Генная терапия может быть использована для лечения хронических заболеваний. Так, группа американских исследователей под опубликовала работу, в которой они использовали адено-ассоциированный вирус (AAV) для длительной блокады рецептора CCR5 у макак, инфицированных SHIV.

В качестве терапевтического агента они использовали ген, кодирующий антитело леронлимаб, которое физически блокирует рецептор CCR5 на поверхности CD4+ Т-клеток. Цель была не убить вирус напрямую, а лишить его возможности проникать в клетки-мишени, имитируя природную защиту, которую даёт мутация CCR5-Δ32 у людей.

Доставка AAV привела к устойчивой продукции антитела у части обезьян, при этом полная блокада CCR5 на клетках крови сохранялась более одного года. Однако примерно у половины животных сразу развился нежелательный иммунный ответ — антитела против самого терапевтического антитела (ADA), что привело к его быстрому исчезновению из плазмы.

Неожиданно, примерно через год у этих же макак произошло спонтанное возвращение экспрессии леронлимаба без повторного появления ADA, и блокада CCR5 восстановилась на неопределённо долгий срок.

Этот эксперимент показал, что AAV-опосредованная блокада CCR5 работает, но требует достижения определённого порога концентрации антитела для подавления вируса. Работа также выявила основную проблему генной терапии хронических инфекций — иммунный ответ на терапевтический белок (ADA), который может нивелировать эффект.

Ещё одним перспективным направлением применения искусственного интеллекта является не замена эксперимента, а ускорение анализа его результатов. Так, в Nature Communications опубликована работа российских исследователей, которые использовали ИИ для профилирования огромных массивов последовательностей полученных антител. Особенно приятно, что эту работу сделали наши соотечественники.

В исследовании был разработан подход, основанный на комбинации методов микрофлюидики, синтетической биологии и ИИ, позволяющий быстро идентифицировать высокоэффективные вируснейтрализующие антитела с заданными терапевтическими характеристиками. Методы микрофлюидики позволили создавать реплики иммунного репертуара вакцинированных доноров. В этой работе искусственный интеллект (ИИ) был использован для того, чтобы отобрать из множества "хороших" антител наиболее "правильные" – те, что направлены против наиболее уязвимых поверхностей вирусного белка, связывание которых приводит к нейтрализации вируса.

Разработанная ИИ модель RBD-AIM, находящаяся в свободном доступе (https://rbdaim.2a2i.org/), позволяет с высокой достоверностью картировать конформационные эпитопы антител, направленных против основной мишени вируснейтрализующих антител – домену RBD S-белка вируса SARS-CoV-2. Более того, RBD-AIM позволяет предсказывать пространственную структуру комплекса антиген-антитело, что было подтверждено в результате рентгеноструктурного анализа кристаллических структур комплексов RBD с антителами.

Разработанные технологии позволяют быстро идентифицировать высокоэффективные вируснейтрализующие антитела. Данные подходы представляют особый интерес, так как реализуют переход от физической связи "генотип-фенотип" к виртуальной связи между последовательностью антитела и его функциональными свойствами.

Интересное мнение
https://t.me/catfromlab/1553

Мне как раз фильм "Приключения электроника" в детстве нравился. Но только прям совсем в детстве, к средней школе уже разонравился, однозначно перешёл на западный продукт и с тех пор отечественный вообще мимо меня проходил — по ощущениям между 2004 и концом 2010-х как будто вообще ничего заслуживающего внимания на экранах у нас не выходило.

Так что даже и не знаю, чего там, но когда видал фрагменты — неприятие было, какие-то совершенно чуждые вещи, не знаю кто и зачем такое смотрит (в моём окружении никто и никогда). Только с миллениальской рефлексии 90-х уже чёт пошло, а первым со времён "Ночного Дозора" гиперхайповым отечественным кино, которое смотрели примерно все, стало уже только "Слово Пацана".

