Захватывающее расследование, почитайте, не пожалеете

Ключевой фигурой аферы оказался специалист по фармацевтической химии из Первого МГМУ им. И.М. Сеченова Дмитрий Боков. Он за деньги покупал соавторство в статьях с плагиатом и рерайтом на специальных «биржах», а затем с помощью этих «бирж» публиковал работы в серьезных западных научных изданиях, которые по какой-то причине пропускали такие материалы в печать. Боков опубликовал сотни работ, а также закупал размещение ссылок на эти работы в работах других плагиаторов для накачки индекса Хирша и других показателей.
За такие публикации ученые получают гранты от собственных университетов, но Сеченовский университет вряд ли пожалел о тратах — Боков фактически стал его проводником в топовые мировые журналы. За пять лет молодой ученый смог опубликовать 260 статей, выяснили расследователи. За один 2022 год он опубликовал 100 статей: по две статьи в неделю. Для сравнения: всемирно известный ученый Дариуш Мозаффариан, считающийся одним из самых активно публикующихся ученых в области медицины, сумел опубликовать лишь 104 статьи за три года, отмечает T-invariant. Доцент заработал индекс Хирша, как у большинства нобелевских лауреатов по физике.
Изначально расследователи думали, что Боков делает это ради получения грантов от университета, однако выяснилось, что афера гораздо масштабнее, — Боков после внедрения на биржу ирано-иракского плагиата пытается сам стать мировой «биржей» плагиата…

Специалист по питанию, кстати. Я думаю, этот Боков такая верхушка айсберга в кризисе невоспроизводимости.

На какие вопросы мы должны искать ответ? Мэтт Камберляйн предлагает на следующие:

За гранью привычного: чего нам не хватает в исследованиях старения?

На Всемирной конференции по герофизике 2025 года я задал несколько неудобных, но необходимых вопросов:

🔹 Почему мы не предприняли ничего лучше, чем ограничение калорийности для увеличения продолжительности жизни млекопитающих — после 50 лет?

🔹 Помогли ли нам Hallmarks of Aging или слишком сузили наше внимание?

🔹 Действительно ли биологические часы возраста измеряют что-то значимое — или мы просто путаем себя и потребителей?

🔹 Почему в этой области в значительной степени отказались от научных открытий?

🔹 Может ли ИИ решить проблему старения без более точных данных? (Короткий ответ: нет.)

Биология старения сложна. Наши инструменты совершенствуются. Но если мы хотим прорывов, нам нужны настоящие инновации и мы должны масштабно расширить наши усилия по генерации данных в темной материи долголетия, а не больше того же самого.

А как вы считаете, каки вопросы самые важные?

Итак парни из Биопротокола взялись создать миллион AI-агентов, чтобы построить новую инфраструктуры для научного знания. Идея преодолеть существующую архаичную организацию современной науки, с её устаревшей системой финансирования, получение должностей и публикаций.

Идея в том, чтобы использовать подход ETL (Extract, Transform, Load), то есть извлечь имеющиеся научные данные (публикации, результаты экспериментов), трансформировать их в единую согласованную форму, а затем загрузить в открытую и распределённую базу знаний.

Такая база данных будет представлена в виде взаимосвязанного графа, который будет: открытым, распеделенным, удобным для AI

ELT предполагает, что если вся информация станет прозрачной и машиночитаемой, можно будет значительно ускорить генерацию новых гипотез, выявление тенденций, понимание эволюции научных идей и устранение когнитивных ошибок.

Базу для открытой сетевой науки выдал ещё в далеком 2011 году Майкл Нильсен в своей книге «Reinventing Discovery: The New Era of Networked Science». (Он же разбирал угрозы AI) Его сильнейшие и важнейшие мысли можно сформулировать так:

1. Сеть ускоряет научные открытия

«Современная наука становится всё менее похожей на одиночный акт гения и всё больше — на сетевое взаимодействие множества умов.»

2. Открытость данных — ключ к инновациям

Майкл Нильсен считает, что открытость научных данных и их свободное распространение радикально повышает темпы прогресса.

Доступные данные порождают больше гипотез, больше исследований, больше результатов, причём гораздо быстрее.

«Открытые данные превращают науку из одиночной игры в коллективный спорт. Наука, созданная многими, всегда эффективнее, чем наука, создаваемая в изоляции».

