НАУКА и ОБЩЕСТВО 2025. ОБЩЕСТВО. 18
276 • «Это было круто!» Пост-релиз МУЛЬТИТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО семинара АМКСБ в Зарядье
• Искусственный интеллект создал вирусы, убивающие бактерии
• Потеря NR3C1 усиливает уязвимость мышей к аутоиммунным заболеваниям
• «Биотех бурлит во всем мире, его кривая роста опережает развитие компьютерных технологий»
• Для геномики и медицины: новый виварий заработал в МГУ
«Это было круто!» Пост-релиз МУЛЬТИТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО семинара АМКСБ в Зарядье
24 сентября в Зарядье в Научно-познавательном центре "Заповедное посольство" прошёл мультитехнологический семинар АМКСБ участниками которого стали 139 специалистов, работающих в области биотехнологии и наук о жизни.
Семинар был приурочен к 10-летию науки и технологий в РФ и задуман АМКСБ как возможность для учёных освоить новые современные технологии исследований в области молекулярной, клеточной и синтетической биологии.
На пленарной части выступали специалисты ведущих научных учреждений - звезды отечественной науки: Пётр Андреевич Каменский, Ольга Сергеевна Мушарова, Вадим Маркович Говорун, Елизавета Александровна Бонч-Осмоловская.
Презентации выступлений: https://amcsb.ru/resursy_presentations
В рамках мероприятия было проведено 12 мастер-классов.
Подобный формат крайне важен для развития отечественной молекулярной, клеточной и синтетической биологии. Он даёт возможность увидеть современное оборудование в действии, попробовать новые виды исследований, оценить потенциал метода, получить рекомендации по рабочему процессу, экономит недели или даже месяцы самостоятельных проб и ошибок.
Мы рады, что провели мультитехнологический семинар именно здесь в сердце столицы на красивой, современной и отлично оборудованной площадке «Заповедное посольство» в союзе с командой с которой у нас совпала основная профессиональная цель – развитие отечественной науки.
https://amcsb.ru/single_news_etobylokrutopostrelizmultitehnologicheskogoseminaraamksbvzaryad
23-26 сентября 2025 года СГУ имени Н.Г. Чернышевского принял более 600 участников X юбилейного Всероссийского молодёжного научного форума «Наука будущего – наука молодых»
В течение четырех дней, с 23 по 26 сентября площадка объединяла студентов, аспирантов, молодых исследователей и опытных ученых, многие из которых с мировым именем. На закрытии форума подвели итоги конкурса научно-исследовательских работ и конкурса «Медиакод».
Во время форума заместитель министра науки и высшего образования Денис Секиринский напомнил, что значительная часть присутствующих на мероприятии опытных ученых ― это участники программы «Мегагранты».
«Форум ― это та площадка, где они собираются вместе, обмениваются опытом. Одна из важнейших особенностей форума заключается как раз в преемственности поколений и возможности очень быстро сформировать новые знакомства. А на их основе, я надеюсь, новые научные школы, которые работали бы, ориентируясь на очень высокую этическую, содержательную и научную планку», ― отметил Денис Секиринский.
Молодые участники форума ― это финалисты конкурса научно-исследовательских работ. В этом году из 3 тыс. заявок выбрали более 300, разделив их по 10 тематикам: агро-, био- и продовольственные технологии, гуманитарные, инженерные и социальные науки, информационные науки и математика, физика и астрономия, химия, науки о жизни, науки о Земле и материаловедение. Важный критерий отбора ― научные работы должны соответствовать приоритетам научно-технологического развития, а сами участники – уже отличиться научными результатами, например, статьями в крупных журналах.
Член программного комитета форума, руководитель лаборатории и профессор Института неврологии Университетского колледжа Лондона Андрей Абрамов, возглавляющий секцию форума «Науки о жизни и медицина», отметил возрастающее качество работ, которое при этом не зависит от региона, в котором учится студент или аспирант: «Качество работ растет: ребята иногда удивляют тем, что представляют работы уровня научных сотрудников, а не студентов».
Елена Турчанинова из МФТИ заняла первое место в секции «Науки о жизни и медицина» с исследованием возможности восстановления проведения волн возбуждения в фиброзных областях миокарда.