Так что в целом — верю. Особенно в части усугубления в постсовке: в настоящем совке настоящие люди из народа, прошедшие тяжёлую жизнь, относились к образованию с уважением — тем более оно тогда ещё что-то стоило (хотя с каждым десятилетием всё меньше, к 80-м уже дошло до инженеров с з/п 120 рублей, которых расплодилось дофига и работали подчас соответственно зарплате, качество образования тоже уже начало падать).

Ну а сейчас что? Образование не только девальвировалось, но и часто скорее мешает (как минимум исключёнными из жизни годами), чем помогает строить карьеру.

Но проблема в том, что это болото пришедших спасаться от армии засасывает и тех, кто изначально вполне горел знанием.

И следствие на долгосроке — деинтеллектуализация. Особенно с учётом мощнейшей утечки мозгов — часто уезжают лучшие, в госконторах остаются худшие, а средние просто демотивируются и занимаются не пойми чем (ведь всё равно конечные ЛПР будут из госкретинов, которые загубят 99% хороших начинаний).

Чем более огосударствливается экономика (благодаря мудрой политике ЦБ), тем последнее более верно — раньше хоть какой-то высокотехнологичный бизнес можно было попробовать запустить, а в нынешних финансовых и политических (доминация вахтёров) условиях это совсем уж сложно.

Тут бы может и помогла бы хотя бы моральная поддержка тех, кто, несмотря ни на что, делает какие-то передовые вещи на госе — этих героев, на которых по факту и держится страна.

Но нет, над ними только смеются — и выбравшие быстрый и короткий (и тупиковый в плане потомства) путь отъезда, и правящие вахтёры, держащие удержавшихся идейных за лохов, которые всё стерпят...


UPD: вот первый попавшийся пример, как родной гос благодарит своих героев

В журнале Aging and Disease вышла обзорная статья о роли мелатонина в защите мозга и регуляции биоритмов. Мелатонин — это гормон, который вырабатывается эпифизом, небольшой железой в головном мозге. Он известен большинству как «гормон сна», потому что именно он дает организму сигнал, что пора отдыхать, и помогает выдерживать цикл сон-бодрствование. Но современные исследования показывают, что его функции гораздо шире.

С возрастом выработка мелатонина снижается, и это снижение тесно связано с развитием нейродегенеративных заболеваний — болезни Альцгеймера, болезни Паркинсона, болезни Хантингтона и других. Нарушение циркадных ритмов при дефиците мелатонина ведет к десинхронизации многих процессов в мозге, что повышает восприимчивость к повреждениям нервной ткани.

Мелатонин обладает выраженными защитными свойствами для нейронов. Он нейтрализует свободные радикалы — агрессивные молекулы, которые повреждают клетки. Он защищает митохондрии, энергетические станции клетки, от дисфункции и окислительного стресса. Также мелатонин снижает воспаление в мозге, которое является спутником старения и нейродегенерации.

Клинические и доклинические исследования показывают, что прием мелатонина в качестве добавки может улучшать качество сна, когнитивные функции и общее состояние пациентов с нейродегенеративными заболеваниями. Ученые рассматривают мелатонин как многообещающий терапевтический агент, который может замедлять прогрессирование заболеваний и повышать качество жизни пожилых людей.

Вместе с тем оптимальные дозы, длительность приема и долгосрочные эффекты мелатонина при нейродегенеративных заболеваниях требуют дальнейшего изучения. Авторы статьи подчеркивают необходимость крупных клинических испытаний для подтверждения эффективности и стандартизации использования мелатонина в лечении.

Эволюция иммунной системы

Повтор моего поста из фейсбука трехлетней давности, но актуальности он, наверное, не потерял — я прочитал и мне показалось очень интересно.

Случайно наткнулся на интереснейшую статью 2017 года об иммунной системе позвоночных. Она посвящена тому, как внутри эволюционирующей системы возникла еще одна, вложенная эволюционирующая система.

Причем, как сказано в статье, если обычно в ходе эволюции дарвиновский отбор переходит на следующий уровень организации, то на предыдущем он ослабляется или совсем исчезает. А тут у позвоночных появилась система с отбором дарвиновского типа на клеточном уровне. Судя по всему, это уникальное событие, сравнимое с появлением многоклеточности или языка, потому что появилась новая информационная система с неограниченными возможностями хранения информации об антигенах.