3. Необходима новая инфраструктура знаний

«Наука должна быть не просто оцифрована, она должна быть структурирована и связана так, чтобы машины могли помогать нам открывать скрытые знания.»

4. Кризис в системе мотиваций и публикаций

«Система вознаграждений современной науки мешает учёным сотрудничать, обмениваться данными и открывать результаты друг другу. Нам нужны новые стимулы, адекватные сетевой эпохе»

5. «Гражданская наука» (Citizen Science)

Майкл Нельсон акцентировал внимание на идее вовлечения гораздо большего числа людей (не только профессиональных учёных) в процесс научных исследований благодаря новым цифровым инструментам.

«В эпоху сети каждый может быть не только пассивным потребителем науки, но и её активным участником. Это меняет правила игры»

Все нам это очень подходит, мало того, наступило время, когда это уже можно сделать.

Мы продолжим разбирать Хакатон Биопротокола, заявленные там проекты дико интересные.

—————————-

Исходя из всего выше сказанного, я бы задался вопросом, а как именно могут повлиять сформулированные машинной миллион новых гипотез на темп науки? Как преодолеть ограничения физического мира?

Победу над старением вполне можно отнести к мечтам. Проблема в том, что академическое сообщество запрещает мечтать. Все интервью, которые я смотрю со старыми учеными (в последнее время про биоэлектричество) вспоминают, как над ними смеялись и это очень сильно им мешало.

Для того, что бы делать нечто невероятное каждый раз надо возводить стену с академической наукой. Манхэттенский проект, DARPA, корпоративная наука Google, основное условие — держаться подальше от академии.

Майкл Нильсен в своей статье о материи, как пространстве возможных конструкций пишет:

Почему это так неуместно? Что-то интересное во многих идеях, которые я описал, заключается в том, что они являются (или были) немного неуместными. Универсальные конструкторы, искусственный общий интеллект, квантовые компьютеры, юпитерианские мозги и так далее - все они прошли через периоды, когда они не считались серьезными предметами.

Одним из интересных примеров является письмо Эрика Дрекслера о нанотехнологиях. Он написал замечательную книгу в 1986 году. Эта книга имеет интересный статус среди ученых. Для многих это слишком далекая, за пределами спекуляций, не подкрепленная какой-либо серьезной химией, форма научной фантастики. В то же время мне кажется довольно очевидным, что Дрекслер помог установить повестку дня для того, о чем мечтают многие из этих людей…

(Связанное: наблюдение футуриста Питера Шварца о том, что самое замечательное в том, чтобы быть писателем-фантастом, заключается в том, что вы можете определить, о чем мечтает следующее поколение ученых и инженеров.)…

Есть исключения. Достаточно престижные люди получают что-то вроде пропуска. Ричард Фейнман написал статьи о нанотехнологиях и квантовых вычислениях, и они были восприняты гораздо серьезнее, чем могли бы быть в противном случае (и в конечном итоге были приняты), потому что это был Фейнман. Но даже в этих эссе Фейнман несколько извиняется - он знает, что делает то, что его сообщество сверстников считает не совсем нормальным.

Конечно, я не застрахован от этого чувства. Мне несколько стыдно думать в этом спекулятивном режиме. И все же вопрос важный: какие принципиально новые способы материи можно создать? И стоит потратить хотя бы немного времени на изучение этого вопроса с различных спекулятивных точек зрения.

Собственно, вся борьба со старением, это борьба за то, чтобы идея продления жизни воспринималась всерьез.

———————————————-

Примечание.

Чат GPT даже отказывается говорить на эту тему.

Кстати, а что-то есть общее в рассуждениях Майкла Нильсона о программируемой материи и агентной ткани Майкла Левина.

Просто бросайте всё — вышел новый выпуск Новостей Бессмертия. https://youtu.be/Ztt9DnWE4LE?si=mEHSU0zQ3Nqn5RL7

Все участники, кроме меня, Новостей Бессмертия выступили за то, что в истории с воскрешением Ужасного Волка больше хорошего, чем плохого. Александр Панчин тоже так считает и записал очень увлекательное видео.

А я очень сильно с этим не согласен. У меня есть сильная интуиция на этот счёт и я хочу с вами поделиться своими гипотезами в 23:00 по Москве. Это очень касается борьбы со старением в целом. Приходите в аудикомнату.

