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)

По следам трех присужденных на прошлой неделе Нобелевских премий по естественным наукам, газета New York Nimes опубликовала комментарий:

https://www.nytimes.com/2025/10/09/science/nobel-prizes-science-basic-research.html

В немного сокращенном виде на русском языке этот комментарий можно прочитать здесь:

https://www.techinsider.ru/news/news-1711561-pochemu-nobelevskie-premii-2025-goda-dokazyvayut-cennost-bespoleznoi-nauki/

Приведу ключевую цитату оттуда.

Когда журналисты спросили Джона Кларка, одного из лауреатов Нобелевской премии по физике этого года, как именно его открытие «макроскопического квантового туннелирования» 40 лет назад привело к созданию современных мобильных телефонов, он не смог дать прямого ответа. И неудивительно — путь от научной лаборатории до повседневных технологий редко бывает прямым.

Нобелевские премии, объявленные на этой неделе, подчеркивают важность медленной фундаментальной науки. Все три награды — по физиологии и медицине, физике и химии — отметили достижения, корни которых уходят в исследования многолетней давности. В наше время, когда стремлением к эффективности оправдывают резкие сокращения научного финансирования, эти премии напоминают о ценности исследований, движимых чистым любопытством. Парадокс в том, что создание пространств для свободного мышления и исследований — наиболее эффективный способ расходования научных средств.

Хотя такие мысли вполне созвучны моему отношению к науке, я бы не стал оценивать «нобелевские» результаты этого года столь прямолинейно. Скорее, Нобелевский комитет решил проявить дополнительный консерватизм после сенсационных результатов прошлого года, когда в «нобелевскую» повестку стремительно ворвалась мода на инструменты искусственного интеллекта. «Вот так и ведется на нашем веку – на каждый прилив по отливу».

Если же посмотреть на данную проблему с другой стороны, стоит все же напомнить, что согласно завещанию Альфреда Нобеля премии должны присуждаться тем, кто «В ТЕЧЕНИЕ ПРЕДЫДУЩЕГО ГОДА принес наибольшую пользу человечеству». В первые годы Нобелевский комитет еще пытался следовать этому принципу, но очень скоро оказалось, что «лицом к лицу лица не увидать, большое видится на расстоянии».

Все это понятно, но все же надо принять во внимание убыстрение темпов научно-технического прогресса в последние годы. Открытия, сделанные 40 лет назад, очень важны, поскольку «мы все стоим на плечах гигантов». Но, когда Ньютон в письме Роберту Гуку цитировал это высказывание Бернара Шартрского, ему было 33 года, и к тому времени он уже получил многие свои научные результаты, которые «принесли наибольшую пользу человечеству».

Налицо определенное противоречие. Пока оно проявляется разве что в том, что после очередного присуждения премий журналисты пытаются связать их с теми фактами, которые понятны обывателю, и тем самым ставят Нобелевских лауреатов в неудобное положение. Как это противоречие будет развиваться в ближайшие годы – посмотрим. Ряд научных премий принимает к рассмотрению только номинации, которые касаются сравнительно недавних достижений (результаты последних 5-10-15 лет). Возможно, в современном быстро меняющемся мире это разумный критерий.

Наночастицы для лечения Альцгеймера

А вот тут результаты куда как интереснее, хотя пока только доклиника (на животных)

Учёные из Китая (Сычуань) разработали новый метод лечения болезни Альцгеймера. Они решили ускорить выведение частиц β-амилоида (Aβ) через ГЭБ

ГЭБ - гематоэнцефалический барьер ‒ это высокоселективный проницаемый барьер, который защищает центральную нервную систему (ЦНС) от потенциально вредных веществ, одновременно регулируя транспорт необходимых молекул.

Однако, всё чаще дисфункцию ГЭБ указывают как ключевой фактор развития болезни Альцгеймера

Ученые разработали особые наночастицы полимеросомы:
Они имеют оптимальный размер для проникновения через барьер.
Содержат множество активных зон, которые могут связывать что-то
Они нацелены на белок, связанный с рецепторами липопротеинов низкой плотности (LRP1).

