование опубликовано в журнале Applied and Environmental Microbiology.

Исследователи выделили 27 видов фагов и выявили штамм, способный атаковать три опаснейшие разновидности сальмонеллы, вызывающие брюшной тиф и сальмонеллез. Фаг W5 также предотвращает образование защитных биопленок, делая его перспективным для очистки мясной, молочной и другой пищевой продукции.

Фаготерапия, изучавшаяся раньше преимущественно в СССР, сегодня вновь становится актуальной из-за роста устойчивости бактерий к антибиотикам.

Но всё-таки нельзя не заметить, что у терапии с помощью фагов есть масса подводных камней. И главные проблемы — регуляторика и производство. Фаги — живые, вариабельные, персонализированные. FDA и EMA от этого корёжит как чертей от ладана.

Интересный текст про российское ноу-хау.

Клотилия – первый в мире зарегистрированный препарат, использующий инсулиновый рецептор для преодоления ГЭБ.

Молекула веренафуспа альфа представляет собой рекомбинантный фермент идуронат-2-сульфатазу, ковалентно связанный с Fab-фрагментом антитела (что само по себе тоже является инновационным подходом) к инсулиновому рецептору человека

Препараты, в которых Fc-фрагменты антител пришиты к ферменту или рецептору какого-то гормона, давно и широко используется. А вот пришивка Fab-фрагментов нигде ранее не использовалась.

Этот Fab-фрагмент, связываясь с рецептором на клетках сосудистого эндотелия мозга, запускает механизм рецептор-опосредованного трансцитоза и проводит всю терапевтическую молекулу через барьер

Попадая в центральную нервную систему, фермент начинает расщеплять накопленные токсичные гликозаминогликаны

Arc Institute 20 марта выложил препринт BioReason-Pro, демо на bioreason.net, код на GitHub и веса моделей в Hugging Face. Система получает аминокислотную последовательность, предлагает термины из Gene Ontology и пишет, почему пришла именно к такому выводу. Вместо одного ярлыка вроде "киназа" или "транспортный белок" модель раскладывает домены, возможные взаимодействия, клеточный контекст и ожидаемую функцию в один проверяемый разбор.

Arc Institute выложил препринт о модели, которая получает аминокислотную последовательность белка, выдаёт функциональные аннотации и расписывает ход вывода. Авторы собрали датасет из 133 492 белков, сгенерировали более 130 тысяч синтетических трасс рассуждения с помощью GPT-5 и затем усилили модель обучением с подкреплением. В слепой оценке 27 молекулярных биологов версия после первого этапа обучения совпадала с записями UniProt или оказывалась полезнее в 79% сравнений.

У белковой биологии давно один и тот же перекос. В главной базе UniProt лежат 250+ млн белковых последовательностей, а экспериментальная функциональная аннотация есть меньше чем у 0,1%. Последовательностей уже гораздо больше, чем людей, которые могут быстро связать домен, структуру, локализацию и функцию в одну проверяемую гипотезу.

Arc Institute предложил для этой задачи новый рабочий формат. Внутри BioReason-Pro соединены ESM3 — белковая модель, обученная на последовательностях и структурах, — языковая модель Qwen3-4B и отдельный модуль GO-GPT. GO-GPT предсказывает термины Gene Ontology, то есть стандартного словаря функций белков. Дальше система собирает ответ целиком: какие домены она видит, на какие участки последовательности опирается, какого партнёра по взаимодействию ждёт и в каком клеточном процессе белок, вероятно, участвует.

Ценность такой системы — в формате ответа. Биологу нужна гипотеза, из которой понятно, что проверять в лаборатории. Если система пишет «киназа», это даёт мало. Если она пишет, что у белка есть домен Pkinase, рядом стоит SH2-домен и весь набор признаков похож на участника сигнального пути у клеточной мембраны, исследователь уже понимает, какие мутации и взаимодействия смотреть первыми. В этом смысле Arc продолжает линию, которую уже было видно в Evo 2: сначала научиться читать биологические последовательности в масштабе, потом превращать чтение в план эксперимента.

Авторы показывают и два содержательных кейса. Для eEFSec — белка, который помогает вставлять редкую аминокислоту селеноцистеин, — модель назвала партнёра SBP2 и сосредоточила внимание на участке, который в структуре, полученной криоэлектронной6 микроскопией, совпадает с интерфейсом связывания РНК. Для CFAP61 картина вышла ещё интереснее: Rossmann-подобный домен здесь работает как структурный каркас, а три ключевых остатка служат поверхностью контакта с другим белком. Такой вывод уже годится как черновик разговора с экспериментатором.

Ограничения у работы видны сразу. Статус работы пока препринт; рецензирование ещё впереди. Трассы рассуждения для обучения синтетические, их сгенерировал GPT-5. Часть автоматической оценки делалась через GPT-5.1 как судью. В ручной проверке было 162 белка, а на коротких пептидах и белках без узнаваемых доменов качество падает. Авторы отдельно показывают ещё одну границу: для полностью новых синтетических белков ответ сильнее зависит от того, какой организм указан на входе.

BioReason-Pro пока выглядит ранней версией этого подхода. Направление уже видно: полезный ИИ для биологии должен оставлять после себя разбор, с которым можно спорить: какие остатки мутировать, какого партнёра проверить, где именно искать функцию. Когда модель умеет собирать такой разбор, она экономит недели ручной работы и быстрее подводит к эксперименту.

Так и живем.