Демис Хассабис, британский исследователь искусственного интеллекта, нейробиолог, разработчик компьютерных игр. Лауреат Нобелевской премии по химии, присужденной за предсказания фолдинга белков с помощь разработанный его компанией DeepMind программы AlphaFold. Они же создали AlphaGo. Награжден ещё тьмой премий и состоит в бесчисленном числе различных сообществ. Один из самых важных людей в Google по разработке AI.

Итак, он нам говорит, что возможно сделает лекарства от всех болезней в ближайшие 10-15 лет.

Ваша реакция?

1. Всё, тогда не паримся, не надо ничего делать, подождем 15 лет.

2. Я могу произвести комариный укус по сравнению с ним и Google. Найти что-то значимое не реально. Буду следить за новостями.

3. Пускай и небольшие проекты, но надо делать, вдруг это окажется полезным? Хуже точно не будет.

4. Почему мы ему должны верить? Надо продолжать свою борьбу со старением.

5. Вдруг они пойдут не потому пути, а наш коллективный разум может найти свой.

6. Надо бороться со смертью потому что мы ничего не теряем, если он придёт к финишу первым, да-к это прекрасно.

7. Они создадут лекарства от старости только для себя. О себе мы должны позаботиться сами.

8. Наш ждет зима AI, наивно думать, что машина будет способна что-то понимать.

9. Их технологии опасны. Они скорее изобретут смерть для всех.

10. AI отменяет нужность людей, это технология нанесет больше вреда.

11. Борясь со смертью сами, мы увеличиваем шансы на дружественность AI и снижаем глобальные риски.

12. Мы можем обладать уникальным пониманием, AI поможет, способен действовать строго в заданных рамках. У нас есть шанс внести существенный вклад.

13. Да, это просто интересно — разобраться самому, как продлить существование до бесконечности.

14. Надо заниматься продлением жизни из коммерческих соображений, это становится более выгодным.

15. Да я гений, кто такой этот Демис Хассабис?! Просто пиарится. Пусть сидит дальше в покер играет.

Если вы/мы хотим, что-то сделать в продлении жизни, то обязательно прочтите статью Майкла Нильсона о том, как ускорить науку. Дайте знать, как прочтете, обсудим.

Для рекламы статьи, цитирую отрывок из неё, где идёт речь о споре с учеными, которые, возражают авторам, что всё, что вы говорите, это хорошо, конечно, но на самом деле надо «просто дать больше денег хорошим ученым на хорошую работу». В ответ Нильсон со соавтором приводят такую от историю:

В эпоху раннего Возрождения исследование океанов было чрезвычайно рискованным бизнесом. Корабли могли сесть на мель или быть сильно снесены с курса штормами. Иногда терялись целые экипажи, корабли и грузы.

Были риски на всех уровнях экспедиции, от здоровья и средств к существованию отдельных моряков до финансистов, которые столкнулись с разрушением, если корабль сел на мель или был сильно поврежден.

Но, этот профиль риска значительно изменился в 14 веке, когда генуэзские торговцы изобрели морское страхование: из-за не большой страховки люди, финансирующие экспедицию, не пострадают, если корабль будет поврежден.

Это распределило риск и сделало экспедицию гораздо менее рискованной для некоторых (хотя и не для всех) участников. Это изменение в системе финансирования помогло создать новую эру исследований, открытий и процветания.

Легко представить себе соленого генуэского морского капитана, когда его спросили, как улучшить судоходство, говорящего, что вам «просто нужны хорошие корабли с экипажем хороших моряков». Это похоже на наших друзей-ученых, говорящих нам «просто финансировать хороших людей, делающих хорошую работу». Совет содержит большое зерно правды, но не является несовместимым с идеями системного уровня, радикально улучшающем ситуацию.

Соленые ученые правы, но только в рамках ограниченного взгляда.

Исследовательские организации должны быть маниакальными в отношении финансирования хороших людей с помощью хороших проектов; они также могут вносить изменения на системном уровне, которые имеют гораздо более глубокие последствия. Это эссе о таких изменениях на системном уровне.
Другими словами: мы считаем, что наши соленые ученые слепы к тому, насколько сильно системы и социальные процессы формируют творческую работу.

Сама статья наполнена блестящими идеями о том как найти «интеллектуальную темную материю». Отлично сформулированы вопросы, над которыми следует думать, если мы хотим революционных изменений.