Интересно, как естественный отбор привел к появлению внутри некоторых организмов вложенной системы естественного отбора, которая способствует выживанию этих организмов – похоже, это единственный такой случай.

Далее авторы рассматривают вопрос, почему такая система развилась только у позвоночных, и как это произошло. Они формулируют гипотезу о том, что ключевым событием стало возникновение системы периферической толерантности, которая обеспечивается регуляторными Т-клетками. На это указывает то, что именно она появляется примерно одновременно с событием полногеномной дупликации (так называемый большой взрыв в районе начала Кембрия), сопровождавшим появление позвоночных, а остальные компоненты системы адаптивного иммунитета появляются раньше. Второй важный компонент – клональная амплификация, которая тоже есть только у позвоночных. Важную роль сыграл и всё усложнявшийся микробиом, который требовал более тонкой настройки баланса между толерантностью и активностью против чужих антигенов.

Еще одна интересная гипотеза – что именно адаптивный иммунитет с отбором дарвиновского типа обеспечил позвоночным эволюционный успех. В частности, не обнаружено позвоночных без него. Тут авторы проводят интересное сравнение с эукариотами, от которых не осталось следов организмов, скажем, без митохондрий.

Илья Ясный пишет о появлении "вложенной эволюционирующей системы" внутри организма. Механизм адаптивного иммунитета — это дарвиновский отбор на клеточном уровне, работающий в интересах целого организма. Но ключевой вопрос: откуда взялась эта система? И тут вы приводите ответ: её сердце — ферменты RAG1 и RAG2 — имеют транспозонное (вирусоподобное) происхождение.

Иными словами, "генетический паразит" — эгоистичный мобильный элемент, который изначально был вреден и угрожал целостности генома — был "одомашнен" и стал основой для самой изощренной системы защиты организма . Это не просто "эволюция", это перепрофилирование врага в защитника.

From a conceptual point of view, the origin of Darwinian immunity can be regarded as the most radical transition in the history of life, in which evolution by natural selection has literally re-invented itself. 

История RAG показывает потенциал самого генома: он способен брать "чужие" информационные модули (транспозоны) и выстраивать из них невероятно сложные, адаптивные конструкции . Это говорит о том, что информация может самоусложняться через механизмы, заложенные в её материальном носителе. Вопрос о том, кто заложил эти механизмы, остаётся открытым.

История с транспозонным происхождением RAG1/RAG2 возвращает нас к старому вопросу о месте теории эволюции в современной биологии. Сама эта история – пример того, почему эволюционная биология не умозрительная натурфилософия (как иногда пишут некоторые философы или теологи), а работающая теория. Наличие мобильных генетических элементов в геноме было известно давно, и долгое время их считали в лучшем случае "генетическим мусором", а в худшем — эгоистичными паразитами, угрожающими целостности генома. Сравнительная геномика и молекулярная биология позволили не только выдвинуть гипотезу о том, что именно транспозоны дали начало рекомбиназному механизму адаптивного иммунитета, но и проверить её через филогенетический анализ, через поиск гомологичных последовательностей у бесчелюстных, через реконструкцию событий дупликации генома. Это не "вера в эволюцию", а конкретное, проверяемое знание о том, как одни молекулярные машины перепрофилируются в другие.

Для биолога теория эволюции — это не "мнение" или "одна из картин мира", а постоянно использующийся рабочий инструмент, который предсказывает результаты экспериментов, лежит в основе современной медицины (борьба с антибиотикорезистентностью, разработка вакцин), применяется в сельском хозяйстве (селекция, борьба с вредителями) и согласуется с данными палеонтологии, генетики, молекулярной биологии, биогеографии, а также с прямыми наблюдениями эволюции в реальном времени — будь то изменение размеров клюва у вьюрков Дарвина, адаптация ящериц на изолированных островах или лабораторная эволюция бактерий.

