В прошедшую пятницу профессор Джон Иоаннидис из Стэнфордского университета опубликовал обновленный рейтинг (с учетом 2024 года) по цитированиям на работы ведущих мировых ученых, входящих в top-2% по числу цитирований в Scopus. Рейтинг вычисляется на основе нормированных показателей для данной области науки, без учета самоцитирований. Всего ученых в опубликованных таблицах более 200 тысяч, по каждому представлены подробные наукометрические данные:

https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/8

Эту работу Иоаннидис ведет с 2019 года, так что он публикует эти таблицы уже в восьмой раз. Таблицы очень громоздкие, но для нас интересны, в первую очередь, данные по российским ученым. Если смотреть на результаты за всю научную карьеру, то всего в рейтинг входит 1069 российских ученых; для удобства привожу данные по ним в следующем файле:

https://disk.yandex.ru/i/i51WY6MgZ9QbPA

Здесь надо сделать замечание, что принадлежность ученого к той или иной организации определяется аффилиацией в последней по времени статье, так что традиционно в таблицах якобы российских ученых фигурирует определенное число «варягов», которые так или иначе аффилиированы с российской организацией, и в их последней по времени публикации указана эта аффилиация. Впрочем, число таких варягов в таблицах по результатам 2024 года существенно сократилось. Пожалуй, это наиболее заметное изменение по сравнению с рейтингом по результатам 2023 года.

Думаю, что другие коллеги смогут более детально проанализировать те тенденции, которые следуют из обновленного рейтинга наиболее цитируемых российских ученых. А я хотел бы поздравить тех, кто впервые вошел в этот престижный рейтинг.

В начале этого года я здесь описывал исключительно успешный китайский ИИ-инструмент DeepSeek. Так же, как и ChatGPT он основан на большой языковой модели, при этом на его обучение были затрачены на порядок меньшие финансовые ресурсы, а качество оказалось ничуть не ниже:

https://t.me/khokhlovAR/901
https://t.me/khokhlovAR/909

С тех пор, когда мне нужно обратиться к ИИ (обычно это случается, когда мне надо получить информацию по научному вопросу вне сферы моей специальности), я, как правило, использую именно DeepSeek. Мне нравятся четкие, полные и структурированные ответы, которые выдает эта модель. При этом я полностью отдаю себе отчет, что возможны «галлюцинации», поэтому перепроверяю полученные ответы. Практически всегда они вполне адекватны, хотя и не отклоняются от «научного мейнстрима».

После появления DeepSeek в различных СМИ стали распространяться мнения, что не может быть, чтобы китайская разработка была лучше американской, да при этом стоила намного дешевле. Наверное, мол, они чего-нибудь украли у компании Open AI, которая разработала ChatGPT. Более того, DeepSeek был оперативно запрещен для использования в государственных учреждениях США и ряда других стран, «чтобы секреты не утекли».

Но сильная сторона DeepSeek в том, что этот инструмент относится к категории Open Source. Там нет коммерческих составляющих, которые надо скрывать. Поэтому китайская компания пошла на необычный шаг: они написали научную статью о своей модели, в которой объяснили суть нововведений, которые позволили получить тот же результат, что и у ChatGPT, но с гораздо меньшими затратами, и послали ее в Nature. Эта статья прошла строгую процедуру рецензирования в Nature, и позавчера она была опубликована:

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z

Полученные результаты на русском языке коротко изложены здесь:

https://naukatv.ru/news/sekrety_modeli_iskusstvennogo_intellekta_deepseek_raskryty_v_epokhalnoj_state
https://tass.ru/ekonomika/25085633

Эти материалы я бы рекомендовал прочитать, не буду их здесь пересказывать. Мне понравилась метафора, что подход DeepSeek позволяет искусственному интеллекту осваивать новые навыки и знания без подсказок со стороны человека подобно тому, как маленькие дети учатся играть в незнакомые им игры. И то, на что многие обращают внимание: это первый случай, когда разработавшая инструмент ИИ компания «открыла все карты» и прошла процедуру независимого рецензирования в ведущем научном журнале.

Учёные из «Сколтеха» разработали алгоритм на основе генеративного искусственного интеллекта, способный восстанавливать недостающие данные о расположении генов в ДНК. Этот метод позволяет с высокой точностью определять расстояния между генами даже при неполных исходных данных, что может значительно ускорить исследования в области генетики и медицины.

Как пояснил старший преподаватель «Сколтеха» Кирилл Половников, задача определения расстояний между генами по ограниченному набору данных сводится к математической проблеме, которую теперь можно решать с помощью генеративных моделей.