И первый вопрос, который можно задать после прочтения статьи: является ли создание «двигателя социальных изменений науки» обязательным условием, чтобы найти средство продления жизни?

Я даю ответу «да» 80% вероятности быть истинным. При этом хотел бы поспорить со статьей или, точнее, развить идеи, высказанные там. Прочтите и обсудим. Не пожалеете.

Какую самую сложную гипотезу вы можете сформулировать в области продления жизни?

Во-первых, зачем это.

В области продления жизни способность формулировать сложные гипотезы станет решающим фактором успеха. Простые гипотезы, привлекательные своей ясностью, часто оказываются для описания многообразия биологических процессов и взаимосвязей, лежащих в основе старения и феномена продолжительностью жизни.

Простая гипотеза, подобно упрощённой карте, удобна, но не всегда точна. Например, утверждение «старение вызвано накоплением мутаций» легко запоминается, но оно игнорирует множество других факторов: эпигенетические изменения, системные взаимодействия клеток, эволюционные силы. Простота в данном случае ограничивает наш взгляд на проблему, не позволяя увидеть картину целиком.

Напротив, сложные гипотезы похожи на детализированную, многослойную карту, где указаны не только главные дороги, но и тропинки, препятствия и даже погодные условия. Подобный подход требует значительных интеллектуальных усилий и глубокого знания, однако именно он позволяет точно прогнозировать последствия и выбирать наиболее эффективные пути исследования.

Американский биолог Стюарт Кауфман в своей книге «At Home in the Universe» отмечал, что простые объяснения часто приводят к недооценке сложности биологических систем. По его мнению, только сложные модели, учитывающие взаимосвязи и обратные связи, способны объяснить реальное поведение живых организмов.

Физик и философ науки Дэвид Дойч в книге «Начало бесконечности» также утверждает: «Любое простое объяснение сложно устроенного явления либо неполно, либо неверно». (Тут я использовал GPT, чтобы быстрее написать этот кусок)

Именно за эту задачу взялся Биопротокол — сформулировать такие гипотезы, которые даже недоступны человеческому пониманию, чем невероятно восхитил меня. Именно на эту тему один из проектов на знаменитом здесь Хакатоне.

Если быть точнее, они хотят решить часть проблемы: как при формулировки сложной гипотезы, особенно там, где мы уже ничего не пониманием не скатиться в бред.

Этот проект ставит перед участниками задачу разработать механизм генерации гипотез, который исследует взаимосвязь между сложностью гипотез и плотностью информации, уделяя особое внимание определению «точка перколяции» - теоретического предела человеческого понимания, где плотность информации резко снижается, несмотря на растущую сложность.

Дальше они предлагают создать участника Хакатона «ползунок сложности», что оценивать концентрацию информации и её обоснованность при повышении сложности.

Мне кажется, что из всех предложенных проектов этот самый лучший, которым нам стоит заняться.

Единственный нюанс, я бы шел и в направлении повышения сложности: как выдвигать гипотезу с помощью LLM, основанной сразу на тысяче фактов? А кто-то проверял бы параллельно, не сошли ли мы с ума.

Исследование специализированной языковой модели AMIE в Nature разрушает интуитивную веру, что «врач + ИИ > ИИ».

AI дал 59 % точности (верный диагноз входит в top‑10), а вот тандем «врач + AI» опустился до 51,7 % — почти на восемь пунктов хуже. Врач без искусственного интеллекта показал только 33,6 % верных диагнозов в сложных клинических случаях.

Получается, именно человеческое вмешательство портит лучший алгоритм.

Почему так происходит (это интересно рассмотреть и для экстраполяции на задачи продления жизни)

1. Якорение на собственном опыте

Врач сперва формирует свою гипотезу, а потом «масштабирует» её подсказками AMIE. Раннее решение тянет вниз, заставляя отбрасывать редкие, но верные варианты.

2. Эвристика уверенности

Чем сложнее случай, тем больше специалисту хочется «упростить» картину до знакомых шаблонов. Алгоритм, наоборот, удерживает полный спектр подозреваемых—до тех пор, пока его список не обрезал человек.

3. Когнитивная аллергия на машинную иерархию

Когда AMIE ставит экзотическую болезнь выше классической, врачу психологически комфортнее переставить диагнозы местами. Эго‑фильтр снижает итоговый балл.