Как это работает:
Эти полимеросомы увеличивают активность LRP1, и этот LRP1 активнее выводит из мозга в кровь частицы β-амилоида

Результат на мышах с моделью болезни Альцгеймера
Уровень Aβ в мозге снизился почти на 45% всего за 2 часа, в то время как уровень Aβ в плазме увеличился в 8 раз.

Препарат ускорил перекачку вредного β-амилоида из мозга в кровь, спасая нейроны.

Мыши, получавшие лечение, показали значительно лучшие результаты в тестах на память и обучение, сравнимые с обычными мышами, и эти улучшения сохранялись в течение 6 месяцев.

Теперь дело за людьми. Надо посмотреть, как будут себя чувствовать их почки и ГЭБ в целом на долгосрочном испытании.

#биотехнологии #Альцгеймер

Один из главных "визионеров-практиков" нашего биотеха – глава Медтех.Москва Вячеслав Шуленин написал интересный пост про ИИ-трансформацию исследований лекарств. Как и свойственно визионерам, он несколько преувеличивает.

ИИ в фарме - золотая лихорадка: много шума, надежд, но богачами станут единицы. И, как правило, в "сервисах обслуживания старателей" - а не на лотке в ручье.

Начнём с цифр. Первые блины постигла участь всех первых блинов.
IBM Watson for Drug Discovery, запущенный в 2013 г. с обещанием изменить отрасль, закрыт в 2019-м.

Deep Genomics привлекла $238 млн, объявила о создании "первого терапевтического кандидата, открытого ИИ" в 2019 г., и к 2024-му не имела ни одного препарата в испытаниях.

BenevolentAI потеряла 90% капитализации после провала препарата BEN-2293 в КИ. Молекула от продвинутого ИИ не показала преимуществ перед плацебо.

Exscientia, первой выведшая ИИ-препарат в клинику, была поглощена Recursion после серии неудач.

Единственный громкий успех Insilico Medicine нуждается в контексте. Да, компания сократила ранние этапы с 4.5 лет до 18 месяцев. Но молекула INS018_055 всё ещё в фазе I КИ. До регистрации препарата — минимум 5-7 лет и сотни миллионов $.

Вероятность успеха? Ок. 10% для среднего кандидата. ИИ ускорил самую дешёвую часть процесса, но не решил (и не мог решить) главную проблему — непредсказуемость КИ и усложненность процесса регистрации.

Брендан Фрей, пионер ИИ и основатель Deep Genomics, в 2024 г.: "ИИ действительно подвёл всех нас в последнее десятилетие, когда дело касается открытия лекарств. Мы видели провал за провалом".

Фундаментальная биология сложнее, чем кажется. ИИ превосходно предсказывает свойства молекул, если есть хорошие данные для обучения. Современные модели достигают 75-90% точности в прогнозировании ADMET-параметров (как молекула усваивается, распределяется, выводится). Но это работает только для хорошо изученных молекул.
Когда дело доходит до принципиально новых соединений, точность падает катастрофически. ИИ не понимает биологию — он находит статистические корреляции. Дерек Лоу из Novartis: "Проблемы, которые индустрия хочет решить, почти обратно пропорциональны способности ИИ их решать".

Более того, 70-80% провалов препаратов в КИ происходят из-за недостаточной эффективности именно на людях (а не на животных моделях) — того, что ИИ не может предсказать без данных человеческих испытаний. Эффект плацебо, индивидуальная вариабельность, сложность заболеваний — всё это за пределами возможностей алгоритмов.

Результат? Почти все ИИ-стартапы в фармацевтике отказались от мечты создавать собственные лекарства и превратились в платформы, продающие инструменты крупным компаниям. Atomwise, BenevolentAI, даже Recursion — все следуют этой модели. Потому что разработка платформы приносит предсказуемый доход здесь и сейчас, а не через 10-15 лет с 10% вероятностью.

Это не означает, что ИИ бесполезен. У него есть чёткие области применения, где он реально помогает:
✅ Виртуальный скрининг миллионов молекул вместо дорогих лабораторных экспериментов.
✅ Предсказание токсичности на ранних стадиях.
✅ Перепрофилирование существующих препаратов для новых показаний.
✅ Оптимизация известных молекул.