Информация взята с портала «Научная Россия»: https://scientificrussia.ru
Искусственный интеллект создал вирусы, убивающие бактерии
Учёные впервые разработали полностью функциональные вирусные геномы с помощью ИИ
Группа учёных из Стэнфордского университета и некоммерческого института Arc Institute в Пало-Альто (Калифорния) сообщила о создании новых генетических кодов для вирусов при помощи искусственного интеллекта. Несколько из этих вирусов успешно реплицировались и уничтожили бактерии в лабораторных условиях. Авторы работы описывают свою разработку как «первый генеративный проект полных геномов».
Учёные использовали две версии алгоритма искусственного интеллекта под названием Evo, работающего по принципу больших языковых моделей, таких как ChatGPT. Однако вместо текстов Evo обучался на геномах около 2 миллионов бактериофагов – вирусов, поражающих бактерии. В качестве основы был взят бактериофаг phiX174, имеющий всего 11 генов и около 5000 «букв» ДНК.
Созданные с помощью компьютера вирусы могут найти коммерческое применение, например, в фаговой терапии – лечении бактериальных инфекций. Аналогичные разработки проводятся для борьбы с чёрной гнилью капусты.
Учёные из Стэнфорда заявляют, что намеренно не обучали свой ИИ на вирусах, опасных для человека. Однако такая технология несёт в себе риск, что другие учёные могут использовать её для работы с патогенами, что вызывает серьёзные опасения. Джей Крейг Вентер выразил глубокую обеспокоенность по поводу возможности использования подобных методов для вирусов оспы или сибирской язвы.
Вопрос о создании генома более сложного организма с помощью ИИ остаётся открытым. Например, геном E. coli примерно в тысячу раз больше, чем у phiX174. На данный момент нет простого способа проверить подход для больших геномов. В то время как некоторые вирусы могут «запускаться» с одной лишь цепочки ДНК, это не относится к бактериям, млекопитающим или человеку.
https://www.ixbt.com/news/2025/09/20/iskusstvennyj-intellekt-sozdal-virusy-ubivajushie-bakterii.html
Валерий Фальков: Искусственный интеллект и машинное обучение становятся неотъемлемой частью научного метода
Глава Минобрнауки выступил с лекцией «Развитие науки на основе искусственного интеллекта» на просветительском марафоне «Знание. Первые», приуроченном к 80-летию атомной промышленности России.
Министр назвал несколько факторов, характеризующих новый этап развития исследовательской деятельности, среди которых рост международной конкуренции, появление комплекса больших вызовов планетарного масштаба, рост сложности науки и научного знания, а также изменение в характере исследований и способе организации научного знания.
Искусственный интеллект проник во все сферы деятельности, в том числе и в высшее образование, что требует полной перестройки учебного процесса, а также нового подхода к проверке знаний.
«Искусственный интеллект и машинное обучение становятся неотъемлемой частью научного метода, они радикально меняют сам принцип организации исследований в целом ряде научных дисциплин: химии и материаловедении, отдельных направлениях физики, практически во всем спектре наук о жизни. На подходе инженерные дисциплины, науки о земле», – сказал Валерий Фальков.
Глава Минобрнауки добавил, что пока до конца не ясно, насколько сильно этот тренд поменяет облик науки, но по мнению ряда экспертов он может привести к глубокой перестройке науки, превратиться в колоссальный вызов для нее, способный подтолкнуть к смене парадигмы: от экспериментальной и теоретической науки даже не к так называемой «вычислительной науке» или «науке, основанной на данных», а к принципиально новой науке на основе искусственного интеллекта.
Уже сейчас применение ИИ позволяет повысить эффективность исследовательской деятельности. Например, благодаря использованию этого инструмента скорость синтеза металлических сплавов увеличилась в 200 раз, а время перебора потенциальных составов лекарств в фармацевтике сократилось на 50%.
При этом сегодня не существует регуляторной рамки использования ИИ в науке. Во всем мире разрабатываются стандарты, методологии, этические кодексы, определяющие, как именно следует применять искусственный интеллект в исследовательской деятельности. Минобрнауки России совместно с экспертным сообществом определило последовательность действий, направленных на формирование такой рамки.