4. Двусмысленность формулировок

Врач может перефразировать симптомы в чате общения с AI, скрывая нюансы, которые модель бы прочла напрямую из первичных данных. В результате машина работает не на «сырых» фактах, а на их человеческой интерпретации — и теряет преимущество.

5. Эффект «слияния списков»

Вместо того чтобы добавить новый пункт, врач чаще вычёркивает «маловероятные» предложения модели, притягивая итоговую десятку к среднестатистической клинической памяти.

Чему нас это учит?

Лучший способ усилить борьбу со старением — стремиться убрать человека из критических узлов, а не ставить рядом. Пусть даже в этом году AI слаб в продлении жизни. В следующем он будет всё делать лучше человека.

Просто надо создать систему, которая работала над продлением жизни. Не просто, конечно. Биопротокол, мне кажется, лучше всех продвигается в этой области.

Новое 30-летнее исследование восьми популярных диет опубликованное в Nature Medicine в статье «Optimal dietary patterns for healthy aging» определило ту, которая с наибольшей вероятностью поможет сохранить здоровье до 70 лет и старше.

Лучшей была признана диета Индекс Альтернативного Здорового Питания (AHEI).

Но, на самом деле помочь диета может только небольшому проценту людей. Сейчас досчитаем с чатом GPT. Что-то у него получилось то<1%, то 5%. Сейчас перепроверим и дам ссылку на диалог.

На канале Майкла Левина выступили Иван Крупин и TC Чунг исследователи из Гарварда с гипотезой о том, что культура представляет собой дополнительный уровень биологической организации, с самоподдерживающимися процессами в пространстве поведения.

Они стремятся разработать описание культурных систем на основе первых принципов, рассматривая их как стабильные процессы на разных уровнях, поддерживающиеся благодаря соответствующим условиям среды.

Докладчики утверждают, что историческое развитие культуры связано с модуляризацией и наслаиванием этих процессов, что позволяет формировать более масштабные организации.

По их мнению, процессы, которые ранее были относительно изменчивыми, становятся модульными и стандартизированными, подобно тому, как клетки становятся частью тканей в биологической организации.

(Кстати, я думаю именно поэтому идея продления жизни не вставляется в культурный процесс, потому что он стандартизирован. Попробуйте прийти в McDonald’s и расскажите там, кому-либо от уборщицы до управляющего про свою идею продления жизни. Кстати, с научным институтом тоже самое. Вас будут считать ненормальным, но причина этого, именно в том, что перед вами стандартизированные алгоритмы, которые даже могут противоречить интересам людей, которых вы встретили)

Крупин и Чунг называют этот процесс увеличением "глубины стандартизации" культурных систем.

Докладчики считают, что эта динамика является прямым продолжением принципов биологической иерархии.

Крупин и Чунг также предполагают, что эволюция стандартизированных культурных процессов происходит благодаря двум основным механизмам: "автобиозу" (autobiosis) и "холобиозу" (holobiosis).

Вот тут, как я понял, они хотят совместить представления о культуре как о наборе наследуемых черт (аналогично генетике, типа докинзовские мемы всем рулят) и как о супероганизме с внутренними структурами и функциями. Они считают, что оба типа процессов совместно формируют культурные системы.

В итоге, их цель - достичь свободного от субстрата (человеческого сознания?) описания стандартизированных культурных процессов.

Причем тут мы и Майкл Левин? Майкл Левин говорит об эволюции интеллекта и пытается найти интеллектуальные паттерны на уровне клеток и тканей. А нам имеет смысл изучать общество и смотреть, как функционирует коллективный интеллект.

Потому что задача продления жизни — это задача устранить противоречия между частными интересами и интересами…, хотел написать «коллективных структур».., нет, именно интересами культуры.

Все же видят, что нам противостоит культура и важно понимать, а как именно она это делает.

https://www.youtube.com/watch?v=dYuNJSilRMo

Мобильные элементы: не только «диверсанты», но и «ремонтники» генома

(Текст серьезно отредактировал GPT, и в идеальном мире, хорошо бы создать всю картину реальности, что нам известно про траспозоны. Если что, поспрашивайте его сами про этот загадочный мир)

1. Двойственная роль LINE-1 и Alu

Обычно LINE-1 (L1) и Alu рассматривают как источник геномной нестабильности: они разносят ДНК-разрывы, приводят к делециям и рекомбинациям. Однако выяснилось, что те же элементы могут использоваться клеткой для «аварийного» латания двухцепочечных разрывов ДНК (DSB).