То есть это не болтающийся в вакууме сферический конь, а винтик в худо-бедно работающей картине мира, которая подтверждается экспериментальными данными. Когда философ или историк, не имеющий базового биологического образования, начинает объяснять биологу, "как на самом деле работает эволюция" и почему она несостоятельна, биолог испытывает те же чувства, что историк, слушающий лекцию о том, что все сведения о Чингисхане подделаны по заказу Ватикана, чтобы скрыть информацию про Русь-Тартарию, ядерную войну XIX века и откопанный Санкт-Петербург.

Особенно часто в таких критиках встречается фундаментальная ошибка — смешение теории эволюции (которая объясняет, как меняются уже существующие организмы под действием отбора, дрейфа и других механизмов) и теории абиогенеза (которая пытается объяснить, как живые организмы могли возникнуть из неживой материи до появления первых самореплицирующихся систем). Любой эволюционный биолог скажет: естественный отбор начинает действовать, когда есть самовоспроизводящиеся молекулы, обладающие наследственностью и изменчивостью. Если их нет — нет и отбора. Критиковать эволюцию за то, что она не объясняет происхождение жизни, — это логическая ошибка.

То же самое относится и к проблеме разума. Синтетическая теория эволюции никогда не ставила перед собой задачу объяснить происхождение когнитивных способностей "из ничего". Она объясняет, почему полезные признаки — включая определённый объём и тип интеллекта — закрепляются в популяции, если они дают репродуктивное преимущество. Здесь налицо смешение трёх разных областей: абиогенеза, синтетической теории эволюции, нейробиологии и эволюционной психологии. Методически это неверно: нельзя опровергать теорию A, ссылаясь на то, что теория B чего-то не объясняет.

При этом нельзя утверждать, что наука точно знает, как всё возникло. Проблема очень низкой вероятности случайного возникновения жизни и проблема избыточности когнитивных способностей — это реальные вопросы, на которые пока нет ответа. Но было бы неверно писать, что они "игнорируются" научным сообществом.

История, философия и социология, как нам говорят, являются производным от психологии. Психология, говорят, производное от биологии. Биология – от химии. Химия – от физики. Физика – от математика. Математика – от... логики, психологии и философии? А сама природа науки объясняется через историю и социологию? Круг замкнулся. Наука не пирамида. Наука – это Уроборос. Живите теперь с этим.

За что мы все любим биоорганическую химию, биохимию и молекулярную биологию, так это за то, что на следующей же за рассуждениями о природе ароматической связи и π-π-взаимодействиях странице идёт:

"Для извлечения указанных соединений возьмите мелко измельчённый корень поевень-травы и варите его на водяной бане не менее часа...".

В философии науки существует фундаментальная дилемма, определяющая подход к пониманию сложности нашего мира. С одной стороны, стоит редукционизм — стратегия, стремящаяся объяснить целое, разбирая его на части и анализируя их на самом фундаментальном уровне. Для последовательного редукциониста, такого как, например, американский биофизик русского происхождения Максим Давидович Франк-Каменецкий, иерархия наук — это условность. По его словам, химия сводится к физике, биология — к химии, а социальные и ментальные феномены — к биологическим процессам. Ну, вы поняли, жизнь — это форма существования белковых тел, как писал бородатый научпопер из XIX века и всё такое. Эта точка зрения мощна своей чёткостью и стремлением к универсальной фундаментальной теории.

Напротив, эмерджентизм утверждает, что при определённом уровне организации взаимодействующих частей возникают качественно новые свойства, которые невозможно предсказать или вывести из изолированного анализа этих частей. Целое оказывается больше простой суммы. Эмерджентность подчёркивает важность целостных, системных свойств — будь то сознание, возникающее из нейронных сетей, или поведение стаи, не сводимое к правилам для одной птицы.

Дискуссия между этими подходами остаётся одной из центральных в философии науки, и каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны. Однако в последнее время эмерджентизм, часто критикуемый за некоторую расплывчатость, получает новые, строгие формулировки. Яркий пример — работа исследователя Аббаса Ризи, который работает в Дании на стыке компьютерных наук, физики сложных систем и науки о данных. В своей статье «Что такое эмерджентность в конце концов?» он предпринимает попытку дать математическое и операциональное обоснование эмерджентности.