Геном человека состоит из длинных нитей ДНК, упакованных в хромосомы. Понимание их трехмерной структуры важно для изучения работы генов и их влияния на развитие заболеваний.

Традиционные методы, такие как флуоресцентная микроскопия (FISH), не всегда позволяют получить полные данные из-за технических ограничений. Российские ученые предложили использовать генеративный ИИ для заполнения этих пробелов, аналогично тому, как нейросети дорисовывают изображения.

В ходе эксперимента алгоритм DDRM успешно восстановил пропущенные данные на участке 21-й хромосомы человека, превзойдя классические методы. Это открывает перспективы для более быстрого и точного анализа генома, что критически важно для разработки новых лекарств и методов диагностики наследственных заболеваний.

Рак поджелудочной железы остается одним из самых агрессивных и трудноизлечимых. Важный шаг к пониманию его устойчивости сделали ученые из Калифорнийского университета.

Исследование, опубликованное в Cell Reports, показало, что предраковые клетки умеют справляться со стрессом и воспалением благодаря белку STAT3. Именно он помогает им выжить и со временем превращаться в опухоль.

Ключевой механизм: STAT3 активирует ген ITGB3, запускающий быстрый рост и агрессивное поведение опухоли. Даже химиотерапия, создающая дополнительный стресс, усиливает этот процесс — это объясняет резистентность многих опухолей.

Когда исследователи заблокировали этот путь у лабораторных животных, рост опухоли заметно замедлился.

🆕 Теперь по анализу крови можно отличить пациентов с психическими расстройствами от здоровых.

Это подтвердило исследование (поддержано грантом РНФ) учёных из Сколтеха и их российских коллег из медицинских исследовательских центров и психиатрических больниц. Результаты опубликованы в журнале Biomolecules.

Анна Ткачёв, один из авторов исследования, научный сотрудник Центра нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколтеха: «Известно, что серьёзные психические расстройства оставляют молекулярный след в организме, но до сих пор любой психиатрический диагноз основывается на симптомах и оценке состояния пациента врачом. С внедрением в психиатрию объективных биологических маркеров болезней врачи получат прежде недоступные им инструменты, которые будут дополнять их субъективную оценку. Кроме того, биомаркеры сделают возможным более раннее выявление заболеваний в режиме скрининга или в тех случаях, когда на ранней стадии заболевания симптомы слабо выражены либо одинаковы у разных расстройств».

Болезнь Альцгеймера (БА) — нейродегенеративное заболевание нервной системы, наиболее распространенная форма деменции. Оно вызывает прогрессирующее ухудшение памяти, мышления, поведенческих навыков.

Заболевание в основном поражает пожилых людей, но может встречаться и в раннем возрасте. Ее прогрессирование сопровождается накоплением в головном мозге агрегатов белков двух типов — бета-амилоидов и тау-белков, что приводит к дегенерации нейронов. Однако одно лишь накопление этих белков не полностью объясняет патогенез, и методы лечения, таргетирующие эти агрегаты, дают ограниченный эффект.

Группа исследователей из нескольких институтов США объединила глубокое протеомное секвенирование и методы сетевого моделирования, чтобы построить масштабную карту изменений белковых сетей, ассоциированных с болезнью Альцгеймера.

Ученые проанализировали посмертные образцы парагиппокампальной извилины (PHG) 198 пациентов с БА либо легкими когнитивными нарушениями, а также контрольных лиц. В общей сложности рассмотрены взаимодействия более 12 000 белков. В частности, авторы исследования выявили 386 модулей коэкспрессируемых белков и среди них обнаружили те, которые могут быть связаны с БА. Их внимание привлек модуль M3, который включал взаимодействующие белки с подавленной экспрессией в нейронах, активированные белки микроглии и активированные белки астроцитов, что говорило о взаимодействиях между этими типами клеток, важными для патогенеза БА.

Исследователи выделили 580 белков, которые могут участвовать в развитии болезни Альцгеймера (ключевые драйверные белки, или KDP). Некоторые из них уже были известны по предыдущим исследованиям, но большинство ранее почти не изучались. Среди них обратили внимание на AHNAK, входящий в модуль M3, — астроцитарный белок, экспрессия которого возрастала у пациентов с более тяжелой формой заболевания.

Исследование показало, что снижение количества AHNAK влияет на белки, связанные с метаболизмом, воспалением и липидным обменом – признаками болезни Альцгеймера, что делает этот белок потенциальной мишенью для терапии.

Сегодня многие активно обсуждают внезапный и крутой факт.

Оказывается Виктор Цой оказал огромное влияние на Уильяма Гибсона (он в твиттере буквально об этом у себя написал).