Но революции не происходит. ИИ — мощный инструмент оптимизации существующих процессов, а не замена им. Это помощник химика. Ускоритель определённых этапов, а не волшебная палочка.

Реалистичный прогноз? В следующие 5-10 лет ИИ сократит стоимость ранних этапов разработки на 30-40% и ускорит их в 2-3 раза.  Фармацевтические компании будут использовать ИИ как стандартный инструмент, как сегодня используют высокопроизводительный скрининг. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, выйдут на рынок и будут успешными. Но большинство стартапов, обещающих революцию, обанкротятся.

Это - реализм. Понимание реальных возможностей и ограничений технологии позволяет использовать её эффективно, не растрачивая ресурсы на недостижимые обещания. ИИ в фармацевтике — это эволюция, а не революция.
Будущее ИИ в медицине реально, достижимо и ценно. Просто оно выглядит иначе, чем в презентациях стартапов.

🆕 Учёные Сколтеха исследовали изменения в составе малых молекул — липидов и метаболитов — в человеческом, крысином и мышином мозге в первые часы и дни после смерти. Работа опубликована в журнале Biomolecules и поддержана грантом РНФ.

Марина Завольскова, первый автор исследования, стажёр-исследователь и аспирант программы «Науки о жизни» Сколтеха: «Чтобы глубоко разобраться в природе шизофрении и других расстройств, учёные ищут различия в уровнях тех или иных молекул, скажем белков, между больным и здоровым мозгом. Липиды и метаболиты в этом плане тоже могут быть полезны. Наши коллеги недавно продвинулись в измерении уровней липидов в крови пациентов с шизофренией и депрессией, но изучать образцы мозга труднее, потому что вы получаете их уже после смерти пациента и не знаете наверняка, какие из наблюдаемых особенностей связаны с болезнью, а какие — с разложением ткани. Так вот, второе вы теперь знаете».

Исследование показало, что большинство из рассмотренных почти тысячи молекул устойчивы на протяжении 48 часов, а для остальных соединений зафиксировали динамику изменений. Эти данные открывают возможности для поиска молекулярного следа шизофрении, клинической депрессии и других психических расстройств, биологическая составляющая которых остаётся малоизученной.

Эти ножки несут микровезикулу с серотониновым рецептором к поверхности ваших нейронов, чтобы улучшить вам настроение!

Просто напоминаю, как в природе все продумано и организованно.

Это демонстрация того, как внутри клетки организован транспорт веществ в изолированных контейнерах, словно в порту и на заводах, где робототехника сама перемещает грузы

#база

Drug discovery и рост значения ИИ в разработке новых лекарств

Разу уж всё больше люди интересуются ИИ, расскажу про современное создание новых лекарств.

Сегодня Google представил новую модель ИИ для понимания языка отдельных клеток, основанную на открытых моделях ИИ Gemma. Работа проделана совместно с Йельским универом.

Для демонстрации эффективности они "открыли" лекарство от рака, эффективнее на 50%". Это чистой воды маркетинг и самореклама, однако, не на пустом месте.

Что они сделали?
Гугл создал модель C2S-Scale (27 млрд параметров), и она помогла им найти сочетание уже известного лекарства (из списка в 4000 препаратов) с интерфероном.

Силмитасертиб (ингибитора киназы CK2) + интерферон синергично усилили "презентацию" антигенов опухоли для иммунной системы на 50%.

Это делает опухоль заметнее и иммунная система эффективнее с ней борется.

Как видите, ИИ не разработал молекулу с нуля, не создал новое лекарство, но работал со списком и контекстом (воздействие иммунной системы). Алгоритм просчитал лучшее сочетание, а ученым осталось подтвердить это (на клетках пока получается) ⬇️

#биотехнологи #ии #лекарства #онкология #иммунитет

☝️В этой области уже давно ведутся различные исследования, но пока что результат довольно скромный. Т.е. он есть, но не оправдывает затрат. Если моделировать белки и нуклеиновые кислоты получается, то физику взаимодействия лигандов и даже растворителей с белками — пока нет. В этой области у исследователей пока слишком мало больших и чистых данных.