Ризи показывает, что возникновение нового — это не какое-то магическое преобразование, которое происходит просто потому, что «вещей стало много». Это измеримый процесс, который можно описать через концепцию «огрубления» (coarse-graining). Подобно тому как карта опускает детали, но сохраняет полезную для навигации структуру, эффективное макроскопическое описание системы (например, температура газа) возникает в результате отбрасывания ненужных микроскопических деталей (траекторий каждой молекулы) при сохранении предсказательной силы. Основной вывод Ризи в том, что эмерджентность — это не про «тайну», а про прагматичный выбор уровня описания, на котором система проявляет свои устойчивые, автономные закономерности.

Эмерджентность возникает в особых точках — например, когда вода закипает или магнит теряет свои свойства при нагреве. В таких точках процесс укрупнения (когда мы перестаём смотреть на отдельные молекулы и смотрим на всё вещество целиком) приводит систему в состояние, где мелкие детали перестают иметь значение — уже неважно, из чего именно состоит вещество и как именно его части взаимодействуют. В результате поведение целого начинает подчиняться простым и строгим математическим законам (степенным), а ключевые числа в этих законах оказываются одинаковыми для совершенно разных систем — например, для кипящей воды и для нагретого магнита. Эти числа можно заранее вычислить на бумаге, а потом измерить в реальном эксперименте. Когда вычисленное совпадает с измеренным — это и есть строгое доказательство того, что у целого появляются свойства, которых нет у его частей.

Жизнь тратит энергию не только на действия — синтез белков, репликацию ДНК или движение, — но и на предотвращение нежелательных событий.

Живая клетка является сложной термодинамической системой, в которой одновременно протекают сотни процессов с участием множества ферментов, способных вступать в огромное количество побочных реакций. Однако жизнь не просто реализует лишь ничтожную долю из этих химически возможных сценариев — она активно и дорого подавляет все остальные.

Исследование, опубликованное в Journal of Statistical Mechanics группой исследователей из Института промышленных наук Токийского университета и Венского университета, предлагает новую концепцию, позволяющую оценить скрытую цену этого выбора. Учёные рассчитали минимальные энергетические затраты, которые клетки несут, чтобы поддерживать одни метаболические пути и подавлять все остальные.

Авторы предположили, что общая термодинамическая цена любого биологического процесса складывается из двух частей. Первая — классическая "стоимость обслуживания", или энергия для поддержания самого потока реакций. Вторая, новаторская составляющая — "стоимость ограничения", т.е. плата за подавление всех альтернативных, побочных путей. Эта стоимость количественно отражает статистическую невероятность следования единственному точному маршруту в море химического шума. Через строгую аналогию с электрическими цепями, где поток вещества — это ток, а каждая реакция обладает сопротивлением, учёные показали парадокс: специализация пути, подобная отключению параллельных ветвей, повышает общее сопротивление системы, делая её вблизи равновесия энергетически невыгодной.

Эволюция преодолевает этот парадокс с помощью ферментов, которые действуют как молекулярные "вышибалы": они радикально снижают "сопротивление" нужного пути, компенсируя затраты на блокировку остальных. Вдали от равновесия, в системах с обратными связями, изолированный путь иногда может стать выгоднее, что проливает свет на возникновение первых самоорганизующихся циклов в добиологической эволюции.

Философский вывод тут на самом деле очень инженерный: метаболизм — это система управления с подавлением шумов. А любое подавление шумов стоит энергии. Это напрямую перекликается с информационной теорией, принципом Ландауэра и идеей, что "выбор" — это физический акт, требующий затрат. Таким образом, жизнь тратит энергию не только на действие, но и, в первую очередь, на предотвращение хаоса, а фундаментальная "цена жизни" — это непрерывная оплата энтропией за право существовать в узкой области высокой сложности и селективности.