Кто не в курсе, Гибсон — это человек, который изобрел жанр киберпанк (знаковая работа «Нейромант», в которой впервые появилось слово «киберпространство»).

И если бы Цой не умер, у них мог бы случиться коллаб.

Получается, что не было бы Цоя, не было бы Матрицы Вачовски и много другой культовой фантастики. Или возможно она была бы иной.

Ещё есть видео с подробностями

☝️Напоминаю, что авангард, конструктивизм, хай-тек и промышленный дизайн придуманы в России. 😃

Учёные Института биоинженерии Каталонии (IBEC) создали первую искусственную клетку, способную самостоятельно двигаться благодаря химическим реакциям — без участия ДНК, белков-рецепторов или активных моторов.

Минималистичная структура включает липидную мембрану, одиночный фермент и мембранную пору. При помещении в градиент глюкозы или мочевины фермент катализирует реакцию, создающий локальный дисбаланс концентраций внутри клетки. Это вызывает поток жидкости вдоль мембраны, инициируя направленное движение — процесс, напоминающий хемотаксис живых клеток.

Исследования на более чем 10 000 таких везикул показали, что наличие пор усиливает направленное движение.

🆕 Учёные Сколтеха совместно с коллегами из Института Пастера и Университета Лотарингии (Франция) исследовали работу недавно открытой иммунной системы бактерий, известной под аббревиатурой PARIS. Эта система помогает микробам защищаться от вирусов, а понимание её устройства открывает новые перспективы для развития фаготерапии — альтернативы антибиотикам, в которой бактериальные инфекции лечат вирусами. Исследование опубликовано в Philosophical Transactions of the Royal Society B и поддержано Российским научным фондом.

Светлана Белухина, первый автор работы, аспирант программы «Науки о жизни» Сколтеха, рассказала о результатах работы: «Мы уточнили понимание того, как фаги взаимодействуют с иммунной системой PARIS. Во-первых, мы показали, что PARIS атакует не одну, а три разные тРНК. Подобным образом действуют некоторые известные токсины. Во-вторых, мы подтвердили, что замены атакованных тРНК достаточно, чтобы защитить вирус от этого иммунного ответа. Наконец, в-третьих, мы продемонстрировали, что подобное приспособление вируса — это вопрос лишь нескольких мутаций: даже среди близкородственных штаммов одного вируса, которые весьма схожи, один может нести необходимые для уклонения от PARIS подменные тРНК, а другой нет. И по одному лишь геному вируса пока нельзя сказать, есть ли у него успешная адаптация».

Результаты помогут глубже понять эволюционную «гонку вооружений» бактерий и вирусов и приблизят создание более эффективных методов фаготерапии.

На следующей неделе будут объявлены лауреаты Нобелевской премии 2025 года. В преддверии этого события компания Clarivate Analytics (которая ведет базу данных Web of Science) объявляет лауреатов своей премии Citation Laureates, которые определяются с учетом как важности собственно научных результатов, так и их цитируемости. Эта премия начала присуждаться с 2002 года, и за это время 83 ее лауреата (из общего числа 460 лауреатов) получили впоследствии и Нобелевскую премию.

С учеными, удостоенными премии Citation Laureates этого года, можно ознакомиться по ссылке:

https://clarivate.com/citation-laureates/

Большое внимание привлекло то, что один из названных Clarivate Analytics лауреатов премии впервые представляет Китай (премия по химии за катализ на одиночных атомах):

https://www.researchprofessionalnews.com/rr-news-world-2025-9-nobel-predictions-list-features-first-mainland-china-academic/

Об этом есть и текст на русском языке:

https://rutab.net/b/novosti-nauka/2025/09/25/kitayskiy-himik-chzhan-tao-udostoen-premii-citation-laureates-za-issledovaniya-urovnya-nobelevskoy-premii.html

Будет ли среди лауреатов Нобелевской премии этого года ученый из Китая – мы узнаем на следующей неделе.

Нобелевскую премию по физиологии и медицине получили Мэри Бранко, Фред Рамсделл и Шимон Сакагучи за открытия, касающиеся периферической иммунной толерантности. Подробности — в ближайшем номере ТрВ—Наука.

Интервью о лауреатах-2024:

https://www.trv-science.ru/2024/10/nobel-po-molekulyarnoj-biologii/

Интервью о Сванте Паабо, лауреате-2022:

https://www.trv-science.ru/2022/10/v-poiskax-utrachennogo-genoma/

#зоопарк_одобряет

Минутка позитива. Мы очень-очень много раз писали про проблемы российских научных журналов, в значительной степени сводимые к простой формуле: или полное днище, или хорошие ребята, но ресурсов на развитие им не дают. С золотой серединой у нас, увы, плохо.