По словам Министра, стремительное развитие науки на основе ИИ порождает целый комплекс этических и практических дилемм, среди них вопрос авторства, а также достоверности информации. Осознание этих вызовов стимулирует мировой поиск решений, и Россия находится в авангарде поиска этих решений: одной из попыток системно упорядочить использование ИИ стал принятый в стране Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта.
Отвечая на вопрос одного из слушателей о развитии ИИ в России, Валерий Фальков обратил внимание на то, что сегодня во все университетские образовательные программы вне зависимости от будущей профессии студента рекомендовано включить модуль по искусственному интеллекту.
Кроме того, не менее 15 тыс. специалистов для разработки алгоритмов ИИ будут подготовлены по отдельным программам по целому ряду направлений в ведущих вузах страны.
https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/novosti-ministerstva/98626
Потеря NR3C1 усиливает уязвимость мышей к аутоиммунным заболеваниям
Исследователи из Южной Кореи и США показали, что транскрипционный фактор NR3C1 играет важную роль в раннем постнатальном развитии астроцитов мыши, задавая долгосрочную программу их иммунных реакций. Если его экспрессию нарушить в этот критический период, то при нормальных условиях мозг развивается нормально, но при моделировании аутоиммунного энцефаломиелита болезнь протекает в более тяжелой форме. То есть потеря NR3C1 в астроцитах усиливает эпигенетическую «предрасположенность» мыши к воспалительным реакциям.
Астроциты — глиальные клетки мозга млекопитающих — выполняют важнейшие функции, включая метаболическую поддержку нейронов, ремоделирование и пластичность синапсов, поддержание гематоэнцефалического барьера и запуск иммунных реакций. Именно поэтому их дисфункция играет важную роль в прогрессировании нейродегенеративных заболеваний и нарушении нейроразвития. Однако остаются малоизученными механизм возникновения астроцитарной дисфункции и роль регуляторных сетей генов развития в этом процессе.
Исследователи из Южной Кореи и США сосредоточились на транскрипционном факторе NR3C1, который кодирует глюкокортикоидный рецептор и известен как регулятор противовоспалительных программ. Цель работы заключалась в том, чтобы понять, как NR3C1 влияет на формирование эпигенетической памяти астроцитов и их способность реагировать на иммунные стимулы.
Для анализа динамики развития астроцитов авторы использовали трансгенных мышей Aldh1l1-EGFP (ALDH1L1 — маркер всех астроцитов). Меченные EGFP астроциты выделяли на разных стадиях — от 16-го эмбрионального дня до 30-го постнатального, а также применяли RNA-seq, ATAC-seq и HiCAR. Эти подходы позволили выделить 55 транскрипционных факторов, активных на разных стадиях развития, среди которых именно NR3C1 оказался специфическим регулятором раннего постнатального периода.
Чтобы выяснить его роль в раннем постнатальном развитии астроцитов, были получены мыши с нокаутом NR3C1 в этих клетках. В обычных условиях развитие мозга у таких животных протекало без заметных нарушений. Но при моделировании аутоиммунного энцефаломиелита (EAE) мыши без NR3C1 в астроцитах демонстрировали резкое ухудшение течения болезни: усиливалась экспрессия GFAP и других маркеров реактивных астроцитов, увеличивалась инфильтрация CD4+ Т-клеток в спинной мозг, а клинические симптомы прогрессировали быстрее и проявлялись сильнее.
Секвенирование РНК единичных ядер (snRNA-seq) показало, что у мышей с дефицитом NR3C1 при EAE нарушалась регуляция сотен иммунных генов, включая гены путей интерферона и IL-2/STAT5. Причем сравнение с данными пациентов с рассеянным склерозом выявило параллели — те же группы генов демонстрировали повышенную активность в воспалительных очагах.