Кстати, это даёт новый инструмент для синтетической биологии и биоинженерии. При проектировании искусственных метаболических путей (например, для производства лекарств внутри бактерий) инженеры теперь могут рассчитать термодинамический предел эффективности. Формулы показывают, что невозможно бесконечно повышать точность синтеза без роста энергетических затрат на подавление побочных реакций.

Принято считать, что энергия тратится на создание и поддержание биологической упорядоченности. Однако исследование демонстрирует, что бо́льшая часть этих энергетических затрат уходит на непрерывное "отклонение" системы от её естественного, хаотичного пути.

А компания Eli Lilly уже объявила об успешных результатах промежуточного анализа фазы 1b клинического испытания Heart-2 . Свои результаты компания опубликовала в журнале Circulation.

Однократное применение экспериментальной генной терапии VERVE-102 привело к дозозависимому снижению уровня "плохого" холестерина (ЛПНП) на величину до 62%. Этот эффект сохранялся у пациентов на протяжении 18 месяцев после процедуры.

Препарат работает на основе технологии базового редактирования, которая является более точной и безопасной версией системы CRISPR. С помощью однократной внутривенной инфузии терапия вносит всего одно изменение в буквенный код ДНК клеток печени. Это изменение навсегда отключает работу гена PCSK9, который отвечает за выработку белка, повышающего уровень холестерина в крови. В отличие от существующих инъекционных ингибиторов, которые пациенты вынуждены применять каждые несколько недель на протяжении всей жизни, VERVE-102 разрабатывается как лечение на один раз.

Американское регуляторное ведомство (FDA) уже присвоило препарату статус ускоренного рассмотрения, а старт второй фазы клинических испытаний с расширенной выборкой пациентов запланирован на конец 2026 года.

У Verve частица прикольная: разработчики взяли липидные наночастицы, внутри которых лежат мРНК и направляющая РНК, а снаружи химически пришили молекулы N-ацетилгалактозамина, сахара, который с высоким аффинитетом связывается с рецептором ASGPR на клетках печени. В итоге частица прилипает именно к тканям печени, а не к другим тканям. К вопросу о том, как важны исследования гликанов.

Со второй попытки я тебя побежду, чай грёбанный.

Журнал Science посвятил редакторскую статью с говорящим названием "Прогрессия без прогресса" теме внедрения искусственного интеллекта в научные исследования. Редакторы отмечают, что технологии ИИ развиваются стремительно и автоматизированные конвейеры «сквозной науки» (когда ИИ предлагает набор гипотез и затем сам же их проверяет на практике) становятся всё более реалистичной перспективой.

Однако авторы статьи выражают глубокую обеспокоенность, высказывая опасение, что оптимизация научного процесса может разрушить его эволюционную природу. Наука, как они отмечают, движется вперёд благодаря «неэффективности»: избыточным усилиям, множеству независимых попыток, неудачным экспериментам и расходящимся путям (а также ложным гипотезам и даже мошенничеству). Все перечисленные элементы являются не проблемами, которые нужно устранять, а источниками новых открытий.

Внедрение ИИ отсекает все эти источники научных открытий, кроме того, ограниченное число доминирующих платформ, обученных на пересекающихся данных, будет формировать большую часть научного продукта, монополизируя научные исследования.

Особое беспокойство вызывает то, что современный ИИ силён в комбинаторном исследовании — перегруппировке существующих знаний, но не в концептуальных разрывах. Многие значимые прорывы в науке нарушают прежние допущения и не выводятся из данных, на которых обучались модели. Поэтому массовая автоматизация рискует не только сузить спектр открытий, но и изменить саму способность науки порождать неожиданное.

Редакторы цитируют Карла Поппера, который писал, что научные исследования можно рассматривать как часы, т.е. механизм, который состоит из взаимосвязанных шестерёнок, но наука как явление — это облако, чьё поведение возникает из сложных, нелинейных взаимодействий. Оптимизация исследований не гарантирует целостности целого — напротив, она может её подорвать.