Вот вам хороший промежуточный кейс, который родился в стенах того самого всемирно известного ОИЯИ: Natural Science Review.

Почему промежуточный? Потому что, с одной стороны, в ОИЯИ сидят далеко не дураки - люди с норм физмат образованием способны проанализировать, почему научный журнал работает ок или не ок. С другой, ОИЯИ - очень серьезная фирма, которая может выкроить ресурсы на свое издание и при этом плевать с высокой колокольни на вайбы РЦНИ, ВАК и других окологосударственных сущностей, где в последнее время что-то пошло не так. Спасибо, что Б-г послал ОИЯИ именно Трубникова в этой катке, без него было бы гораздо сложнее.

Итак, Natural Science Review выходит на английском языке только в электронном виде на сайте nsr.jinr.int. Создана тема год назад, и это реферируемый журнал сетевого распространения в сфере естественных и технических наук.
Читать можно бесплатно. Писать туда тоже - в общем, лучшая для ученых версия ОА.

Тематика журнала охватывает широкий спектр естественных и технических наук: физику, химию, математические и компьютерные науки, науки о Земле и окружающей среде, науки о жизни и тому подобное. Но редколлегия там окнорм, фигню не пропустят.

Отдельная фишка: стратегическое управление журналом осуществляется Международным научным редакционным советом, в состав которого входят крупные ученые со всего мира. Совет возглавляют директор ОИЯИ Трубников и научный руководитель Лаборатории ядерных реакций ОИЯИ Оганесян. Тот самый Оганесян, который живая легенда, поскольку отец многих химических элементов и, несмотря на преклонный возраст, совершенно в здравом уме.

Короче, нам этот кейс нра многим - и репутацией ОИЯИ, и их независимостью, поэтому желаем ребяткам удачи с этим журналом, а коллег призываем присоединиться к хорошему почину. Давайте попробуем сделать в России хоть один хороший высококачественный междисциплинарный журнал!

‼️ Лауреаты Нобелевской премии по химии 2025 года — Сусуму Китагава (Япония), Ричард Робсон (Австралия) и Омар Яги (США) — создали молекулярные конструкции с объемными полостями, способными удерживать газы и другие вещества. Металлоорганические каркасные структуры могут использоваться для улавливания воды или углекислого газа, хранения токсичных газов или катализа химических реакций. Материалы на основе МОК способны, в частности, очищать воду от перфторалкильных соединений и следовых количеств фармпрепаратов или концентрировать влагу из воздуха пустынь, сообщается в пресс-релизе Нобелевского комитета.

Нобелевская премия по химии неожиданно досталась химикам, а не программистам и не биологам.

🎖 Нобелевская премия по медицине присуждена ученым Мэри Брунков, Фреду Рамсделлу и Шимону Сакагучи за исследования в области иммунитета.

Прокомментировать решение Нобелевского комитета мы попросили профессора Центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха Алексея Грачёва:

«Их открытия стали ключевыми для понимания того, как иммунная система удерживает баланс между защитой и самосохранением. Выявление роли регуляторных T-клеток и транскрипционного фактора Foxp3 показало, что толерантность — это не пассивное состояние, а активный, управляемый процесс.

Это имеет особое значение для современной онкологии. Мы знаем, что опухолевое микроокружение формируется под воздействием факторов, производимых опухолевыми клетками, которые способны перепрограммировать иммунные клетки стромы. В этом контексте регуляторные Т-клетки становятся одним из главных инструментов, с помощью которого опухоль формирует локальную иммунную толерантность, подавляя цитотоксический ответ и способствуя прогрессии заболевания».
По словам учёного из Сколтеха, работы лауреатов фактически заложили основу для разработки новых терапевтических стратегий. Современные методы воздействия на контрольные точки иммунитета во многом выросли именно из этого фундаментального понимания регуляции иммунного ответа.

«Премия 2025 года — это признание того, что контроль над иммунной толерантностью — это не только физиологический механизм, но и мощный инструмент в борьбе с раком», — подчеркнул профессор Грачёв.

Отечественная биофармацевтическая компания Промомед вывела на рынок первый российский препарат из класса коротких пептидов для лечения инфекционных заболеваний дыхательных путей. Действующее вещество представляет собой синтетический пептид из шести аминокислот, соединенный с фрагментом янтарной кислоты.