• Исследователи нашли особый, эндонуклеазонезависимый путь интеграции Alu-элементов: РНК-копия Alu «пришивается» прямо в место DSB, действуя как заполнитель-пластырь. Таких вставок пока описано всего 23, но сам факт показывает, что ретротранспозон может служить субстратом для репарации — и делать геном более, а не менее устойчивым.

• Высокая концентрация «плавающих» L1/Alu-РНК делает их удобной «расходкой» для систем репарации: когда брешь открыта, клетке легче захватить готовую РНК-матрицу, чем синтезировать новую — отсюда и парадоксальное участие мобильных элементов в поддержании целостности хромосом.

2. NUMT — продолжающийся 1,5 млрд лет эксперимент

Фрагменты митохондриальной ДНК, встраивающиеся в ядро (NUMT), тоже связаны с DSB-репарацией и живут по тем же законам:

• Крупное секвенирование 66 083 геномов показало, что перенос мтДНК в ядро идёт и сегодня: в среднем у каждого человека 4–5 уникальных NUMT, а новые вставки появляются раз в ~10 000 рождений и раз в ~1 000 опухолей

• Вставка зачастую происходит в участках, где PRDM9 уже пометил место как «горячую точку» мейотических разрывов, подчёркивая связь процесса с ремонтом ДНК.

Гипотеза «временного пластыря» остаётся в силе: NUMT может быстро заткнуть опасный разрыв, а затем быть удалён во время гаметогенеза, где действует более строгий отбор. В соматических тканях такой «аварийный ремонт» уже ничем не очищается, и NUMT накапливаются, повышая риск ошибок.

3. Мозг как магнит для NUMT

Недавняя работа группы Райана Миллса показала:
• В дорсолатеральной префронтальной коре человека NUMT встречаются в 5,5 раза чаще, чем в мозжечке.
• Чем больше таких вставок в мозге, тем выше вероятность более ранней смерти; при этом в выращенных фибробластах NUMT продолжают накапливаться с возрастом.

Авторы указывают на нестабильность мтДНК как главный двигатель NUMTогенеза и предполагают, что именно мозг с его высоким уровнем окислительного стресса становится «горячей точкой» для таких событий.

Что из этого следует?

• Нестабильность ↔ ремонт. Мобильные элементы и NUMT–вставки — это одновременно источник поломок и материал для их починки.

• Возраст-связанный баланс. В гермлинии нежелательные вставки очищаются, а в соматике — нет; с возрастом «ремонтные заплаты» превращаются в долговечные шрамы, способные ускорять старение.

• Терапевтические намёки. Понимание, как клетка рекрутирует L1/Alu-РНК или обломки мтДНК для ремонта, подскажет новые способы направлять репарационные пути — усиливая «полезные» вставки и подавляя мутагенные.

Вместо простой формулы «транспозоны = вред» мы получаем более сложную картину: это элементы хаоса, которые приручены эволюцией для экстренного спасения генома.

Хочу обратить внимание, что Демис Хассабис в каждом своем интервью, говорит о том, что миру нужны новые великие философы. Но, вот, что интересно, он никогда не поясняет, а какие собственно философские проблемы, он считает, надо решать?

https://www.youtube.com/watch?v=yr0GiSgUvPU

Про котов мы закончили. Теперь — про людей с БАР

Я не знаю, как вообще объяснить, что сейчас чувствую. Но попробую.

Представьте: ты много лет собираешь истории — яркие, страшные, живые. Иногда они рвут на части. Иногда — лечат.
И вот всё это стало книгой.

Она называется просто: "Биполярное расстройство. Моя реальность". Это очень личная штука. Там и про боль, и про попытки найти себя, и про то, как живётся с биполярным расстройством — изнутри, без прикрас, но и без лишнего пафоса.

📦 Сейчас у книги предпродажа — и мне нужно собрать 150 оформлений, чтобы издательство включилось и начало двигаться с промо. Это суперважно.
Можно не платить сразу — просто оформить. Но если вы правда хотите поддержать — буду очень благодарна.

📚 https://www.chitai-gorod.ru/product/bipolarnoe-rasstrojstvo-moa-real-nost-3100321

Если вам кажется, что это может быть важно — расскажите друзьям. Даже просто "смотри, может тебе зайдёт" — уже помогает.

Я пишу эту книгу для тех, кто хоть раз думал: «Со мной что-то не так».