Важным открытием оказалось то, что нокаут NR3C1 в раннем постнатальном периоде изменял доступность цис-регуляторных элементов еще до воспалительного стимула, создавая эпигенетическую «предрасположенность» к патологическому ответу. Если удаление NR3C1 происходило на более поздних стадиях, такого эффекта не наблюдалось.
https://pcr.news/novosti/poterya-nr3c1-usilivaet-uyazvimost-myshey-k-autoimmunnym-zabolevaniyam/
«Биотех бурлит во всем мире, его кривая роста опережает развитие компьютерных технологий»
Более пяти лет в НИУ ВШЭ действует Международная лаборатория биоинформатики факультета компьютерных наук. За это время ее ученые добились значительных научных результатов.
Здесь разработан уникальный в мировой практике тест «Кардиожизнь», позволяющий прогнозировать вероятность проявления сердечно-сосудистых заболеваний. С привлечением студентов и аспирантов Вышки ведутся исследования для создания лекарств нового поколения.
Изначально биоинформатика возникла как компьютерные методы обработки данных молекулярной биологии. Обычно это информация об объектах, которые находятся внутри клетки: ДНК, РНК, белки и другие макромолекулы. Практически одновременно с появлением компьютеров начались эксперименты по расшифровке состава этих макромолекул. Например, последовательность ДНК можно написать текстом на алфавите из четырех букв, а белка — на алфавите из 20 букв, и есть правило перевода одного алфавита в другой — так называемый генетический код. В конце 1960-х годов его расшифровали. Одновременно технологически научились получать последовательности ДНК и белков из разных организмов. Тогда же возникла необходимость разрабатывать алгоритмы для оценки схожести и различия последовательностей, чтобы рассчитать вероятность процессов, объясняющих, как одна строка ДНК трансформировалась в другую. Так и появилась биоинформатика. А дальше ее методы и алгоритмы развивались и усложнялись параллельно с появлением новых биотехнологий.
Появилась, например, технология полногеномного секвенирования. Как следствие, возникла необходимость обрабатывать полногеномные данные и извлекать из них информацию. Например, сравнивать последовательности разных геномов или определять изменения в геноме конкретного человека — замену одной буквы, вставку или удаление маленьких и больших подстрок.
Далее появилась новая линейка экспериментальных технологий, благодаря которым можно прочитать не только последовательность ДНК, но и сигналы с других уровней кодирования информации — так называемый эпигенетический код.
Открывалась лаборатория под изучение вторичных структур ДНК, тоже закодированных в геноме, с дальнейшей целью понять, по каким алгоритмам и правилам работает геном. Для решения данной задачи было необходимо сопоставлять все уровни кодирования генетической информации. Поскольку в геноме человека насчитывается 3 млрд символов и уже сейчас доступны сотни тысяч полногеномных экспериментов по определению сигналов эпигенетического кода, возникла необходимость применения алгоритмов глубокого обучения для понимания связей между разными кодировками. В сферах, не связанных с биологией, алгоритмы глубокого обучения эволюционируют очень быстро, поэтому необходимо так же быстро адаптировать их применение к нашим биологическим задачам.
Разрабатываются методы и архитектуры алгоритмов глубокого обучения для своих задач. В последние пару лет уже в геномике специально для биологии стали появляться большие языковые модели и фундаментальные модели, построенные на алгоритмах, на которых работают ChatGPT, DeepSeek и другие сложные системы ИИ.
Для геномики и медицины: новый виварий заработал в МГУ
Новый виварий начал работу на базе НИИ физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского МГУ. Площадь питомника составляет 400 м2 — в 16 раз больше, чем у прежнего помещения. Виварий специализируется на направленном редактировании генома и позволит вывести на новый уровень изыскания в области геномики и медицины — например, борьбу с раком.
Исследования в виварии ведутся на лабораторных мышах. Участки генома этих грызунов, кодирующие белки, сходятся с человеческими на 85%. Именно поэтому они так часто используются при изучении болезней человека.
Сейчас на базе вивария реализуется проект «Создание биоресурсной коллекции мышей с направленно измененным геномом». В результате работы планируется получить эксклюзивный банк живых и сохраненных мышиных линий для исследований мирового уровня. Предполагается, что проект позволит сделать эксперименты с генетически модифицированными мышами более быстрыми, масштабными и упорядоченными.
https://scientificrussia.ru/articles/dla-genomiki-i-mediciny-novyj-vivarij-zarabotal-v-mgu