А я бы тут вспомнил русского философа Николая Данилевского, писавшего, что задача исторического развития состоит не в том, чтобы линейно двигаться по одной прямой, а в том, чтобы исходить всё поле, перебрав все возможные варианты, и к науке это тоже относится.

Можно вспомнить ещё и Томаса Куна, который в довольно жёсткой форме отмечал, что для развития науки требуется смена научных парадигм, которая происходит только в результате... физической смерти носителей прежней парадигмы.

Парадигма в науке – это не просто набор утверждений, которые можно принять или отвергнуть по желанию. Это способ видеть мир, который определяет, какие вопросы вообще имеют смысл, какие данные считаются релевантными, какие методы легитимны.

Смена парадигм происходит не через логическое переубеждение оппонентов, а через физическое выбывание носителей старой парадигмы и приход нового поколения, для которого новая парадигма является естественной: «Обычно переход к новой парадигме происходит не через убеждение оппонентов, а через то, что они постепенно умирают, а новое поколение вырастает уже с новой парадигмой».

Этот механизм, как бы цинично он ни звучал, работает.

Если ИИ становится основным производителем знаний, то носителем научной парадигмы становятся не люди, а нейросети. А нейросети не умирают. Они не выходят на пенсию. Они просто обновляют данные, оставаясь в рамках той же парадигмы.

Механизм куновского обновления останавливается. Наука продолжает производить результаты, но перестаёт порождать концептуальные разрывы. Она становится «прогрессией без прогресса».

Ещё интересное про митохондрии.

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.

Долгое время в науке о продлении жизни доминировала «Митохондриальная теория старения». Суть ее проста: митохондрии — это энергетические станции клеток. Со временем в их собственной ДНК (мтДНК) накапливаются ошибки, энергии становится меньше, свободных радикалов больше, и организм дряхлеет.

Новый обзор научных данных заставляет пересмотреть этот взгляд. Всё оказалось сложнее: поломка «станций» — это часто не причина старости, а лишь один из симптомов.

ДНК митохондрий действительно очень уязвима. Она мутирует в 10–100 раз чаще, чем основная ДНК в ядре клетки. У нее слабая система «ремонта», и она находится в эпицентре выработки энергии, где всегда много агрессивных окислителей. Казалось очевидным: эти повреждения копятся и убивают нас.

Но теория расходится с фактами.

Главный аргумент против старой теории — количество мутаций. Исследования показывают, что в стареющих тканях объем поврежденной мтДНК составляет всего около 3%.
Однако, чтобы реально нарушить работу клетки и вызвать болезнь, уровень «плохих» митохондрий должен достичь критического порога в 70–90%. Организм обладает огромным запасом прочности: 3% поломок для него — капля в море, которую он легко компенсирует.

Ученые изучили уникальные клетки, полностью лишенные митохондриальной ДНК (так называемые ρ0-клетки). По логике старой теории, они должны стремительно стареть и умирать.

В реальности же такие клетки иногда живут дольше обычных и демонстрируют меньше признаков увядания. Это доказывает, что само по себе наличие поврежденной мтДНК (или даже ее отсутствие) не является прямым приговором.

Раньше считалось, что главный враг ДНК — окислительный стресс (свободные радикалы), работающий как «ржавчина».
Но современные методы секвенирования (глубокого прочтения генома) показали иное. Большинство возрастных мутаций — это не следы окисления, а ошибки копирования (репликации). Ферменты, копирующие ДНК, просто совершают опечатки.

Это объясняет, почему популярная стратегия приема мощных антиоксидантов часто не дает эффекта в замедлении старения. Если главная причина мутаций — это ошибки копирования, а не окисление, то борьба со свободными радикалами здесь бессильна.

Причина или следствие?
Сейчас наука склоняется к тому, что накопление мутаций — это вторичный процесс. Сначала клетка «устает» и замедляет метаболизм по другим причинам, и только потом, как следствие, в ней начинают копиться ошибки, которые она уже не успевает чинить.

Старение нельзя свести к одной поломке. Это сложный сетевой процесс, и попытка починить только митохондрии не вернет молодость, хотя их здоровье, безусловно, важно.