Клинические исследования показали эффективность препарата при различных видах пневмоний, включая COVID-19: он снижает выраженность воспаления, улучшает функцию лёгких и ускоряет выздоровление. Важная особенность — способность предотвращать цитокиновый шторм, который становится основной причиной развития острого респираторного дистресс-синдрома.

По результатам исследований препарат включён в методические рекомендации Минздрава и в перечень ЖНВЛП. Производство локализовано на биофармацевтическом заводе «Биохимик» — от получения действующего вещества до выпуска готовой лекарственной формы.

#обозревая_происходящее

О Нобелях в целом и о Нобеле по химии в частности

Итак, все настоящие Нобели розданы, посему один из дружного коллектива Смотрителей имеет что сказать - далее от первого лица.

Вначале о ситуации в целом. Уже не первый раз замечаю, что в России после оглашения победителей начинается ажиотаж "за это дали Нобеля, вот этим всем и надо заниматься" (масла в огонь сильно подливают управленцы от науки и образования). Если у нас уже есть группы, работающие по нобелевским темам, они имеют шанс на время оказаться в фаворе, что в любом случае хорошо в логике "пусть хоть кому-то из хороших ученых перепадет больше ресурсов", но речь не о том.

Генералы, как известно, всегда готовятся к прошедшей войне. Во всем мире то, что за какую-то тему дали Нобеля, значит, что скоро интерес начнет угасать - он может ненадолго подскочить и выйти на пик, но потом все равно будет спад. Есть исключения (за тот же ЯМР дали не одну премию), но тем не менее. У нас - наоборот.

Это не значит, что после оглашения Нобеля надо срочно менять тематику, если ты ей уже занимаешься. Но устраивать вышеупомянутый хайп точно не надо - ничего хорошего это не даст.

Теперь о Нобеле по химии, который дали за MOF (metal-organic frameworks). Пересказывать, что это такое, не буду, см. Вики, где это изложено неплохо, плюс комментарий Федина для прессы (его стоит послушать, Федин - ведущий ученый в России по MOF, хирш 60+ и статьи в топ-журналах прилагаются). Ниже - некоторые мысли, что с этой областью будет дальше. Начну с базы, которая хорошо известна спецам, так что они могут ее пропустить.

При переносе открытия из лабы в реальную жизнь всегда считается экономика. Она может "сбить на взлете" инновацию, не дав ей уйти дальше статей или мертвых патентов.
Фишка химии в том, что сейчас можно получить почти любую ОЧЕНЬ сложную молекулу - наука имеет для этого богатый набор инструментов. Вопрос цены и усилий. Одно из направлений, за которое дали не один Нобель - полный синтез (total synthesis), когда ученые во много стадий собирают из простых фрагментов сложную природную молекулу, например, морфин (впервые получен искусственно в 1952 году в 31 (!) стадию). Не ради того, чтобы заменить матушку-природу (она все равно это сделает куда проще и дешевле), а потому, что в ходе таких упражнений удается найти новые полезные реакции - "инструменты".

Итак, получить можно все, но часто очень дорого. Поэтому найденный учеными новый катализатор/сорбент/люминофор с потрясающими характеристиками с высокой долей вероятности будет нерентабельным.
Иногда проблему можно решить масштабированием: чем выше объем производства вещества Х, тем оно дешевле (пример: индийская фарма варит для всего мира сотнями тонн весьма сложные молекулы за маленькие деньги). Но даже с учетом этого новинка может не окупиться никогда.

Теперь, собственно, о MOF. Эти прекрасные пористые вещества строятся из особых органических молекул (лигандов-"линкеров"), сшивающих ионы металла в правильном порядке. Для этого такие молекулы должны обладать рядом фишек, в основном касающихся их геометрии - так вот, проблема в том, что все самые простые и дешевые варианты тут уже испробованы. Имидазол, терефталевая кислота (объем производства тыщи тонн), да даже тримезиновая - с ними уже сделано практически все возможное. А как только мы переходим к более сложным "линкерам", мы автоматически попадаем в зону риска, описанную выше, и чем сложнее, тем меньше вероятности, что наша находка и правда осчастливит человечество.

И опять же: это не значит, что не нужно пробовать получать новые MOF. Надо. Но будущее видится все же за совершенствованием алгоритмов, которые смогут предсказывать структуру MOF еще до синтеза и хотя бы некоторые свойства - те же сорбционные. В общем, комбо ИИшечки, классической кристаллографии и хемоинформатики.

В России, кстати, есть очень крутые, мирового класса команды, которые умеют работать и с этим тоже - ну или, вернее, пытаются это делать (по-настоящему хорошо для MOF и подобных соединений это пока что не получается ни у кого в мире). Но это уже совсем другая история (с)