Спойлер: с тобой всё так. Просто не всё просто.

#книга

«Унизительно думать, что мы гораздо больше ретротранспозоны, чем люди», — иммунолог Томас Мустелин, Вашингтонский Университет.

Ретротранспозоны составляют большую долю человеческого генома — только LINE-1 составляет 17%. Для сравнения, обычные гены составляют всего около 2% генома.

«Тёмная фармакология» — образное название для нового пласта лекарственных соединений, нацеленных не на классические белковые мишени, а на то, что раньше называли «тёмным геномом» (dark genome).

И про это свежая статья Science!

Что такое «тёмный геном»?

98 % нашей ДНК, которая не кодирует привычных белков. Большую часть составляют повторяющиеся элементы — LINE-1, Alu, эндогенные ретровирусы, длинные сателлиты и т. д. Транспозоны!

Десятилетия лет назад их считали «мусорной» ДНК, но сегодня стало ясно, что эти последовательности регулируют работу генов, формируют хроматин и могут «срываться с цепи», вызывая воспаление, мутагенез и аутоиммунитет.

Почему фармакология стала «тёмной»?

В классическая фармокологии лекарство примерно на 3000 мишеней: ферменты, рецепторы, ионные каналы.

В темной фармакологии мишени: мобильные элементы (LINE-1 RT, эндонуклеаза), длинные некодирующие РНК, повтор-специфичные пептиды

Термин «тёмная фармакология» подхватывает аналогию с «тёмной материей» — областью, о которой мы знаем по косвенным эффектам, но долго не имели инструментов исследовать напрямую.

Сейчас «тёмная зона» стала крайне привлекательной для открытий.

Кто уже ночные охотники?

ROME Therapeutics строит линейку ингибиторов обратной транскриптазы LINE-1, позиционируя себя как «dark-genome уcompany».

Enara Bio, HAYA Therapeutics, NextRNA, CAMP4 — стартапы, ищущие опухолевые антигены и регуляторные РНК среди повторов.

Поразительно, 15-16 июня состоится первая в мире конференция Dark Genome Target

Чем это отличается от обычного drug discovery?

Новые методы чтения сигнала

Нужны алгоритмы для картирования сверхповторяющихся участков, single-molecule & long-read-секвенирование, AI-анализ эпигеномов.

Новые модальности лекарств

Малые молекулы для RT/эндонуклеазы LINE-1, ASO против специфических копий, mRNA-вакцины против «повтор-антигенов».

Неизученные риски

Полная блокада LINE-1 может повлиять на иммунный надзор над опухолями, поэтому нужен тонкий тюнинг, а не «тотальный блэкаут». Тем более, как мы знаем, от транспозонов есть и польза.

Почему это перспективно считает GPT:

Огромный неисследованный «ландшафт».

Если классический «драг-город» давно застроен небоскрёбами Big Pharma, то «тёмный геном» — целый материк, где проложены только тропинки.

Общие механизмы многих болезней.

Активация повторов связана с аутоиммунными болезнями, нейродегенерацией, раком и старением; значит, одна «точка» вмешательства может лечить разные патологии.

Синергия с существующими подходами.

Шум от L1 можно приглушать параллельно с сенолитиками, эпигенетическими ремоделирующими препаратами и иммунотерапией.

Как вам мысль от GPT, что сенолитики и эпигенетический откат не будет работать, если не глушить траспозоны? Я его за язык не тянул.

Тем временем у нас ребрендинг. Вместо «Новостей Бессмертия» — «Гонка за бессмертием»)) В эфире Петр Федичев, Gero, и Андрей Тархов из RetroBio (да, да, компания Сэма Альтмана). Обсуждали:

💰 Большие деньги и большие ставки: Сравниваем подходы Retro и гигантов вроде Altos Labs. Куда уходят миллиарды и почему фокус важнее размера?

🤖 AI в биотехе: Насколько ИИ действительно ускоряет поиск лекарств? Обсуждаем специфические модели для лонжевити и белков.

🎯 Стратегии победы: Нужно ли идти через лечение конкретных болезней (индикаций) или можно бить прямо в старение? В чем ловушка классического фарм-подхода?

Приходите. Лучше вы узнаете о бессмертии от меня, чем на улице

https://youtu.be/JNEcfXSGGlk?si=TxN_aPS_8ghWYy0J