Нейродегенеративным заболеваниям подвержен не только человек, но и некоторые другие виды млекопитающих.

Недавно было показано, что похожее на болезнь Альцгеймера состояние может проявляться у дельфинов, причем его причина кроется в отравлении токсичными веществами, которые продуцируют цианобактерии.

Учёные выяснили, что мозг нескольких афалин, выбросившихся на берег, был пропитан нейротоксином 2,4-диаминомасляной кислотой, которую вырабатывают цианобактерии. В мозгах несчастных животных были выявлены признаки патологии, подозрительно схожие с чертами болезни Альцгеймера, а именно, бета-амилоидные бляшки и скопления гиперфосфорилированного тау-белка. В нейронах больных дельфинов нашли включения TDP-43, которые характерны для тяжелых стадий болезни Альцгеймера.

CAR-T-клеточная терапия считается одним из наиболее перспективных направлений в лечении рака. Её суть заключается в том, что собственные Т-лимфоциты пациента извлекают, генетически модифицируют для распознавания опухолевых клеток и затем возвращают в организм, где они целенаправленно уничтожают раковые клетки. Однако у этого мощного подхода есть серьёзные ограничения: сложное и дорогое производство, необходимость в предварительной химиотерапии и ограниченная доступность для многих пациентов.

В журнале Nature Reviews Drug Discovery вышел обзор под авторством Карла Джуна, одного из основноположников технологии, кстати (так что его неслучайно называют одним из кандидатов на Нобелевскую премию), где описывается принципиально иной подход — создание CAR-T клеток непосредственно внутри организма пациента. Этот процесс, напоминающий котёл макбетовых ведьм, где используются жабьи язвы вирусные векторы или змеиный жир липидные наночастицы, позволяет отказаться от сложного лабораторного производства. В обзоре детально описаны две ключевые платформы: лентивирусные векторы для долговременной экспрессии CAR и LNP с мРНК для контролируемой краткосрочной терапии. Особое внимание уделяется клиническим успехам этих технологий при B-клеточных лимфомах и аутоиммунных заболеваниях.

Жаба Лентивирус, в трещине камней
Пухнувший тридцать дней,
Из отрав и нечистот
Первым в наш котёл пойдет.
А потом - жир змеи липидные наночастицы
Без хвоста и чешуи,
Песья мокрая ноздря...
Цитокины
И крыло нетопыря
Ну, вы поняли
Ящериц помёт и слизь
Антибактериальные ферменты
В колдовской котел вались!
Печень нехристя-жида,
Турка нос, татарский лоб...
Костный мозг пациента,
Чтоб отвар остыл скорей, Чтобы провести финальный этап доклинических испытаний на человекообразных приматах
Обезьяньей крови влей!

(Уильям Шекспир уже тогда понимал общие принципы биотехнологии).

🆕 Исследователи из Сколтеха получили многообещающий катализатор для ускорения химической реакции, в которой из мочевины получается экологичное водородное топливо. Результаты исследования опубликованы в журнале Small и поддержаны РНФ.

Известно, что этот процесс катализируют разные формы никеля. Авторам работы удалось упаковать нанопровода из этого металла в углеродные нанотрубки, дополнительно обработанные азотной плазмой. В таком виде никелевый катализатор не только эффективен, но и долговечен, что будет важным преимуществом для производства водорода в электролизёрах.

Алия Вильданова, первый автор исследования и стажёр-исследователь Лаборатории наноматериалов Центра фотоники и фотонных технологий Сколтеха: «По мере постепенного отказа от ископаемых видов топлива актуальным носителем для накопления энергии становится водород. Известно несколько промышленно значимых химических реакций для производства водорода — все они требуют катализаторов. Многообещающий вариант — окисление мочевины: этот процесс меньше других требует энергии и попутно очищает сточные воды. Мы оптимизировали материал-катализатор, сделав его менее подверженным разрушению в агрессивной реакционной среде, а значит, более пригодным для использования в промышленных электролизёрах для производства водорода».